导入导出工具mysql数据库_导入导出Hive数据库
MySQL数据库导入导出工具
1、MySQL Workbench
简介：MySQL官方提供的图形化管理工具，支持数据导入导出。
操作步骤：
1) 打开MySQL Workbench，连接到目标数据库。
2) 在左侧导航栏中选择要导入或导出的数据库。
3) 右键点击数据库，选择"Data Export"或"Data Import"进行操作。
4) 根据提示完成导入导出过程。
2、MySQL命令行工具
简介：MySQL自带的命令行工具，支持数据导入导出。
操作步骤：
1) 打开命令行，输入以下命令连接到目标数据库：
“`
mysql u 用户名 p 密码 h 主机名 P 端口号
“`
2) 使用以下命令进行数据导入导出：
数据导入：
“`
LOAD DATA INFILE ‘文件路径’ INTO TABLE 表名；
“`
数据导出：
“`
SELECT * FROM 表名 INTO OUTFILE ‘文件路径’;
“`
Hive数据库导入导出工具
1、Hive命令行工具
简介：Hive自带的命令行工具，支持数据导入导出。
操作步骤：
1) 打开命令行，输入以下命令连接到Hive服务器：
“`
hive e "show databases;"
“`
2) 使用以下命令进行数据导入导出：
数据导入：
“`
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘文件路径’ INTO TABLE 表名；
“`
数据导出：
“`
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘文件路径’ ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘t’ STORED AS TEXTFILE select * from 表名；
“`
2、Sqoop工具
简介：Apache开源的数据导入导出工具，支持从关系型数据库（如MySQL）到Hadoop（如HDFS）的数据迁移。
操作步骤：
1) 安装Sqoop并配置环境变量。
2) 使用以下命令进行数据导入导出：
数据导入：
“`
sqoop import connect jdbc:mysql://主机名：端口号/数据库名 username 用户名 password 密码 table 表名 targetdir /HDFS路径 m 1 fieldsterminatedby ‘t’ linesterminatedby ‘
‘ nullstring ‘\N’ nullnonstring ‘\N’ hiveimport hivetable 表名 hiveoverwrite createhivetable hivedatabase 数据库名 astextfile nummappers 1 fieldsterminatedby ‘t’ linesterminatedby ‘
‘ nullstring ‘\N’ nullnonstring ‘N’
“`
数据导出：
“`
sqoop export connect jdbc:mysql://主机名：端口号/数据库名 username 用户名 password 密码 table 表名 exportdir /HDFS路径 inputfieldsterminatedby ‘t’ inputlinesterminatedby ‘
‘ inputnullstring ‘\N’ inputnullnonstring ‘\N’ inputoptionallyenclosedby ‘"’ inputescapedby ‘\\’ outputfieldsterminatedby ‘t’ outputlinesterminated by ‘
‘ outputnullstring ‘\N’ outputnullnonstring ‘\N’ outputoptionallyenclosedby ‘"’ outputescapedby ‘\\’ query "SELECT * FROM 表名" numReduceTasks 1 inputformat "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat" outputformat "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat" hiveimport hivetable 表名 hiveoverwrite createhivetable hivedatabase 数据库名 astextfile numMappers 1 fieldsterminatedby ‘t’ linesterminated by ‘
‘ nullstring ‘\N’ nullnonstring ‘\N’
“`
下面是一个关于MySQL和Hive数据库导入导出工具的介绍：
| 工具名称 | 数据源 | 目标源 | 主要用途 | 特点 | 示例命令 |
| Sqoop | MySQL | HDFS/Hive | 数据迁移、数据同步 | 支持全量、增量导入导出；可指定map任务数量 | sqoop import connect jdbc:mysql://ip:3306/mysql_db table table_name hiveimport hivedatabase hive_db |
| Sqoop | Hive | MySQL | 数据迁移、数据同步 | 支持全量导出；可指定map任务数量 | sqoop export connect jdbc:mysql://ip:3306/mysql_db table table_name exportdir hive_table_path |
| DataX | MySQL | Hive | 数据迁移、数据同步 | 支持多种异构数据源；可自定义任务并发数 | python datax.py c mysql2hive.json（其中mysql2hive.json为配置文件） |
请注意，介绍中的示例命令仅用于演示，实际使用时需要根据实际情况调整参数，DataX的配置文件（如mysql2hive.json）需要根据具体的数据迁移需求进行编写。
原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/699769.html
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