sqoop的数据库间的数据导入与导出

前言：先确定Mysql服务开启正常，确认时间是否匹配

一：导入数据

1. RDBMS(关系型数据库，如mysql)到HDFS
需求一(全部导入)：将mysql数据库test1的表stu1的数据全部导入到hadoop的/user/student下

sqoop import \                       //导入命令 ,其中 \表示跨行写，为了直观
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \    //数据库驱动
--username root \                     //用户名
--password 123456 \                   //密码
--table stu1 \                        //数据来源表
--target-dir /user/student \          //目标路径
--delete-target-dir \                 //目标存在则删除
--num-mappers 1 \                     //可简写为  --m 1
--fields-terminated-by "\t"           //hdfs导入的数据以”\t”分隔符分隔

查看导入是否成功：

hadoop fs -cat /user/student/*

需求二(查询导入)：将mysql表中stu1的数据按条件查询处理的结果导入到hadoop 的/user/student1下

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/student1 \
--delete-target-dir \
--m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select id,name,age,address from stu1 where age>18 and $CONDITIONS;'
//注意：sql语句末尾必须加上$CONDITIONS

查看结果：

hadoop fs -cat /user/student1/*;   

需求三(导入指定列)：将mysql表中stu1的id，name导入到hadoop的/user/student2下

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/student2 \
--delete-target-dir \
--m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,name \
--table stu1

查看结果：

hadoop fs -cat /user/student2/*; 

需求四(使用sqoop关键字筛选查询导入数据)：将表中id=2的用户导入…/student3下

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/student3 \
--delete-target-dir \
--m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--where "id=2" \
--table stu1

查看结果：

hadoop fs -cat /user/student3/*;  

2. RDBMS(关系型数据库，如mysql)到Hive
方式一(不推荐)：将mysql的test1数据库下表stu1的数据导入到hive中db_order数据库的stu01表中

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \
--username root \
--password 123456 \
--table stu1 \
--m 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite  \
--hive-database db_order \
--hive-table stu01 \
--delete-target-dir

在hive的db_order数据下查看结果：

select * from stu01;

方式二(建议使用)：使用1.1的方式先将mysql导入到hdfs，然后再hive里使用下面代码即可导入

load data inpath '/user/student1' into table hive 'stu01';

二：导出数据

1. HDFS到RDBMS(关系型数据库，如mysql)
需求：将hadoop里的/user/students1.txt的数据导出到mysql的表stu1

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /user/students1.txt \
--table stu1 \
--m 1 \
--input-fields-terminated-by ","

提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建
如果mysql的表中存在数据，那么该数据会追加在后面
2. Hive到RDBMS(关系型数据库，如mysql)
需求：将hive里的数据/user/hive/warehouse/db_order.db/stu1/students1.txt导入到mysql的表stu1中

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1 \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /user/hive/warehouse/db_order.db/stu1/students1.txt \
--table stu1 \
--m 1 \
--input-fields-terminated-by ","

乱码解决：
上面的情况用于不包含中文时，如果包含中文，很可能出现中文乱码，
这时需要在mysql处查看编码格式：

set character_set_database=utf8;
set character_set_server=utf8;

还需查看

show variables like 'collation_%';

alter table stu1 convert to character set utf8 collate utf8_general_ci;

这时再执行有中文的导出操作时，mysql的结果就不会乱码了

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /user/hive/warehouse/db_order.db/stu1/students1.txt \
--table stu1 \
--m 1 \
--input-fields-terminated-by ","

注意：该修改编码只是临时的，当你再次登录mysql时，就又恢复系统默认的编码格式了，我们可用修改/etc/my.cnf文件，使其永久生效

vi /etc/my.cnf
--------添加如下内容------------------------------
[mysql]
default-character-set=utf8
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
character-set-server=utf8
character-set-database=utf8
init_connect='SET NAMES utf8'

这时，再重启mysql服务，再登录mysql，查看编码格式

三：脚本打包

mkdir opt

2. 编写导出sqoop脚本

vi opt/export.opt

内容如下：将hadoop的内容导出到mysql的表stu1下

export
--connect
jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
--username
root
--password
123456
--m
1
--export-dir
/user/students1.txt
--table
stu1
--input-fields-terminated-by
","

3. 在sqoop的解压路径下(bin的上一级路径下)执行该脚本

bin/sqoop --options-file /root/opt/export.opt

4. 编写导入sqoop脚本

vi opt/import.opt

内容如下：（需求）将表stu1的数据导入到hadoop的user/student下

import
--connect
jdbc:mysql://192.168.223.110:3306/test1
--username
root
--password
123456
--table
stu1
--num-mappers
1
--delete-target-dir
--target-dir
/user/student
--input-fields-terminated-by
","

5. 在sqoop的解压路径下(bin的上一级路径下)执行该脚本

bin/sqoop --options-file /root/opt/import.opt