利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql

一、导入导出数据库常用命令语句

1)列出mysql数据库中的所有数据库命令
  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
   
   2)连接mysql并列出数据库中的表命令
   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456
   命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称  username password分别为mysql数据库的用户密码
   
   3)将关系型数据的表结构复制到hive中
 sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table username --username root --password 123456 --hive-table test
其中 --table username为mysql中的数据库test中的表   --hive-table test 为hive中新建的表名称
   
   4)从关系数据库导入文件到hive中
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import

5)将hive中的表数据导入到mysql中

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03

如果报错
11/08/05 10:51:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201108051007_0010  
11/08/05 10:51:23 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%  
11/08/05 10:51:36 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108051007_0010_m_000000_0, Status : FAILED 
java.util.NoSuchElementException  
        at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)  
        at uv_info.__loadFromFields(uv_info.java:194)  
        at uv_info.parse(uv_info.java:143)  
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:79) 
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:38) 
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)  
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:187) 
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:647)  
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:323)  
        at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270)  
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)  
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)  
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1127) 
        at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264)  
此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

hive默认的字段分隔符为'\001'
./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/datacenter --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03 --input-fields-terminated-by '\t'

二、将Hive表数据导入到mysql的两种情况

第一种是将hive上某张表的全部数据导入到mysql对应的表中。
第二种是将hive上某张表中的部分数据导入到mysql对应的表中。
两种方式的区别在于第二种情况需要指定要导入数据的列名称。两种情况的导入方式分别如下：

1.全部导入
Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123456(密码) --table  student(mysql上的表) --hcatalog-database sopdm(hive上的schema) --hcatalog-table student(hive上的表)

2.部分导入
Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123456(密码) --table  student(mysql上的表) --columns "id,name,age"  --hcatalog-database sopdm(hive上的schema) --hcatalog-table student(hive上的表)

参考文献：

如何利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql

使用Sqoop将Hive表数据导入到mysql