怎么讲数据集导入到hive中，怎么用sqoop将数据导入到mysql，希望三个题都有回答

Question

怎么讲数据集导入到hive中，怎么用sqoop将数据导入到mysql，希望三个题都有回答

Answer 1

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7586705
• 这篇博客你也可以参考下：记一次sqoop将hive数据导入到mysql报错
• 除此之外, 这篇博客: 利用hive进行分析，将hive分析结果利用sqoop技术存储到mysql数据库中，可视化结果中的 岗位数据分析 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• import pymysql
  from pyecharts.charts import Bar
  from pyecharts import options as opts
  
  """数据相关岗位的工资最值平均值"""
  
  # 最低薪资
  num = []
  # 最高薪资
  
  # 平均薪资
  
  
      # 连接数据库
  myClient = pymysql.connect(
          host="192.168.191.100",
          database='salary',
          user='root',
          password='123456'
      )
  # 创建游标
  db = myClient.cursor()
  
  """提取数据"""
  # 执行语句
  db.execute('select min from salary1;')
  # 获取所有结果
  result = db.fetchall()
  # 元祖类型result转换成列表
  list_result = list(result)
  for i in list_result:
      num.append(i[0])
  
  # 执行语句
  db.execute('select max from salary1;')
  # 获取所有结果
  result = db.fetchall()
  # 元祖类型result转换成列表
  list_result = list(result)
  for i in list_result:
      num.append(i[0])
  
  # 执行语句
  db.execute('select avg from salary1;')
  # 获取所有结果
  result =db.fetchall()
  # 元祖类型result转换成列表
  list_result = list(result)
  for i in list_result:
      num.append(i[0])
  # 关闭游标
      db.close()
  
  # 绘制图表
  
  print(num)
  addr = ["最大值","最小值", "平均值"]
  bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="500px", height="400px"))#图表大小
  bar.set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="工资", subtitle="万/月"),
      xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 25}),
  )
  bar.add_xaxis(addr)
  bar.add_yaxis("大数据岗位",num)
  bar.render("大数据工资图.html")
  
  

• 您还可以看一下 徐培成老师的徐培成电商项目课程中的 第06天-02.使用sqoop将Hive统计算出的结果导出到mysql小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  首先，关于如何将数据集导入到Hive中，以下是具体步骤：

  1. 确保Hadoop集群和Hive已经启动成功。

  2. 将数据集复制到HDFS中的某个目录下。假设数据集位于本地文件系统的/path/to/dataset目录下。执行以下命令将数据集上传到HDFS中： hdfs dfs -put /path/to/dataset /user/hive/warehouse/dbname.db/tablename 其中，dbname是您想要创建的数据库名称，tablename是您想要创建的表名称。

  3. 使用Hive进行数据导入。首先，启动Hive命令行界面： hive

  4. 在Hive中创建表，并指定数据集的位置和格式。假设数据集是以逗号分隔的文本文件，表的定义示例如下： sql CREATE EXTERNAL TABLE dbname.tablename ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename'; 具体地，将dbname替换为您的数据库名称，tablename替换为您的表名称，column1、column2等替换为实际的列名和数据类型。

  5. 执行导入命令以从数据集中加载数据到Hive表中： sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename' INTO TABLE dbname.tablename;

  6. 您现在可以在Hive中查询导入的数据。使用SELECT语句检查表中的数据： sql SELECT * FROM dbname.tablename; 这将返回表中的所有行。

  至于如何使用Sqoop将数据导入到MySQL中，以下是具体步骤：

  1. 确保Hadoop集群和MySQL服务已经启动成功。

  2. 在命令行终端中执行以下命令进入MySQL命令行界面： shell mysql -u root -p

  3. 在MySQL中创建一个数据库（如果还没有）。假设您想要创建一个名为dblab的数据库，执行以下命令： sql CREATE DATABASE dblab;

  4. 切换到新创建的数据库： sql USE dblab;

  5. 创建一个新表以存储导入的数据。假设您要创建一个名为user_action的表，表的定义示例如下： sql CREATE TABLE user_action ( id VARCHAR(50), uid VARCHAR(50), item_id VARCHAR(50), behavior_type VARCHAR(10), item_category VARCHAR(50), visit_date DATE, province VARCHAR(20) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

  6. 退出MySQL命令行界面： sql EXIT;

  7. 使用Sqoop从Hive导出数据到MySQL。确保已经切换到Sqoop的安装目录，并执行以下命令： shell ./bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/dblab --username root --password hadoop --table user_action --export-dir '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename' --fields-terminated-by '\t'; 将命令中的以下参数替换为适当的值：

  8. jdbc:mysql://localhost:3306/dblab: MySQL连接URL，其中dblab是您的数据库名称。
  9. root: MySQL用户名。
  10. hadoop: MySQL密码。
  11. user_action: 要导入数据的表名称。
  12. /user/hive/warehouse/dbname.db/tablename: 导出数据的Hive表的位置。

  执行此命令将通过Sqoop将数据从Hive导入到MySQL中的user_action表中。

  1. 您现在可以在MySQL中查询导入的数据。重新进入MySQL命令行界面，并使用以下命令检查表中的数据： sql USE dblab; SELECT * FROM user_action LIMIT 10; 这将返回user_action表中的前10行数据。

  希望以上步骤能够帮助您将数据集导入到Hive和MySQL中。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。