一:导入  mysql--》hdfs

1.准备

  

2.导入数据

  可以看到在跑yarn。

  

3.在HDFS上看结果

  默认的地址:hdfs的家目录。

  

4.在HDFS上指定目录

  

5.指定map的个数,相同目录时,先删除原来的目录

  

6.查看结果

  

7.指定分隔符

  默认是‘,’,在HDFS上修改‘\t’

  

8.重新查看结果

  

9.更快的方式

  

10.增量导入之前的准备

  

11.增量导入

  在增量导入的时候,不能加上--delete---target-dir,因为这是增量导入

  

12.查看增量结果

  

二:job实现增量导入(属于Mysql导入Hdfs)

1.创建一个job任务之前的任务

  

2.创建一个job任务

  注意:命令为 --create

     --与import之间有一个空格。

  

3.查看一个job

  

4.查看job的详细信息

  

5.执行job任务

  

6.删除job任务

  

二:导入 mysql-->hive

1.在HIVE中新建一个数据库和一个表

  方便mysql里面的数据导入。

  

2.展示源表tohdfs的数据

  

3.导入一

  

4.结果

  

5.导入二

  

6.结果

  

三:导出:hdfs-》mysql

1.新建mysql数据表

  

2.命令

  bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://linux-hadoop3.ibeifeng.com:3306/sqoop --username root --password 123456 --table tomysql --export-dir /user/hive/warehouse/student.db/stu_info  --num-mappers 1 --input-fields-terminated-by '\t'

  

3.结果

  

四:导出hive-》mysql

1.基本语法同上。

  只需要把--export-dir改成HIVE的路径就可以了。

  但是会发现,上面的HDFS上的路径就是HIVE的路径,所以HIVE的导出例子依旧可以使用上面的例子。

  在HDFS的导出中,可以使用HDFS上的任何一个路径,而不是HIVE中需要时warehouse的路径。

五:执行sqoolwenjian

1.新建数据库

  

2.新建sqoop.file,里面是将执行的文件

  

3.执行

  

4.结果

  

六:使用帮助

1.用法

  

  

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