目录

一、sqoop概述和安装

1.1 sqoop的简介

1.2 sqoop的原理

1.3 sqoop的安装

二、常用指令介绍

2.1 查看常用指令

2.2 指令帮助信息

2.3 去官网上查询

三、sqoop的基本用法(重点)

3.1 查询数据库和表

3.1.1 查看数据库：sqoop list-databases

3.1.2 查看表

3.2 Sqoop的import

3.2.1 数据准备

hdfs">3.2.2 mysql->hdfs

hive">3.2.3 mysql–>hive

hbase">3.2.4 mysql->hbase

3.3 Sqoop的export

mysql">3.3.1 hdfs->mysql

mysql">3.3.2 hive-->mysql

一、sqoop概述和安装

1.1 sqoop的简介

1. sqoop是apache基金会的一个顶级项目（已经退役，）
2. sqoop是一款可以将数据在RDBMS和Hadoop生态中导入导出的项目
3. sqoop最后一个版本是1.4.7
​
apache有一个专门管理退役软件的仓库。
退役原因： 
     1.  软件开发的不够好，弃用了。
     2.  没什么提升空间了，已经趋近于完美了，不再更新了，apache对这样的项目，如果发现一两年左右都没有更新时，就会开会决定移动到退役仓库中。

1.2 sqoop的原理

1.  sqoop采用了MapReduce的N个MapTask 来进行导入导出数据。 并行执行，以便提高效率
2.  在导入时,sqoop会逐行读取RDBMS中的数据，并落地到相应的Hadoop生态中
3.  真正导入数据前，会根据指定的切分字段，先计算数据的范围，然后使用切分器将数据的值范围按照MapTask的数量平分，由MapTask开始导入数据。（注意：有可能某个MapTask要处理的数据范围是空的）
​
​
注意： MapTask的数量默认是4个。

1.3 sqoop的安装

步骤1) 上传、解压、更名、配置环境变量、生效、验证

[root@xxx01 ~]# tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz  -C /usr/local/
[root@xxx01 ~]# cd /usr/local/
[root@xxx01 local]# mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop
[root@xxx01 local]# vim /etc/profile
[root@xxx01 local]# source /etc/profile
[root@xxx01 local]# sqoop-version

步骤2）配置sqoop的环境脚本文件

[root@xxx01 local]# cd sqoop/conf/
[root@xxx01 conf]# cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
[root@xxx01 conf]# vim sqoop-env.sh
​
...........省略.............
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
​
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop
​
#set the path to where bin/hbase is available
export Hbase_HOME=/usr/local/hbase
​
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
​
#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zookeeper/conf

步骤3）导入mysql驱动到sqoop的lib目录

1. 如果连接的mysql是5.7版本以下， 可以导入mysql-connector-java-5.1.xxx-bin.jar
2. 如果连接的mysql是8.0版本以上， 需要导入mysql-connector-java-8.0.xxx-bin.jar

二、常用指令介绍

2.1 查看常用指令

[root@xxx01 lib]# sqoop help
​
Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  import a table definition into Hive
  eval               evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  import tables from a database to HDFS
  import-mainframe   import datasets from a mainframe server to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore          Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information

2.2 指令帮助信息

[root@xxx01 ~]# sqoop help list-databases
Common arguments:
   --connect                     用于指定连接jdbc的url
   --username                    用户名
   --password                    密码
   ................省略......................

2.3 去官网上查询

https://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html#_syntax_12

三、sqoop的基本用法(重点)

3.1 查询数据库和表

连接mysql，一定要远程授权

5.7版本：
grant all privileges on *.* to root@'%' identified by '远程密码' with grant option
5.8版本:
百度

3.1.1 查看数据库：sqoop list-databases

1) 连接windows上的mysql8.0的写法：
sqoop list-databases 
--connect jdbc:mysql://10.20.152.47:3306?serverTimezone=UTC 
--username root 
--password mmforu
2) 连接xxx03上的mysql5.7的写法

sqoop list-databases 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306 
--username root 
--password @Mmforu45

注意：查看所有库，url只需要写到3306

3.1.2 查看表

sqoop list-tables 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/hive 
--username root 
--password @Mmforu45

注意：要指定一个具体的database进行查看

3.2 Sqoop的import

sqoop将数据从RDBMS中传输到Hadoop生态中，叫导入，即import

3.2.1 数据准备

create database sz2103 default character set utf8;
use sz2103;
-- emp表               有主键约束
DROp TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `emp` VALUES ('7200', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600', '300', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7509', 'TOM', 'SALESMAN', '7698', '1983-02-20', '1300', '400', '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250', '500', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7599', 'JONES', 'MANAGER', '7800', '1981-04-02', '2975', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7600', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250', '1400', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7800', '1981-05-01', '2850', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7800', '1981-06-09', '2450', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7799', 'SCOTT', 'ANALYST', '7599', '1987-04-19', '3000', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7800', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN','7698', '1981-09-08', '1500', '0', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7876', 'ADAMS', 'CLERK', '7799', '1987-05-23', '1100', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7599', '1981-12-03', '3000', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('8000', 'superman', null, '7782', '1982-01-23', '1300', null, '10');
select * from emp;

-- 学生表  没有主键
DROp TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `s_id` varchar(20) NOT NULL,
  `s_name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `s_birth` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
  `s_sex` varchar(10) NOT NULL DEFAULT ''
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `student` VALUES 
('01','赵雷','1990-01-01','男'),
('02','钱电','1990-12-21','男'),
('03','孙风','1990-05-20','男'),
('04','李云','1990-08-06','男'),
('05','周梅','1991-12-01','女'),
('06','吴兰','1992-03-01','女'),
('07','郑竹','1989-07-01','女'),
('08','王菊','1990-01-20','女'),
('09','张飞','1990-9-25','男'),
('10','刘备','1990-01-25','男'),
('11','关羽','1990-01-25','男');
select * from student;

3.2.2 mysql->hdfs

 案例1）导入有主键的表到hdfs

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--target-dir /sqoop/emp 
-m 3


注意：再次导入时，会报目录已经存在，可以使用--delete-target-dir

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--target-dir /sqoop/emp 
-m 3 
--delete-target-dir

总结

1. 默认分隔符是逗号
2. 如何切分的？
    计算主键字段的最大和最小值，然后差值/MapTask的数量，然后平均

案例2）导入无主键的表到hdfs上

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table student 
--target-dir /sqoop/student 
-m 3 
--delete-target-dir

以上内容会报错
解决方式如下：
sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table student 
--target-dir /sqoop/student 
-m 1 
--delete-target-dir

参数：--delete-target-dir    用于删除已经存在的目录


第二种解决方式如下：
sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table student 
--target-dir /sqoop/student 
--split-by s_id 
--delete-target-dir

注意事项：如果表没有主建约束的字段

方式1： 指定--split-by参数
方式2： MapTask的数量只能是1

注意： 如果报以下错误，需要将提示中的属性和值添加到导入语句中

ERROR tool.importTool: import failed: java.io.IOException: Generating splits for a textual index column allowed only in case of "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" property passed as a parameter
sqoop import 
-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table student 
--target-dir /sqoop/student 
--split-by s_id 
--delete-target-dir

案例3）指定列分隔符进行导入

参数：--fields-terminated-by 用于指定列分隔符

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
-m 3 
--delete-target-dir 

案例4）测试columns

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--columns "empno,ename" 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
-m 3 
--delete-target-dir 

案例5）测试where

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--columns "empno,ename,deptno" 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
-m 3 
--delete-target-dir 
--where 'deptno = 10 or deptno = 30'

注意：参数--where后的条件建议 加上引号

案例6）测试-e|--query

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select empno,mgr,deptno from emp where $ConDITIONS and deptno = 10" 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
--split-by 'empno' 
-m 3 
--delete-target-dir 

注意事项：

1. 当使用--query|-e 时， 一定不能用--table 
2. 当使用--query|-e 时， 一定要使用--split-by
   注意：指定的字段必须是select子句中的某一个字段
3. 当使用--query|-e 时，  在from tablename 后一定要在where后带上$CONDITIONS关键词， 
   注意：如果是双引号，$前要添加转义字符
4. 当使用--query|-e 时， 参数where失效，所以没有必要指定
5. 当使用--query|-e 时， 参数columns的作用，是对select中的字段进行筛选。  但是，用的不多，没有必要在columns里进行筛选。

案例7）测试字符串类型的null处理和非字符串类型的null处理

参数：--null-string --null-non-string 这两个参数是指将mysql里的null值 导入到hdfs上以什么的样式显示。

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select * from emp where $CONDITIONS" 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
--split-by 'empno' 
-m 3 
--delete-target-dir 
--null-string '\N' 
--null-non-string 'null' 

注意： 在hive表中，hive的null使用N表示

3.2.3 mysql–>hive

案例1）导入hive中

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select * from emp where $CONDITIONS" 
--split-by 'empno' 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hive-import 
--hive-table 'sz2103.emp_1'

不需要提前在hive中创建表。

 注意的问题如下：

1. sqoop导入hive的原理是：先导入到hdfs上 ，然后再使用load data指令上传到hive的表目录下
2. sqoop指令会在所在机器上临时运行hive客户端使用load进行加载数据，所以要注意客户端的问题，是本地还是远程。
3. 如果报以下错误，说明sqoop找不到hive的common包
	  java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf
	解决办法如下：
	  1. 将hive的lib目录下的hive-common-2.xxxx.jar 拷贝到sqoop的lib目录
	  2. 在sqoop-env.sh里配置
	     export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf,  最好source /etc/profile

案例2）测试--hive-overwrite

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select * from emp where $CONDITIONS" 
--split-by 'empno' 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hive-import 
--hive-overwrite 
--hive-table 'sz2103.emp_1'

案例3）指定分隔符

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select * from emp where $CONDITIONS" 
--split-by 'empno' 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hive-import 
--hive-overwrite 
--hive-table 'sz2103.emp_1' 
--fields-terminated-by 't'

结论：

1. 添加--hive-overwrite会覆盖原有的hive的表数据，反之没有此参数，表示追加数据。
2. 必须要有--hive-import选项。
3. 从mysql中导入到hive中时，如果不指定分隔符，默认使用的是^A，
4. 可以使用--fields-terminated-by指定分隔符,  注意，该表要么不存在，要么表的分隔符和你要指定的分隔符一致。

案例4) 测试--create-hive-table

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query "select * from emp where $CONDITIONS" 
--split-by 'empno' 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hive-import 
--hive-overwrite 
--hive-table 'sz2103.emp_11' 
--fields-terminated-by 't' 
--create-hive-table 

结论：如果表提前存在，就会报错

案例5）分区导入hive

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hive-import 
--create-hive-table 
--hive-overwrite 
--hive-table 'sz2103.emp_12' 
--fields-terminated-by 't' 
--hive-partition-key "year" 
--hive-partition-value "10"

注意事项

1.  可以提前创建分区表，方便指定分区字段
2.  如果没有提前创建分区表，导入语句会主动创建分区表。分区字段不要是mysql里查询的字段。

3.2.4 mysql->hbase

案例演示

[root@xxx01 ~]# sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--query 'select empno,ename,deptno from emp where $CONDITIONS' 
--target-dir /sqoop/emp 
--delete-target-dir 
--hbase-table 'myns:emp1001' 
--column-family 'f1' 
--split-by 'empno' 
--hbase-row-key "empno,deptno" 

 结论：

导入时： 可以使用--query和--split-by的组合形式
        也可以使用--table
  
1. rowkey是由--hbase-row-key指定的，如果没有指定，则使用表的主键或者--split-by指定的切分字段充当.
2. 也可以使用--hbase-row-key指定复合主键，字段是用逗号分开。复合主键是由下划线拼接而成。
3. 大小写问题：
      如果指定的是--query|-e,
       --split-by和--hbase-row-key的字段的大小写都要select子句中保持一致。
       如果是--table 或者是select *  都应该大写。

3.3 Sqoop的export

Table 29. Export control arguments:

3.3.1 hdfs->mysql

注意：导出时，mysql中的表必须提前创建。

1)创建一个带有主键约束的表emp_1,字段数与hdfs上的一致
drop table `emp_1`;
CREATE TABLE `emp_1` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2)创建一个带有主键约束的表emp_2，字段数少于hdfs上的列数
CREATE TABLE `emp_2` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3)创建一个带有主键约束的表emp_3，字段数多于hdfs上的列数
CREATE TABLE `emp_3` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
`desc` varchar(100),   
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

4)创建一个无主键的表
CREATE TABLE `emp_4` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
`desc` varchar(100)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

案例1）有主键字段、字段数相同

注意类型是否匹配，字符串转成int，要注意是不是纯数字字符串。        

[root@xxx01 ~]# sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_1 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'

注意事项：

1. 分隔符:
     hdfs上的数据的分隔符，必须在导出语句时，指定出来
2. 类型能否隐式转换,  隐式转换不了就会报错

案例2）有主键字段，字段数少于hdfs上列数

[root@xxx01 ~]# sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_2 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'

案例3）代有主键字段的表，字段数多于hdfs上列数

[root@xxx01 ~]# sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_3 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'


[root@xxx01 ~]# sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_1 
--columns "empno,job,ename,deptno" 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'

总结：

通过案例2和3 总结如下：
--1. 导出时，如果不指定columns,是按照hdfs上的顺序给建表期间指定的字段顺序一一赋值。与mysql的字段的个数无关。注意mysql字段的not null约束情况。
--2. 如果指定了columns参数，也是按照顺序将hdfs上的列依次赋值给columns指定的字段。  注意数据类型的隐式转换。

案例4）导出到无主键约束的表中

[root@xxx01 ~]# sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_4 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'

总结：

mysql的表没有主键约束，更方便导出到msyql里，如果mysql中有主键，则要注意主键字段的重复值问题。

案例5）测试类型没有对应上

DROP TABLE IF EXISTS `emp_5`;
CREATE TABLE `emp_5` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
说明：emp_5的第五个字段sal是int类型，但是hdfs上的第五列是日期格式“yyyy-MM-dd”。

sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_5 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't'

注意：一定会报错

结论：

1. 导出时，mysql中的表必须提前创建。
2. 导出时，字段之间的切分符号默认是逗号。如果hdfs上的文件不是逗号分隔符，需要使用--fields-terminated-by或--input-fields-terminated-by参数指定分隔符
3. 导出时，是按照hdfs上文件从左到右的顺序给mysql表的字段赋值
4. 导出时，mysql的表的字段数与hdfs上的列数可以不相同
5. 导出时，字段类型要一致或者可以隐式转换。
6. 带有主键约束的mysql表，要注意导出的数据的主键约束的情况，不能重复 
7. 使用--columns给mysql中的某些字段赋值时，没有包含在参数中的字段要么有默认值，要么不能设置not null
8. 在sqoop1.4.7中，hdfs上的字符串'null'是可以转成mysql中字符串类型字段的null值，
			      也可以转成mysql中非字符串类型字段的null值。

案例6）input-null-string和input-null-non-string参数的用法

就是将hdfs上的字符串序列转成mysql中的string的null或者是非String类型的null.

说明：

1. --input-null-string
	该参数的作用：将字符串序列，转成mysql里字符串类型的null
2. --input-null-non-string
	该参数的作用：将非字符串序列，转成mysql中整型的null，但是可能会失败。
	如果是对null-non-string转到hdfs上的数字字符串，可以在导出时，再次转成null.
	如果不是参数null-non-string转成的数字字符串，在导出时，会报错。
drop table `emp_6`;
CREATE TABLE `emp_6` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;



sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_6 
--export-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
--input-null-string "SMITH" 
--input-null-non-string '10000' 


sqoop import 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp 
--target-dir /sqoop/emp 
--fields-terminated-by 't' 
--delete-target-dir 
--null-string '\N' 
--null-non-string '10000' 

3.3.2 hive-->mysql

hive到mysql的本质其实就是hdfs到mysql
1. 先查看表目录下的文件的分隔符，或者show create table tablename;
2. 然后使用hdfs-->mysql的相关语法导出即可

drop table `emp_7`;
CREATE TABLE `emp_7` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


sqoop export 
--connect jdbc:mysql://xxx03:3306/sz2103 
--username root 
--password @Mmforu45 
--table emp_7 
--export-dir /user/hive/warehouse/sz2103.db/emp_11 
--fields-terminated-by 't' 
--null-string '\N' 
--null-non-string 'null' 

(=-=,sqoop简单易懂,上手挺快的,距离元旦假期还有四天!!!大伙都准备去哪里玩啊~)