sqoop将mysql导入hdfs，sqoop mysql到mysql

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sqoop支持的数据库有什么?

使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。使用Sqoop可以处理大规模、高吞吐量的数据导入，并支持增量导入和并行导入。

sqoop是一个能把数据在关系型数据库和HDFS之间互相传输的工具。在这里，我写一下用java 程序来实现sqoop把数据从HDFS写入到MYSQL。在接触sqoop之前，我自己写了一个传输类来实现数据从HDFS到MYSQL。这里简单说一下时间的思想：在MYSQL中创建一个参数表A，用来记录要传输的表的表名B和字段。

hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

Sqoop是一款用于把关系型数据库中的数据导入到hdfs中或者hive中的工具，当然也支持把数据从hdfs或者hive导入到关系型数据库中。Sqoop也是基于Mapreduce来做的数据导入。关于sqoop的原理 sqoop的原理比较简单，就是根据用户指定的sql或者字段参数，从数据库中读取数据导入到hive或者hdfs中。

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。

PostgreSQL：PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，具有丰富的特性和高度可扩展性。它支持复杂的查询和数据类型，提供高级的事务处理和数据完整性保护。PostgreSQL适用于需要处理复杂数据结构和大规模数据集的应用。MongoDB：MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，采用文档型存储结构。

Sqoop工作原理是什么?

1、Sqoop 是一款强大的工具，它专门用于在关系型数据库与Hadoop生态系统之间进行数据的传输。它可以高效地将数据从数据库导入到HDFS（Hadoop Distributed File System）或Hive中，并支持相反方向的数据迁移。Sqoop 基于MapReduce进行数据操作，确保在大数据量的情况下也能保持高效。Sqoop 的工作原理简洁明了。

2、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

3、Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。

4、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

5、大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

6、数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集，后来被老大训了一顿）。

sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive

1、例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

2、用sqoop将Oracle数据表倒入到hive中，oracle中Date型数据会出现时分秒截断问题，只保留了‘yyyy-MM-dd，而不是’yyyy-MM-dd HH24：mi：ss格式的，后面的‘HH24：mi：ss’被自动截断了，在对时间要求到秒级的分析处理中这种截断会产生问题。

3、导入数据 sqoop import --hive-import --connect jdbc：oracle：thin：@19165111：1521：DBNAME --username USERNAME --password PASSWORD --verbose -m 1 --table TABLENAME DBNAME：数据库名 USERNAME：用户名 PASSWORD：密码 TABLENAME：表名 -m：导入数据的进程的并发数，默认是4。

如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装

1、先做一下准备工作：hadoop的每个节点下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包。在HDFS的某个目录上的数据格式和MYSQL相应的表中的字段数量一致。

2、它连接MySQL主服务读二进制日志，然后：提取发生在主服务上的行插入事件解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。数据库被映射为单独的目录，它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。

3、命令行：net start mysql 如果能启动，那说明安装成功了。

sqoop导入到HDFS怎么都是java文件总结

运行一个mapreduce作业，该作业会连接mysql数据库并读取表中的数据，默认该作业会运行4个map任务来加速导入过程，每个任务都会将其导入的数据写到一个单独的文件，但所有4个文件都位于同一个目录中。

先做一下准备工作：hadoop的每个节点下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包。在HDFS的某个目录上的数据格式和MYSQL相应的表中的字段数量一致。

namenode负责管理目录和文件信息，真正的文件块是存放在datanode上。每个map和reduce（即task)都是java进程，默认是有单独的jvm的，所以不可能同一个类的对象会在不同节点上。看你的描述是把namenode，datanode和jobtracker，tasktracker有点混了。

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