（MySQL里的数据）通过Sqoop Import HDFS 里和通过Sqoop Export HDFS 里的数据到（MySQL）（五）

2017-11-12 643

　下面我们结合 HDFS，介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出

一、MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS
它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中，其流程图如下所示。

　　我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程，首先用户输入一个 Sqoop import 命令，Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息，
比如要操作数据库表的 schema是什么样子，这个表有哪些字段，这些字段都是什么数据类型等。
它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业。
这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，每个 Map 任务从数据库中读取一片数据，这样多个 Map 任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到 HDFS 上。

Sqoop Import HDFS（带着官网）

　　具体，自己去尝试做吧！

　　在这之前，先启动hadoop集群,sbin/start-all.sh。这里不多赘述。

　　同时，开启MySQL数据库。这里，不多赘述。

　　同时，因为后续的sqoop运行啊，会产生一些日志等，我这里先新建一个目录，用来专门存放它。在哪个目录下运行后续的sqoop操作，就在哪个目录下新建就好。（因为，已经配置了环境变量，在任何路径下都是可以运行的）

[hadoop@djt002 sqoop]$ pwd
/usr/local/sqoop
[hadoop@djt002 sqoop]$ ll
total 4
drwxr-xr-x. 9 hadoop hadoop 4096 Apr 27  2015 sqoop-1.4.6
[hadoop@djt002 sqoop]$ mkdir sqoopRunCreate
[hadoop@djt002 sqoop]$ ll
total 8
drwxr-xr-x. 9 hadoop hadoop 4096 Apr 27  2015 sqoop-1.4.6
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Mar 17 23:33 sqoopRunCreate
[hadoop@djt002 sqoop]$ cd sqoopRunCreate/
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ pwd
/usr/local/sqoop/sqoopRunCreate
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$

　　比如，以后我就在这个目录下运行操作sqoop，/usr/local/sqoop/sqoopRunCreate。

Sqoop Import 应用场景——密码访问

　　（1）明码访问

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop list-databases \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/ \
> --username hive \
> --password hive

　　（2）交互式密码访问

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop list-databases \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/ \
> --username hive \
> -P

Enter password: （输入hive）

　　（3）文件授权密码访问

　　因为，官网上是这么给的，在家目录，且需赋予400权限。所以

[hadoop@djt002 ~]$ pwd
/home/hadoop
[hadoop@djt002 ~]$ echo -n "hive" > .password
[hadoop@djt002 ~]$ ls -a
.            .bash_history  .cache   djt        flume    .gnote           .gvfs            .local          .nautilus  .pulse         Videos       .xsession-errors
..           .bash_logout   .config  Documents  .gconf   .gnupg           .hivehistory     .mozilla        .password  .pulse-cookie  .vim         .xsession-errors.old
.abrt        .bash_profile  .dbus    Downloads  .gconfd  .gstreamer-0.10  .ICEauthority    Music           Pictures   .ssh           .viminfo
anagram.jar  .bashrc        Desktop  .esd_auth  .gnome2  .gtk-bookmarks   .imsettings.log  .mysql_history  Public     Templates      .Xauthority
[hadoop@djt002 ~]$ more .password 
hive
[hadoop@djt002 ~]$

[hadoop@djt002 ~]$ chmod 400 .password

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop list-databases \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/ \
> --username hive \
> --password-file /home/hadoop/.password


java.io.IOException: The provided password file /home/hadoop/.password does not exist!

[hadoop@djt002 local]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/.password /user/hadoop



[hadoop@djt002 local]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop dfs -chmod 400 /user/hadoop/.password

[hadoop@djt002 ~]$ rm .password 
rm: remove write-protected regular file `.password'? y

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop list-databases \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/ \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password

Sqoop Import 应用场景——导入全表

　　（1）不指定目录（则默认是在/user/hadoop/下）

　　我这里啊，给大家尝试另一个软件。（为什么，要这样带大家使用，是为了你们的多适应和多自学能力）（别嫌麻烦！）

SQLyog之MySQL客户端的下载、安装和使用

　　这里，我们选择在hive这个数据库里，创建新的表，命名为

　　如果，面对 SQLyog不能正常显示中文数据的情况：在SQLyog下输入SET character_set_results = gb2312（或 gbk），执行，重新启动SQLyog，显示应该也可以看到你所插入的中文数据了。

SQLyog软件里无法插入中文（即由默认的latin1改成UTF8编码格式）

　　注意，我的数据表是djt-user。我这里改名啦！

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/hive \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt-user

SET character_set_database=utf8;
SET character_set_server=utf8;
SHOW VARIABLES LIKE 'character%';

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rmr /user/hadoop/djt-user

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/hive --username hive --password-file /user/hadoop/.password --table djt-user

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/hive --username hive --password-file /user/hadoop/.password --table djt-user
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
17/03/18 04:17:10 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/hbase-1.2.3/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
17/03/18 04:17:14 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
17/03/18 04:17:14 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
17/03/18 04:17:15 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `djt-user` AS t LIMIT 1
17/03/18 04:17:15 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `djt-user` AS t LIMIT 1
17/03/18 04:17:15 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
Note: /tmp/sqoop-hadoop/compile/38104c9fe28c7f43fdb42c26826dbf91/djt_user.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
17/03/18 04:17:21 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/38104c9fe28c7f43fdb42c26826dbf91/djt-user.jar
17/03/18 04:17:21 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.
17/03/18 04:17:21 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct
17/03/18 04:17:21 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path.
17/03/18 04:17:21 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql)
17/03/18 04:17:21 INFO mapreduce.ImportJobBase: Beginning import of djt-user
17/03/18 04:17:21 INFO Configuration.deprecation: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
17/03/18 04:17:21 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
17/03/18 04:17:22 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032

17/03/18 04:17:30 INFO db.DBInputFormat: Using read commited transaction isolation
17/03/18 04:17:30 INFO db.DataDrivenDBInputFormat: BoundingValsQuery: SELECT MIN(`id`), MAX(`id`) FROM `djt-user`
17/03/18 04:17:31 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:3
17/03/18 04:17:32 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1489767532299_0002
17/03/18 04:17:33 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1489767532299_0002
17/03/18 04:17:33 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://djt002:8088/proxy/application_1489767532299_0002/
17/03/18 04:17:33 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1489767532299_0002
17/03/18 04:18:03 INFO mapreduce.Job: Job job_1489767532299_0002 running in uber mode : false
17/03/18 04:18:03 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%

17/03/18 04:19:09 INFO mapreduce.Job: map 67% reduce 0%
17/03/18 04:19:12 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/03/18 04:19:13 INFO mapreduce.Job: Job job_1489767532299_0002 completed successfully
17/03/18 04:19:13 INFO mapreduce.Job: Counters: 30
File System Counters
FILE: Number of bytes read=0
FILE: Number of bytes written=370638
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=295
HDFS: Number of bytes written=105
HDFS: Number of read operations=12
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=6
Job Counters
Launched map tasks=3
Other local map tasks=3
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=174022
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
Total time spent by all map tasks (ms)=174022
Total vcore-seconds taken by all map tasks=174022
Total megabyte-seconds taken by all map tasks=178198528
Map-Reduce Framework
Map input records=3
Map output records=3
Input split bytes=295
Spilled Records=0
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=0
GC time elapsed (ms)=5172
CPU time spent (ms)=9510

Physical memory (bytes) snapshot=362741760
Virtual memory (bytes) snapshot=2535641088
Total committed heap usage (bytes)=181862400
File Input Format Counters
Bytes Read=0
File Output Format Counters
Bytes Written=105
17/03/18 04:19:13 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 105 bytes in 111.9157 seconds (0.9382 bytes/sec)
17/03/18 04:19:13 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/djt-user/part-m-*
1,王菲,female,36,歌手
2,谢霆锋,male,30,歌手
3,周杰伦,male,33,导演
[hadoop@djt002 ~]$

　　总结

不指定目录  

sqoop import \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.128.200/hive \
--username hive \
--password-file /user/hadoop/.password \ --table djt_user







不指定目录    （推荐这种）

sqoop import \
--connect 'jdbc:mysql://192.168.128.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
--username hive \
--password-file /user/hadoop/.password \
--table djt_user

　　　　即，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，这里是在/user/hadoop/djt_user。

（2）指定目录

　　任意可以指定的。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1,王菲,female,36,歌手
2,谢霆锋,male,30,歌手
3,周杰伦,male,33,导演
[hadoop@djt002 ~]$

　　这里，为统一标准和规范化，用数据表djt_user。

　　（3）目录已存在

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://192.168.80.200/hive \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir

Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
17/03/18 04:43:40 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/hbase-1.2.3/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
17/03/18 04:43:45 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
17/03/18 04:43:45 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
17/03/18 04:43:46 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `djt_user` AS t LIMIT 1
17/03/18 04:43:46 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `djt_user` AS t LIMIT 1
17/03/18 04:43:46 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
Note: /tmp/sqoop-hadoop/compile/1fae17dd362476d95608e216756efa34/djt_user.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
17/03/18 04:43:52 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/1fae17dd362476d95608e216756efa34/djt_user.jar
17/03/18 04:43:52 INFO tool.ImportTool: Destination directory /sqoop/test/djt_user deleted.
17/03/18 04:43:52 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.
17/03/18 04:43:52 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct
17/03/18 04:43:52 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path.

17/03/18 04:43:52 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql)
17/03/18 04:43:52 INFO mapreduce.ImportJobBase: Beginning import of djt_user
17/03/18 04:43:52 INFO Configuration.deprecation: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
17/03/18 04:43:52 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
17/03/18 04:43:53 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
17/03/18 04:44:02 INFO db.DBInputFormat: Using read commited transaction isolation
17/03/18 04:44:02 INFO db.DataDrivenDBInputFormat: BoundingValsQuery: SELECT MIN(`id`), MAX(`id`) FROM `djt_user`
17/03/18 04:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:3
17/03/18 04:44:03 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1489767532299_0005
17/03/18 04:44:03 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1489767532299_0005
17/03/18 04:44:03 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://djt002:8088/proxy/application_1489767532299_0005/
17/03/18 04:44:03 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1489767532299_0005
17/03/18 04:44:23 INFO mapreduce.Job: Job job_1489767532299_0005 running in uber mode : false
17/03/18 04:44:23 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%

17/03/18 04:45:21 INFO mapreduce.Job: map 67% reduce 0%
17/03/18 04:45:23 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/03/18 04:45:23 INFO mapreduce.Job: Job job_1489767532299_0005 completed successfully
17/03/18 04:45:24 INFO mapreduce.Job: Counters: 30
File System Counters
FILE: Number of bytes read=0
FILE: Number of bytes written=370635
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=295
HDFS: Number of bytes written=80
HDFS: Number of read operations=12
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=6
Job Counters
Launched map tasks=3
Other local map tasks=3
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=163316
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
Total time spent by all map tasks (ms)=163316
Total vcore-seconds taken by all map tasks=163316
Total megabyte-seconds taken by all map tasks=167235584
Map-Reduce Framework
Map input records=3
Map output records=3
Input split bytes=295
Spilled Records=0
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=0
GC time elapsed (ms)=3240
CPU time spent (ms)=8480

Physical memory (bytes) snapshot=356696064
Virtual memory (bytes) snapshot=2535596032
Total committed heap usage (bytes)=181862400
File Input Format Counters
Bytes Read=0
File Output Format Counters
Bytes Written=80
17/03/18 04:45:24 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 80 bytes in 91.6189 seconds (0.8732 bytes/sec)
17/03/18 04:45:24 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$

Sqoop Import 应用场景——控制并行度

　　（1）控制并行度

　　　　默认是4个，当然我这里数据量小，指定1个就行了。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rm  /sqoop/test/djt_user/part-m-*

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1

　　在这里，可能会遇到这个问题。

Sqoop异常解决ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter问题

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*

Sqoop Import 应用场景——控制字段分隔符

　　　　（1）控制字段分隔符

　　注意，默认的控制分段分隔符是逗号，我们这里自定义。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@"

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1@王菲@female@36@歌手
2@谢霆锋@male@30@歌手
3@周杰伦@male@33@导演
[hadoop@djt002 ~]$

　　（2）手动增量导入

我们加入，4、5和6。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> --append \
> --check-column 'id' \
> --incremental append \
> --last-value 3

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1@王菲@female@36@歌手
2@谢霆锋@male@30@歌手
3@周杰伦@male@33@导演
4@王力宏@male@40@演员
5@张三@male@39@无业游民
6@李四@female@18@学生
[hadoop@djt002 ~]$

　　（3）自动增量导入

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job \
> --create job_import_djt_user \
> -- import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> --append \
> --check-column 'id' \
> --incremental append \
> --last-value 6



[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --exec job_import_djt_user

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

　　删除某个job

 [hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --delete job_import_djt_user

　　查看当前可用的job

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --list

　　查看某个具体job的信息

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --show job_import_djt_user

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --show
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
17/03/18 06:50:58 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
Missing argument for option: show
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ clear
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop job --show job_import_djt_user
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.6/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
17/03/18 06:51:47 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hbase/hbase-1.2.3/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
Job: job_import_djt_user
Tool: import
Options:
----------------------------
verbose = false
incremental.last.value = 10
db.connect.string = jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
codegen.output.delimiters.escape = 0
codegen.output.delimiters.enclose.required = false

codegen.input.delimiters.field = 0
hbase.create.table = false
hdfs.append.dir = true
db.table = djt_user
codegen.input.delimiters.escape = 0
import.fetch.size = null
accumulo.create.table = false
codegen.input.delimiters.enclose.required = false
db.username = hive
reset.onemapper = false
codegen.output.delimiters.record = 10
import.max.inline.lob.size = 16777216
hbase.bulk.load.enabled = false
hcatalog.create.table = false
db.clear.staging.table = false
incremental.col = id
codegen.input.delimiters.record = 0
db.password.file = /user/hadoop/.password
enable.compression = false
hive.overwrite.table = false
hive.import = false
codegen.input.delimiters.enclose = 0
accumulo.batch.size = 10240000
hive.drop.delims = false
codegen.output.delimiters.enclose = 0
hdfs.delete-target.dir = false

codegen.output.dir = .
codegen.auto.compile.dir = true
relaxed.isolation = false
mapreduce.num.mappers = 1
accumulo.max.latency = 5000
import.direct.split.size = 0
codegen.output.delimiters.field = 64
export.new.update = UpdateOnly
incremental.mode = AppendRows
hdfs.file.format = TextFile
codegen.compile.dir = /tmp/sqoop-hadoop/compile/d81bf23cb3eb8eb11e7064a16df0b92b
direct.import = false
hdfs.target.dir = /sqoop/test/djt_user
hive.fail.table.exists = false
db.batch = false
[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$

Sqoop Import 应用场景——启动压缩

　　启动压缩

　　默认是gzip压缩，具体去看官网

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> -table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> -z

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*

Sqoop Import 应用场景——导入空值处理

　　（1）导入空值处理

　　先，不加空值处理，看是怎样的。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> -table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@"
>

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*

　　所以，一般需要对null进行转换，即需对空值进行处理。比如年龄那列，要么给他假如是18岁定死，要么就是0等。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> -table djt_user \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> --null-non-string "###" \
> --null-string "###"

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

　　我这里，将空值null转换成###，这个，大家可以根据自己的需要，可以转换成其它的，不多赘述。自行去举一反三。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*

　　下面呢，这个场景，比如，如下，我不需全部的字段导出，非空值的某部分字段呢，该如何操作啊?

Sqoop Import 应用场景——导入部分数据

　　（1）使用–columns

　　即，指定某个或某些字段导入

　　比如，我这里，指定只导入id和name，当然，你可以去指定更多，我这里只是个参考和带入门的引子实例罢了。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> -table djt_user \
> --columns id,name \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> --null-non-string "###" \
> --null-string "###"

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1@王菲
2@谢霆锋
3@周杰伦
4@王力宏
5@张三
6@李四
7@王五
8@王六
9@小王
10@小林
[hadoop@djt002 ~]$

　　（2）使用–where

　　刚是导入指定的字段，也可以用筛选来导入达到目的。

　　比如，我这里，只想导入sex=female的。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user \
> --where "sex='female'" \
> --target-dir /sqoop/test/djt_user \
> --delete-target-dir \
> -m 1 \
> --fields-terminated-by "@" \
> --null-non-string "###" \
> --null-string "###"

　　这里，djt_user是在MySQL里，通过Sqoop工具，导入到HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1@王菲@female@36@歌手
6@李四@female@18@学生
9@小王@female@24@hadoop运维
10@小林@female@30@###
[hadoop@djt002 ~]$

　　（3）使用–query

　　比如，导入比较复杂更实用。

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
2@谢霆锋@male@30@歌手
6@李四@female@18@学生
9@小王@female@24@hadoop运维
10@小林@female@30@###
[hadoop@djt002 ~]$

注意
若，从MySQL数据库导入数据到HDFS里，出现中断情况了怎么办?

　　答：好比MapReduce作业丢失一样，有个容错机制。但是这里，我们不用担心，任务中断导致数据重复插入，这个不需担心。

　　它这里呢，要么就是全部导入才成功，要么就是一条都导不进不成功。

即，Sqoop Import HDFS 里没有“脏数据”的情况发生。

MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS（作为扩展）

　　下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导入数据的，其命令行语法如下所示。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--target-dir /junior/sqoop/ \ //可选，不指定目录，数据默认导入到/user下
--where "sex='female'" \ //可选
--as-sequencefile \ //可选，不指定格式，数据格式默认为 Text 文本格式
--num-mappers 10 \ //可选，这个数值不宜太大
--null-string '\\N' \ //可选
--null-non-string '\\N' \ //可选

--connect：指定 JDBC URL。
--username/password：mysql 数据库的用户名。
--table：要读取的数据库表。
--target-dir：将数据导入到指定的 HDFS 目录下，文件名称如果不指定的话，会默认数据库的表名称。
--where：过滤从数据库中要导入的数据。
--as-sequencefile：指定数据导入数据格式。
--num-mappers：指定 Map 任务的并发度。
--null-string，--null-non-string：同时使用可以将数据库中的空字段转化为'\N'，因为数据库中字段为 null，会占用很大的空间。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导入的特殊应用（作为扩展）

1、Sqoop 每次导入数据的时候，不需要把以往的所有数据重新导入 HDFS，只需要把新增的数据导入 HDFS 即可，下面我们来看看如何导入新增数据。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--incremental append \    //代表只导入增量数据
--check-column id \     //以主键id作为判断条件
--last-value 999    //导入id大于999的新增数据

　　上述三个组合使用，可以实现数据的增量导入。

2、Sqoop 数据导入过程中，直接输入明码存在安全隐患，我们可以通过下面两种方式规避这种风险。
1)-P:sqoop 命令行最后使用 -P，此时提示用户输入密码，而且用户输入的密码是看不见的，起到安全保护作用。密码输入正确后，才会执行 sqoop 命令。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--table user \
-P

　　2)--password-file：指定一个密码保存文件，读取密码。我们可以将这个文件设置为只有自己可读的文件，防止密码泄露。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--table user \
--password-file my-sqoop-password

二、通过Sqoop Export HDFS里的数据到MySQL
它的功能是将数据从 HDFS 导入关系型数据库表中，其流程图如下所示。

　　我们来分析一下 Sqoop 数据导出流程，首先用户输入一个 Sqoop export 命令，它会获取关系型数据库的 schema，
建立 Hadoop 字段与数据库表字段的映射关系。然后会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业，
这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，它们并行的从 HDFS 读取数据，并将整个数据拷贝到数据库中。

　　大家，必须要去看官网！

Sqoop Export 应用场景——直接导出

　　　　直接导出

　　请去看我下面的这篇博客，对你有好处。我不多赘述。

SQLyog普通版与SQLyog企业版对比分析

CREATE TABLE djt_user_copy SELECT * FROM djt_user WHERE 1=2;

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop export \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user_copy \
> --export-dir /sqoop/test/djt_user \
> --input-fields-terminated-by "@"

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，导出到djt_user_copy是在MySQL里。

　　因为啊，之前，/sqoop/test/djt_user的数据如下

Sqoop Export 应用场景——指定map数

　　指定map数

　 Map Task默认是4个

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop export \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user_copy \
> --export-dir /sqoop/test/djt_user \
> --input-fields-terminated-by "@" \
> -m 1

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，导出到djt_user_copy是在MySQL里。

Sqoop Export 应用场景——插入和更新

　　插入和更新

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop export \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user_copy \
> --export-dir /sqoop/test/djt_user \
> --input-fields-terminated-by "@" \
> -m 1 \
> --update-key id \
> --update-mode allowinsert

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，导出到djt_user_copy是在MySQL里。

Sqoop Export 应用场景——事务处理

　　事务处理

　　比如，从HDFS里导出到MySQL。这个时候可能会出现意外情况，如出现中断，则会出现“脏数据”重复情况。

则提供了这个事务处理。

　　　　　　即 HDFS -> 先导出到中间表（成功才可以，后续导出） -> MySQL

我这里是， /sqoop/test/djt_user （在HDFS里） -> djt_user_copy_tmp （在MySQL里） -> djt_user_copy （在MySQL里）

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，导出到djt_user_copy是在MySQL里。

　　注意这个中间表，需要创建djt_user_copy_tmp

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop export \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user_copy \
> --staging-table djt_user_copy_tmp \
> --clear-staging-table \
> --export-dir /sqoop/test/djt_user \
> -input-fields-terminated-by "@"

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，先导出到中间表djt_user_copy_tmp是在MySQL里，再继续导出到djt_user_copy是在MySQL里。

　　因为，此刻HDFS里的

　　再次做测试，假设，我现在，把MySQL里的djt_user数据导入到HDFS里的/sqoop/test/djt_user。

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username hive --password-file /user/hadoop/.password -table djt_user  --target-dir /sqoop/test/djt_user --delete-target-dir -m 1 --fields-terminated-by "@" --null-non-string "###" --null-string "###"

[hadoop@djt002 ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /sqoop/test/djt_user/part-m-*
1@王菲@female@36@歌手
2@谢霆锋@male@30@歌手
3@周杰伦@male@33@导演
4@王力宏@male@40@演员
5@张三@male@39@无业游民
6@李四@female@18@学生
7@王五@male@34@Java开发工程师
8@王六@male@45@hadoop工程师
9@小王@female@24@hadoop运维
10@小林@female@30@###
[hadoop@djt002 ~]$

　　然后，接着，我们把HDFS里的/sqoop/test/djt_user 导出到 MySQL里的 djt_user_copydjt_user_copy。

　　说白了，就是再次做了一下 Sqoop Export 应用场景——事务处理。（自己好好理清思路去）

　即 HDFS -> 先导出到中间表（成功才可以，后续导出） -> MySQL

我这里是， /sqoop/test/djt_user（在HDFS里） -> djt_user_copy_tmp （在MySQL里） -> djt_user_copydjt_user_copy （在MySQL里）

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop export \
> --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
> --username hive \
> --password-file /user/hadoop/.password \
> --table djt_user_copy \
> --staging-table djt_user_copy_tmp \
> --clear-staging-table \
> --export-dir /sqoop/test/djt_user \
> -input-fields-terminated-by "@"

　　这里，HDFS里，是在/sqoop/test/djt_user，通过Sqoop工具，先导出到中间表djt_user_copy_tmp是在MySQL里，再继续导出到djt_user_copy是在MySQL里。

　　因为，HDFS里的

　　得到，

Sqoop Export HDFS 应用场景——字段不对应问题

　　字段不对应问题

　　因为，在Sqoop import时，我们有选择性的导入某个字段或某些字段对吧，那么，同样，对于Sqoop export也是一样！

[hadoop@djt002 sqoopRunCreate]$ sqoop import --connect 'jdbc:mysql://192.168.80.200/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username hive --password-file /user/hadoop/.password -table djt_user --columns name,sex,age,profile --target-dir /sqoop/test/djt_user --delete-target-dir -m 1 --fields-terminated-by "@" --null-non-string "###" --null-string "###"

　　比如，HDFS里（的/sqoop/test/djt_user/）有4列，  数据库里（的djt_user_copy）有5列（因为会多出自增键）。那么，如何来处理这个棘手问题呢?

　　这样来处理，

　　照样sqoop export里也有 -columns name,sex,age,profile \

　　我的这里，自增键呢?/

通过Sqoop Export HDFS里的数据到MySQL（作为扩展）

下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导出数据的，其命令行语法如下所示。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--export-dir user

--connect：指定 JDBC URL。
--username/password：mysql 数据库的用户名和密码。
--table：要导入的数据库表。
--export-dir：数据在 HDFS 上的存放目录。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导出的特殊应用（作为扩展）

　　1、Sqoop export 将数据导入数据库，一般情况下是一条一条导入的，这样导入的效率非常低。这时我们可以使用 Sqoop export 的批量导入提高效率，其具体语法如下。

sqoop export \
--Dsqoop.export.records.per.statement=10 \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--export-dir user \
--batch

--Dsqoop.export.records.per.statement：指定每次导入10条数据，--batch：指定是批量导入。

　　2、在实际应用中还存在这样一个问题，比如导入数据的时候，Map Task 执行失败，
那么该 Map 任务会转移到另外一个节点执行重新运行，这时候之前导入的数据又要重新导入一份，造成数据重复导入。
因为 Map Task 没有回滚策略，一旦运行失败，已经导入数据库中的数据就无法恢复。
Sqoop export 提供了一种机制能保证原子性，使用--staging-table 选项指定临时导入的表。

Sqoop export 导出数据的时候会分为两步：
第一步，将数据导入数据库中的临时表，如果导入期间 Map Task 失败，会删除临时表数据重新导入；
第二步，确认所有 Map Task 任务成功后，会将临时表名称为指定的表名称。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--staging-table staging_user

3、在 Sqoop 导出数据过程中，如果我们想更新已有数据，可以采取以下两种方式。

1)通过 --update-key id 更新已有数据。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--update-key id

2) 使用 --update-key id和--update-mode allowinsert 两个选项的情况下，如果数据已经存在，则更新数据，如果数据不存在，则插入新数据记录。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128.:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--update-key id \
--update-mode allowinsert

4、如果 HDFS 中的数据量比较大，很多字段并不需要，我们可以使用 --columns 来指定插入某几列数据。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--column username,sex

5、当导入的字段数据不存在或者为null的时候，我们使用--input-null-string和--input-null-non-string 来处理。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://129.168.80.128:3306/db_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--input-null-string '\\N' \
--input-null-non-string '\\N'

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6116476.html，如需转载请自行联系原作者

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如何快速把hdfs数据动态导入到hive表

1. hdfs 文件 1 { "retCode" : 1 , "retMsg" : "Success" , "data" :[{ "secID" : "000001.XSHE" , "ticker" : "000001" , "secShortName" : "深发展A" , "exchangeCD" : "XSHE" , "tradeDate" : "1991-10-21" , "preClosePrice" : 24 , "actPreClosePrice" : 24 , "openPrice" : 24 , "highestPrice" : 24.4 , "lowestPrice" : 23.85 , "closePrice" : 23.9 , "turnoverVol" : 355700 , "turnoverValue" : 8582250 , "turnoverRate" : 0.0058 , "accumAdjFactor" : 0.0117201563 , "negMarketValue" : 1462295257.8 , "marketValue" : 214506...

2017-11-12

629

Hadoop Hive概念学习系列之hive里的用户定义函数UDF（十七）

　Hive可以通过实现用户定义函数（User-Defined Functions，UDF）进行扩展（事实上，大多数Hive功能都是通过扩展UDF实现的）。想要开发UDF程序，需要继承org.apache.hadoop.ql.exec.UDF类，并重载evaluate方法。Hive API提供@Description声明，使用声明可以在代码中添加UDF的具体信息。在Hive中可以使用DESCRIBE语句来展现这些信息。 Hive的源码本身就是编写UDF最好的参考资料。在Hive源代码中很容易就能找到与需求功能相似的UDF实现，只需要复制过来，并加以适当的修改就可以满足需求。下面是一个具体的UDF例子，该例子的功能是将字符串全部转化为小写字母 package com.madhu.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Desription; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; //add jar samplecode....

2017-11-12

651

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

（MySQL里的数据）通过Sqoop Import HDFS 里和通过Sqoop Export HDFS 里的数据到（MySQL）（五）

Sqoop Import HDFS（带着官网）

SQLyog之MySQL客户端的下载、安装和使用

SQLyog软件里无法插入中文（即由默认的latin1改成UTF8编码格式）

Sqoop异常解决ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter问题

SQLyog普通版与SQLyog企业版对比分析

如何快速把hdfs数据动态导入到hive表

Hadoop Hive概念学习系列之hive里的用户定义函数UDF（十七）

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