mysql的数据类型NUMBER对应hive的什么数据类型

在通过Sqoop将MySQL数据库的数据迁移到Hive的Parquet格式表中，首先需要确保已经安装并配置好Sqoop以及相关的Hadoop环境。以下是操作步骤和需要注意的细节： 参考资源链接：[使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive](https://wenku.csdn.net/doc/7h9ojm3mtx?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **Sqoop安装与配置**：确保Sqoop与Hadoop环境兼容，包括Java环境配置、Hadoop配置文件（core-site.xml和hdfs-site.xml）的正确设置，以及Sqoop配置文件（conf/sqoop-site.xml）中的连接信息。 2. **创建Hive表**：在Hive中创建一个Parquet格式的表，该表结构需要与MySQL中的表结构相对应。例如，如果MySQL中的表有一个INT类型的id字段，Hive表中的对应字段也应为INT类型。 3. **使用Sqoop执行数据迁移**： - 使用命令`sqoop import --connect jdbc:mysql://[MySQL_HOST]:[PORT]/[DATABASE] --username [USERNAME] --password [PASSWORD] --table [TABLE_NAME] --hive-table [HIVE_DATABASE].[HIVE_TABLE] --fields-terminated-by ',' --null-non-string '\\N' --null-string '\\N' --delete-target-dir --direct --map-column-java [COLUMN_NAME]=String --num-mappers [NUMBER_OF_MAP_TASKS] --split-by [SPLIT_BY_COLUMN] --target-dir [HDFS_OUTPUT_DIR] ***press.SnappyCodec --as-parquetfile`来执行数据导入。 4. **检查数据完整性**：在数据迁移完成后，需要验证Hive表中的数据是否完整且与MySQL源表一致。 5. **错误排查与解决方案**： - **数据类型不匹配**：确保MySQL数据类型与Hive中的Parquet定义类型兼容，例如，MySQL的CHAR和VARCHAR类型在Parquet中对应String类型。 - **Sqoop版本兼容性**：旧版本的Sqoop可能不支持Parquet格式的直接导入，这时需要升级Sqoop到支持的版本。 - **MapReduce作业失败**：如果遇到MapReduce作业失败，需要检查Hadoop集群的状态，调整Sqoop的`--num-mappers`参数，优化资源分配。 6. **数据迁移的性能优化**： - 考虑使用`--split-by`参数将数据均匀分配到不同的Map任务中，减少数据倾斜。 - 根据数据量和集群的处理能力调整Map任务的数量。 通过以上步骤和注意事项，可以有效地使用Sqoop将MySQL中的数据迁移到Hive的Parquet格式表中。如需进一步深入了解Sqoop的使用和优化，建议参考《使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive》这一资料。它不仅包含了操作步骤的详细说明，还涵盖了数据迁移的最佳实践和高级配置技巧，能够帮助你更深入地理解和掌握Sqoop的使用。 参考资源链接：[使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive](https://wenku.csdn.net/doc/7h9ojm3mtx?spm=1055.2569.3001.10343)

<think>我们当前的任务是使用Sqoop将Hive中的表（page_visits和ip_visits）导出到MySQL数据库中。在此之前，我们已经创建了MySQL数据库weblog_db和相应的表（page_visits和ip_visits）。 步骤： 1. 确认Sqoop已经安装并配置正确（包括MySQL JDBC驱动）。 2. 使用Sqoop的export命令将Hive表中的数据导出到MySQL的对应表中。 注意：Hive中的表是存储在HDFS上的，我们可以通过指定Hive表的HDFS路径或者直接使用Hive表名（但Sqoop需要知道HDFS路径）来导出。 在Hive中，我们之前创建的表page_visits和ip_visits都是内部表（MANAGED_TABLE），其数据存储在HDFS上。通过`DESCRIBE FORMATTED page_visits;`我们可以获取到表的HDFS路径（Location字段）。但是，Sqoop可以直接连接Hive元数据获取表的信息，也可以直接指定HDFS路径。 这里我们选择直接使用Hive表名（通过`--hcatalog-table`参数）或者使用HDFS路径（通过`--export-dir`参数）。但是，由于我们使用的是Hive内部表，我们可以使用`--export-dir`参数指定HDFS路径。 然而，在Sqoop export中，我们通常使用`--export-dir`参数指定HDFS上的数据路径，同时指定目标MySQL表。 但是，注意：Hive表的数据格式可能是文本格式（我们创建的是文本格式），而MySQL表是关系型表。Sqoop默认可以处理文本格式的导出。 具体步骤： 6.2.2 Sqoop导出格式 Sqoop导出支持多种格式，包括文本文件、SequenceFile、Avro等。由于我们的Hive表是文本格式，所以使用默认的文本格式即可。 6.2.3 导出page_visits表 首先，我们需要知道Hive表page_visits在HDFS上的路径。根据之前的Hive命令输出，page_visits表的Location是：`hdfs://node:9000/hive/warehouse/page_visits` 然后，使用Sqoop export命令将数据导出到MySQL的page_visits表中。 6.2.4 导出ip_visits表 同理，ip_visits表的Location可以通过类似方式获得，或者我们也可以使用Hive的`DESCRIBE FORMATTED ip_visits;`来查看。但根据之前创建表的逻辑，它应该位于`hdfs://node:9000/hive/warehouse/ip_visits`。 6.3 验证导出数据 登录MySQL，执行查询。 具体命令： 1. 导出page_visits表到MySQL： ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://node:3306/weblog_db \ --username root \ --password your_mysql_password \ --table page_visits \ --export-dir /hive/warehouse/page_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' # 注意：Hive默认的字段分隔符是'\001'（Ctrl+A），但我们在创建表时指定了逗号分隔？实际上，我们创建表时指定了逗号分隔，但Hive默认存储时使用的是\001。然而，我们在创建表时指定了ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','，所以数据应该是逗号分隔的。因此，这里应该使用逗号分隔符。 ``` 但是，我们如何知道Hive表的数据分隔符？通过之前创建表的语句，我们指定了逗号分隔。所以，在导出时应该指定分隔符为逗号。 修正：在创建Hive表weblog时，我们指定了逗号分隔。但是，我们后来通过CTAS（CREATE TABLE AS SELECT）创建了page_visits和ip_visits，这两个表没有指定分隔符，所以它们会使用Hive默认的分隔符，即\001。 因此，我们需要确认这两个表的分隔符。通过`DESCRIBE FORMATTED`命令可以查看。 在之前的Hive会话中，我们执行了`DESCRIBE FORMATTED page_visits;`，在输出中，我们注意到： ``` Storage Desc Params: serialization.format 1 ``` 这里并没有明确的分隔符信息，但Hive内部表默认使用\001作为分隔符。 所以，为了保险，我们可以使用`--input-fields-terminated-by '\001'`。但是，我们也可以查看HDFS上的数据文件来确定分隔符。 不过，根据我们之前创建Hive表的方式（CTAS），并且没有指定分隔符，所以是默认的\001。 因此，导出命令应该指定分隔符为\001。 但是，如果我们不确定，可以查看HDFS上的文件内容： ```bash hdfs dfs -cat /hive/warehouse/page_visits/000000_0 ``` 如果显示的是不可见字符，那么很可能是\001。如果看到的是逗号分隔，那么就是逗号。 根据之前的Hive查询结果，page_visits表的内容是： /index.html 2 /product.html 1 ... 在Hive中显示时是用制表符分隔的？实际上，Hive的显示格式和存储格式是分开的。存储格式是使用我们创建表时指定的分隔符，而CTAS创建的表没有指定，所以是默认的\001。 所以，我们导出时应该使用`--input-fields-terminated-by '\001'`。 但是，在Sqoop中，\001的表示可以是`--input-fields-terminated-by '\001'`，也可以使用`--input-fields-terminated-by "\001"`（双引号），或者使用`--input-fields-terminated-by \\001`。不过，在命令行中，我们通常用单引号括起来。 另外，我们还需要注意MySQL中的表结构和Hive表结构（字段顺序和类型）要一致。 开始导出： 1. 导出page_visits表： ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://node:3306/weblog_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \ --username root \ --password your_password \ --table page_visits \ --export-dir /hive/warehouse/page_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' ``` 2. 导出ip_visits表： ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://node:3306/weblog_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \ --username root \ --password your_password \ --table ip_visits \ --export-dir /hive/warehouse/ip_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' ``` 注意：将your_password替换为实际的MySQL root密码。 6.3 验证导出数据 登录MySQL，执行查询： ```sql USE weblog_db; SELECT * FROM page_visits; SELECT * FROM ip_visits; ``` 如果数据一致，则导出成功。 但是，我们可能会遇到错误，比如分隔符不对，或者字段数量不匹配等。所以，在导出之前，最好确认Hive表的数据结构和MySQL表的结构完全一致（字段顺序、类型、分隔符等）。 另外，如果Hive表中有NULL值，我们可能需要指定MySQL如何处理NULL值（例如，通过`--input-null-string`和`--input-null-non-string`参数）。 由于我们的数据中可能没有NULL值，所以暂时不指定。 现在，我们按照上述步骤执行。 注意：在Sqoop命令中，我们使用了`--export-dir`参数，指定的是Hive表在HDFS上的路径。这个路径可以通过Hive的`DESCRIBE FORMATTED table_name`命令的Location字段获得。 在之前的Hive查询中，page_visits的Location是`hdfs://node:9000/hive/warehouse/page_visits`，但在Sqoop中，我们可以省略hdfs://node:9000，因为Sqoop会使用默认的Hadoop配置中的文件系统地址。所以，我们只需要写`/hive/warehouse/page_visits`。 现在，我们执行Sqoop导出命令。 由于在命令行中直接写密码不安全，可以使用-P参数，这样Sqoop会提示输入密码。 或者，将密码保存在文件中（使用--password-file参数），但这里为了简单，我们使用-P。 但是，在脚本中，我们通常使用--password参数，但这样会暴露密码。所以，在实验环境中，我们可以直接使用。 开始执行： 首先，导出page_visits表： ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://node:3306/weblog_db" \ --username root \ --password your_mysql_root_password \ --table page_visits \ --export-dir /hive/warehouse/page_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' ``` 然后，导出ip_visits表： ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://node:3306/weblog_db" \ --username root \ --password your_mysql_root_password \ --table ip_visits \ --export-dir /hive/warehouse/ip_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' ``` 最后，登录MySQL验证。 如果遇到错误，比如： - 连接问题：检查MySQL服务是否运行，以及是否允许远程连接（这里我们是本地连接，所以应该没问题）。 - 表不存在：检查MySQL中的表名是否正确。 - 列数不匹配：检查Hive表和MySQL表的列数是否一致。 在导出过程中，Sqoop会启动MapReduce任务，我们可以通过YARN的Web UI查看任务状态。 现在，我们给出完整的步骤。</think>### 6.2.2 Sqoop导出格式说明 Sqoop支持多种导出格式，最常用的是： 1. **文本格式**：默认格式，使用逗号、制表符等分隔符 2. **Avro格式**：二进制格式，保留数据类型信息 3. **SequenceFile格式**：Hadoop原生二进制格式 4. **Parquet格式**：列式存储格式 对于关系型数据库导出，文本格式是最简单直接的选择，我们将使用默认的文本格式导出。 ### 6.2.3 导出page_visits表到MySQL 使用Sqoop将Hive中的`page_visits`表导出到MySQL： ```bash # 导出page_visits表 sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/weblog_db \ --username root \ --password your_mysql_password \ --table page_visits \ --export-dir /hive/warehouse/page_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' \ --input-lines-terminated-by '\n' ``` **参数解释：** - `--connect`：MySQL数据库连接URL - `--username`：MySQL用户名 - `--password`：MySQL密码（替换为实际密码） - `--table`：目标MySQL表名 - `--export-dir`：Hive表在HDFS上的存储路径 - `--input-fields-terminated-by`：指定字段分隔符（Hive默认使用\001） - `--input-lines-terminated-by`：指定行分隔符（默认为换行符） ### 6.2.4 导出ip_visits表到MySQL 使用Sqoop将Hive中的`ip_visits`表导出到MySQL： ```bash # 导出ip_visits表 sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/weblog_db \ --username root \ --password your_mysql_password \ --table ip_visits \ --export-dir /hive/warehouse/ip_visits \ --input-fields-terminated-by '\001' \ --input-lines-terminated-by '\n' ``` ### 6.3 验证导出数据 #### 6.3.1 登录MySQL ```bash mysql -u root -p ``` #### 6.3.2 执行查询验证数据 ```sql USE weblog_db; -- 验证page_visits表 SELECT * FROM page_visits; -- 验证ip_visits表 SELECT * FROM ip_visits; -- 统计总记录数 SELECT (SELECT COUNT(*) FROM page_visits) AS page_visits_count, (SELECT COUNT(*) FROM ip_visits) AS ip_visits_count; ``` **预期输出：** ``` +----------------+----------------+ | page_visits_count | ip_visits_count | +----------------+----------------+ | 5 | 4 | +----------------+----------------+ ``` ### 完整流程说明 1. **Sqoop导出原理**： - Sqoop启动MapReduce作业 - Mapper读取HDFS上的数据文件 - 将数据转换为SQL INSERT语句 - 批量提交到MySQL数据库 2. **分隔符说明**： - Hive内部表默认使用`\001`（Ctrl-A）作为字段分隔符 - 使用`\n`作为行分隔符 - 必须正确指定分隔符才能确保数据正确解析 3. **数据一致性检查**： - 比较Hive表和MySQL表的记录数 - 随机抽样检查数据内容是否一致 - 验证特殊字符是否正确处理 ### 常见问题解决 1. **导出失败：权限问题** ```bash # 在MySQL中授权 mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON weblog_db.* TO 'root'@'localhost'; ``` 2. **导出失败：表不存在** ```sql -- 确认MySQL表存在 USE weblog_db; SHOW TABLES; ``` 3. **数据乱码：字符集问题** ```bash # 添加字符集参数 --connect "jdbc:mysql://localhost:3306/weblog_db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8" ``` 4. **数据截断：字段长度不足** ```sql -- 调整MySQL表结构 ALTER TABLE page_visits MODIFY page VARCHAR(500); ``` ###