Alex的Hadoop菜鸟教程:第8课Sqoop1导入Hbase以及Hive

内容导读

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内容图文

继续写，其实mysql 导入导出 hdfs 对于实际项目开发没啥用的，但是那个可以拿来入门。今天写跟Hbase和Hive的协作。我突然发现我的教程写的顺序很凌乱啊，没有先介绍Hive 的安装，这点向大家道歉，我后面补上。 数据准备 mysql 在mysql 里面建立表 employee

继续写，其实mysql 导入导出 hdfs 对于实际项目开发没啥用的，但是那个可以拿来入门。今天写跟Hbase和Hive的协作。我突然发现我的教程写的顺序很凌乱啊，没有先介绍Hive 的安装，这点向大家道歉，我后面补上。

数据准备

mysql

在mysql 里面建立表 employee 并插入数据

CREATE TABLE `employee` (    
  `id` int(11) NOT NULL,    
  `name` varchar(20) NOT NULL,    
  PRIMARY KEY (`id`)    
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8;  

insert into employee (id,name) values (1,'michael');  
insert into employee (id,name) values (2,'ted'); 
insert into employee (id,name) values (3,'jack'); 

Hbase

hbase(main):006:0> create 'employee','info'
0 row(s) in 0.4440 seconds

=> Hbase::Table - employee

Hive

不需要数据准备，等等用--create-hive-table会自动建表

从mysql导入到Hbase

# sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop_test --username root --password root --table employee --hbase-table employee --column-family info --hbase-row-key id -m 1
Warning: /usr/lib/sqoop/../hive-hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
14/12/01 17:36:25 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.4-cdh5.0.1
14/12/01 17:36:25 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
14/12/01 17:36:25 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
14/12/01 17:36:25 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
14/12/01 17:36:26 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `employee` AS t LIMIT 1
14/12/01 17:36:26 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `employee` AS t LIMIT 1
14/12/01 17:36:26 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/lib/hadoop-mapreduce
……中间日志太多了，用省略号代替
14/12/01 17:37:12 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 0 bytes in 37.3924 seconds (0 bytes/sec)
14/12/01 17:37:12 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.

去检查下hbase

hbase(main):001:0> scan 'employee'
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/lib/hadoop/lib/slf4j-log4j12.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/lib/zookeeper/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]
ROW                                      COLUMN+CELL                                                                                                           
 1                                       column=info:name, timestamp=1417426628685, value=michael                                                              
 2                                       column=info:name, timestamp=1417426628685, value=ted                                                                  
 3                                       column=info:name, timestamp=1417426628685, value=jack                                                                 
3 row(s) in 0.1630 seconds

成功插入3条数据

从mysql导入hive

# sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop_test --username root --password root --table employee --hive-import --hive-table hive_employee --create-hive-table
Warning: /usr/lib/sqoop/../hive-hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /usr/lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
……………………
14/12/02 15:12:13 INFO hive.HiveImport: Loading data to table default.hive_employee
14/12/02 15:12:14 INFO hive.HiveImport: Table default.hive_employee stats: [num_partitions: 0, num_files: 4, num_rows: 0, total_size: 23, raw_data_size: 0]
14/12/02 15:12:14 INFO hive.HiveImport: OK
14/12/02 15:12:14 INFO hive.HiveImport: Time taken: 0.799 seconds
14/12/02 15:12:14 INFO hive.HiveImport: Hive import complete.
14/12/02 15:12:14 INFO hive.HiveImport: Export directory is empty, removing it.

这里说下真实环境中mysql的jdbc链接不要用localhost，因为这个任务会被分布式的发送不同的hadoop机子上，要那些机子真的可以通过jdbc连到mysql上才行，否则会丢数据
检查下hive

hive> select * from hive_employee;
OK
1	michael
2	ted
3	jack
Time taken: 0.179 seconds, Fetched: 3 row(s)

还有一点要声明下：目前sqoop只能从mysql导入数据到hive的原生表（也就是基于hdfs存储的），无法导入数据到外部表（比如基于hbase建立的hive表）
下课！下次讲导出！

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Alex的Hadoop菜鸟教程:第8课Sqoop1导入Hbase以及Hive全部内容，希望文章能够帮你解决Alex的Hadoop菜鸟教程:第8课Sqoop1导入Hbase以及Hive所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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