使用Sqoop将mysql数据传到hive
系统环境：hadoop2.65，mysql5.7.28，sqoop1.47，hive1.2.2，虚拟机centos7，物理机windows10
注意点：安装sqoop不要将目录设在hadoop下面，否则在运行下面命令时会发生找不到jar包的问题，我估计是系统将hadoop的lib目录认为成了sqoop的lib目录了。因为在我把相应的jar包放在hadoop的lib文件下时就可以通过，由于有很多jar包，所以一个jar找到了，又会有一个jar包找不到，所以建议不要放在hadoop目录下。
操作要求：将物理机的mysql数据转到虚拟机的mysql，然后使用sqoop将虚拟机的mysql转到hive中。
1.在物理机中使用Navicat的导出向导，获取sql文件，利用里面的建表语句，在虚拟机的mysql中建表，需要注意的是，linux的建表语句和windows有些许差异，比如：在编码的改动，需要将原来的编码utf8mb4_0900_ai_ci改成utf8_general_ci，utf8mb4改成utf8。
2.然后利用传输工具将sql文件传给虚拟机，然后虚拟机开启mysql，使用source命令调用sql文件，然后执行文件将所有数据插入mysql中。
3.然后我们在hive中创建相应的表，需要注意的是hive中没有varchar，需要使用string代替。
4.（可有可无）在hdfs上创建文件夹，来存放mysql数据
5.使用sqoop将mysql转到hdfs上，注意点：需要打开hdfs和yarn
用于换行 bin/sqoop用来启动命令 import用来导入配置 connect连接数据库 用户名 密码 执行语句，$CONDITIONS在使用query语句时必须加上 指明hdfs上的目标目录 如果指定文件目录存在则先删除掉 使用1个map并行任务 启动压缩 指定hadoop的codec方式 默认为gzip 使用直接导入方式，优化导入速度，在mysql中速度提升比较明显 字段之间通过制表符分隔 bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.133.130:3306/holiday2020 --username root --password 123456 --query 'select * where capital_info $CONDITIONS LIMIT 5000' --target-dir /heiyang/data --delete-target-dir --num-mappers 1 --compress --compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec --direct --fields-terminated-by ' '
命令就会开始执行，会得到以下信息：
表示map完成，然后我们就可以看到hdfs上产生了两个文件
注意点：如果是一直停留在job开启的界面，没有运行下去的话，可以尝试检查一下yarn是否有设置好，或者端口问题。
6.最后使用hive将数据导入到后hive中即可
load data inpath '/heiyang/data/' into table default.capital_info;
