MySQL表數據怎樣導入到Hive文件中？

如果Hadoop集群中部署了Hive服務，并且在Sqoop服務的sqoop-env.sh文件中配置了Hive的安裝路徑，那么也可以通過Sqoop工具將MySQL表數據導入Hive表中。

將MySQL表數據導入到Hive文件系統(tǒng)中，具體指令示例如下。

$ sqoop import \

--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/userdb \

--username root \

--password 123456 \

--table emp_add \

**--hive-table itcast.emp_add_sp** \

**--create-hive-table** \

**--hive-import** \

--num-mappers 1

上述指令中，“--hive-table itcast.emp_add_sp”用于指定上傳到Hive上的目標地址為itcast數據倉庫的emp_add_sp表中，這里必須提前創(chuàng)建對應的itcast數據倉庫；“--create-hive-table”用于指定自動創(chuàng)建指定的目標Hive表（即emp_add_sp表），如果表已存在，則執(zhí)行失??；“--hive-import”用于將對應的MySQL表（即emp_add表）導入Hive中進行數據映射。

執(zhí)行上述指令后，可以連接到Hive客戶端查看Hive數據倉庫表數據，結果如圖1所示。

圖1 查看導入Hive表數據

從圖1看出，Sqoop成功將MySQL表數據導入了Hive中，也可在HDFS UI界面查看，如圖2所示。

圖2 Hive表文件路徑

從圖2可以看出，Hive表數據是一個MapReduce的結果文件，從命名可以看出，本次MapReduce作業(yè)只進行了Map階段。

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