sqoop简单操作-从mysql导入导出数据

tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
	
	vi /etc/profile
	#sqoop environment
	export SQOOP_HOME=/home/hadoop/cloud/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha
	export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
	保存退出
	source /etc/profile

1 aaa  
2 bbb  
3 ccc  
4 ddd  
5 eee  
... 

hive> create table table1                                    
    > (id int,name string)  
    > ROW FORMAT DELIMITED  
    > FIELDS TERMINATED BY ' '  
    > STORED AS TEXTFILE;  
OK  
Time taken: 0.082 seconds

load data local inpath '/home/hadoop/data1.txt' into table  default.table1

注意：hive本身是不存储数据的，简单一点来说可以把它看做是mapreduce的一个包装，让使用者可以通过简单的方式调用mapreduce来访问hdfs中的数据。事实上它的数据本身还是放在hdfs上的。还记得之前在配置的时候设置了hive在hdfs中的warehouse吗？那就是hive放数据的地方。那就看一下table1的数据位置吧：

hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/table1  
    > ;  
Found 1 items  
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        131 2014-10-20 09:06 /user/hive/warehouse/table1/data1.txt

可以看到实际上它只是把data1.txt放到了自己对应的hdfs的目录下，table1的数据本事还是存储在data1.txt这个文本文件中的。

查询一下table1中的数据：

hive> select * from table1;  
OK  
1   aaa  
2   bbb  
3   ccc  
4   ddd  
5   eee  
...  
Time taken: 0.093 seconds, Fetched: 20 row(s) 

二，通过sqoop把hive中的表导出到mysql数据库

1，在mysql中创建表用来存储导入数据

mysql> use hive  
Reading table information for completion of table and column names  
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A  
  
Database changed

选择数据库hive

mysql> create table import1 (id int,name varchar(10));  
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

创建表import1用来存储数据

2，利用sqoop将hive中的表导出到mysql的表中

sqoop export -connect jdbc:mysql://hadoop06:3306/hive -username root -password 123456 -table import1 -export-dir /user/hive/warehouse/table1 -input-fields-terminated-by ' ';

实际上还是从hdfs中导出文件到mysql，所以还是要给出input-fields-terminated-by ' '

再查看MySQL中的表import中的数据：

mysql> select * from import1  
    -> ;  
+------+------+  
| id   | name |  
+------+------+  
|   17 | qqq  |  
|   18 | rrr  |  
|   19 | sss  |  
|   20 | ttt  |  
...  
|   14 | nnn  |  
|   15 | ooo  |  
|   16 | ppp  |  
+------+------+  
20 rows in set (0.00 sec) 

可以看到乱序了，这是因为mapreduce的原因...

三，通过sqoop将mysql中的表导入到hive

sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop06:3306/hive --username root --password 123456 --table import1 --hive-import --split-by 'id'

     这里也要给出split-by参数，sqoop通过这里的参数值来分配mapreduce任务。sqoop会将切分的不同区域的任务分配给不同的map中。每个map再从数据库中一行一行的获取值然后写入到hdfs中。split-by根据不同的参数有不同的切分方法，例如int型，它会选取最大的值和最小的值根据传入的-m参数（默认为1）来确定划分几个区域。默认的split-by参数是要导入的表的主键，如果没有给出参数又没有主键，导入操作就会失败报错

1.执行导入的操作命令：在Sqoop的安装目录下输入命令 sqoop import --connect jdbc:mysql://数据库主机ip:3306/数据库名 --username root --password 123456 --table tablename --hive-import -m 1；


 2.对命令及出现的问题说明：


（1）执行导入时，实际上在内部执行了三个步骤：


        第一步将数据导入hdfs，
        第二步创建hive表名相同的表，
        第三步将hdfs上数据传入hive表中


（2）最开始执行导入后，可在Hadoop下使用fs命令在HDFS中看见导入的数据，在Hive中使用“show tables;”没法看见对应的表，原因是之前执行导入的命令中，没有加入 “--hive-import”参数；


（3）报异常：hive.HiveImport: Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError:  org.apache.thrift.EncodingUtils.setBit(BIZ)B。


     解决办法：这是因为在同路径下安装了hive和hbase，而hbase和hive的lib目录下的thrift版本不同。hbase下的为libthrift-0.8.0.jar，hive下的为libthrift-0.9.0.jar。将Hbase下的0.8.0版的删除，换为0.9.0的即可。ps：不知为什么Sqoop向Hive中导入数据还有Hbase的事；
 
报异常:ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://ns1/user/hadoop/import1 already exists
 
解决办法：出现这个问题，啥也不用说，先把HDFS中的输出目录干掉 hadoop dfs -rmr /user/hadoop/import1;

hive> select * from import1;  
OK  
1   aaa  
2   bbb  
3   ccc  
...  
19  sss  
20  ttt  
16  ppp  
Time taken: 0.293 seconds, Fetched: 20 row(s)