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使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

Sqoop的安装也很简单。完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到SQOOP_HOMElib下):

Sqoop的安装也很简单。 完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):

Hadoop的安装配置这里就不讲了。

Sqoop的安装也很简单。

Sqoop的安装与使用

完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/ --username root --password 19891231

结果如下

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

即说明sqoop已经可以正常使用了。

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下面,要将mysql中的数据导入到hadoop中。

我准备的是一个300万条数据的身份证数据表:

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

先启动hive(使用命令行:hive 即可启动)

然后使用sqoop导入数据到hive:

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/hadoop --username root --password 19891231 --table test_sfz --hive-import

sqoop 会启动job来完成导入工作。

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

完成导入用了2分20秒,,还是不错的。

在hive中可以看到刚刚导入的数据表:

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

我们来一句sql测试一下数据:

select * from test_sfz where id < 10;

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

可以看到,hive完成这个任务用了将近25秒,确实是挺慢的(在mysql中几乎是不费时间),但是要考虑到hive是创建了job在hadoop中跑,时间当然多。

接下来,我们会对这些数据进行复杂查询的测试:

我机子的配置如下:

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

hadoop 是运行在虚拟机上的伪分布式,虚拟机OS是ubuntu12.04 64位,配置如下:

使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop

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