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导入数据
导入到HDFS
// \代表在shell窗口中换行
bin/sqoop import \
// 连接的url
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/mydb \
// 用户名
--username root \
// 密码
--password 123456 \
// 要导哪个表的数据
--table staff \
// 将数据导入到hdfs的哪个路径
--target-dir /company \
// 如果目标目录存在就删除
--delete-target-dir \
// 导入到hdfs上时，mysql中的字段使用\t作为分隔符
--fields-terminated-by "\t" \
// 设置几个MapTask来运行
--num-mappers 2 \
// 基于ID列，将数据切分为2片，只有在--num-mappers>1时才需要指定,选的列最好不要有null值，否则null
// 是无法被导入的！尽量选取主键列，数字列
--split-by id
// 只导入id和name 列
--columns id,name \
// 只导入复合过滤条件的行
--where 'id >= 10 and id <= 20' \
// 执行查询的SQL，讲查询的数据进行导入，如果使用了--query,不加再用--table,--where,--columns
// 只要使用--query ，必须添加$CONDITONS,这个条件会被Sqoop自动替换为一些表达式
--query "SQL"
2.导入到Hive
Sqoop导入到hive，先讲数据导入到HDFS，再讲HDFS的数据，load到hive表中！bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
//导入到hive
--hive-import \
//导入到hive表中字段的分隔符
--fields-terminated-by "\t" \
// 是否以insert overwrite方式覆盖导入数据
--hive-overwrite \
// 要导入的hive表的名称，会自动帮助我们建表。建议还是在hive中手动建表，需要注意和mysql表的数据类型匹配
--hive-table staff_hive
3.导入到hbase
目前使用的sqoop1.4.6对应的是低版本的hbase,目前的1.3.0的hbase版本有点高！
在执行导入时，sqoop是可以帮我们自动建表，在使用1.3.0hbase时，建表会失败！
建议手动建表！bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/mydb \
--username root \
--password 123456 \
--table t_emp \
//如果表不存在，hbase自动建表
--hbase-create-table \
// 导入的表名
--hbase-table "t_emp" \
// mysql的哪一列作为rowkey
--hbase-row-key "id" \
//导入的列族名
--column-family "info" \
--num-mappers 1 \
--split
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