1. 先把数据导入--target-dir 指定的 HDFS 的目录中,以文件形式存储(类似于_SUCCESS, part-m-00000这种文件) 2. 在 Hive 中建表 3. 调用 Hive 的 LOAD DATA INPATH ?把 --target-dir中的数据移动到 Hive 中 这段代码实现的是,从oracle 数据库导数据到hive,数据库密码和用户名用xxx代替: sqoop import ...
--target-dir <dir>:目标HDFS目录。 --temporary-rootdir <dir>:导入期间创建的临时文件的HDFS目录(覆盖默认的“_sqoop”)。 --warehouse-dir <dir>:表目的地的HDFS父级目录。 --where <where clause>:在导入过程中使用WHERE子句。 -z,--compress:启用压缩。 --compression-codec <c>:使用Hadoop编解码器(...
使用–map-column-java参数:通过在Sqoop命令中指定–map-column-java参数,可以为每个列指定Java数据类型,这样可以确保数据被正确地转换为目标格式。 使用–target-dir参数:通过在Sqoop命令中指定–target-dir参数,可以将数据导出到指定目录中,这样可以方便后续的数据格式转换操作。 总之,Sqoop提供了多种方式来处理数据格式...
--target-dir /during/sqoop_test \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" # delete-target-dir目录存在,删除后导入 # 查看 hdfs dfs -cat /during/sqoop_test/* 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 1.1.2 查询导入 sqoop import \...
sqoop import \--connect jdbc:mysql://linux123:3306/sqoop \--username hive \--password 12345678 \--target-dir /root \--delete-target-dir \--fields-terminated-by "\t" \--table goodtbl \--split-by gname 备注: 没有指定maptask数量,默认启动4个 ...
--target-dir /user/beifeng/sqoop/imp_my_user_query \ --num-mappers 1 ps:query 这个属性代替了 table 可以通过用sql 语句来导出数据 (where $CONDITIONS' 是固定写法 如果需要条件查询可以 select id, account from my_user where $CONDITIONS' and id > 1) ...
--target-dir:hdfs目录 --delete-target-dir:如果指定的hdfs的已存在,可以删除文件夹 --split-by :如果mysql表没有主键,当设置多个map并行(m>1),需要用该参数指定一个字段来划分每个MapTask处理的数据; 有主键时,可以省略该参数 (2)全量导入(指定字段) ...
指定导入的目标路径和分区:使用--target-dir参数指定导入数据的目标路径,使用--hive-partition-key参数指定分区列。 执行导入命令:运行Sqoop命令执行数据导入操作。Sqoop将根据指定的分区列将数据导入到相应的分区中。 带分区的sqoop配置单元导入的优势包括: 数据分区存储:通过将数据分区存储,可以提高数据查询和处理的效率...
sqoop import —connect jdbc:mysql://192.168.1.118:3306/data —username xxxxx —P —table alarm_info -m 1 [—target-dir /directory] 密码:xxxxx 语法备注: sqoop import —connect jdbc:mysql://mysqlserver_IP/database_name —username 数据库用户名—P—table 表名 -m 并发数通过Sqoop将Hive表数据...
--target-dir /user/hadoop/user_activity \ --incremental lastmodified \ --check-column last_modified \ --last-value"2023-01-01 00:00:00" 在这个示例中,使用了以下选项: --incremental lastmodified:启用了增量加载策略。 --check-column last_modified:指定了检查变化的列,这里是last_modified列。