hdfs到MySQL
csv/txt文件到hdfs
MySQL到hdfs
hive与hdfs的映射：
drop table if exists emp;
create table emp ( id int comment 'ID', emp_name string comment '姓名', job string ) comment '职业' row format delimited -- stored as rcfile location '/user/hive/warehouse/emp';
stored as 关键词，hive目前支持三种方式:
1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大
2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。
3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。
RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。
如果建立的表需要加上分区，则语句如下:
这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
Hadoop指令查看hdfs下的数据
将本地数据文件导入到hdfs下面：
比较利用Hadoop指令将数据上传至hdfs路径
create external table if not exists emp( id int comment '用户名', name string comment '月份', job string comment '访问次数' ) comment '用户访问表' row format delimited fields terminated by " " location "/user/hive/warehouse/test.db";
-- 方法1. 将文件直接上传至hdfs hadoop dfs -put /root/part-m-00000 /user/hive/warehouse/test.db
-- 方法2. 通过hive 的 load方法将数据传至hdfs load data local inpath "/root/part-m-00000" into table test.emp;
以上两种方法实现的效果相同；注意一点就是 数据间的 间隔符号 “ ”
方法3. 利用sqoop将数据传至hdfs <sqoop是MySQL与hdfs之间数据传递工具>
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.5.129:3306/hadoop --username root --password 111111 --table emp_demo --fields-terminated-by ' ' -m 1 --target-dir /user/hive/warehouse/test.db
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person --append --target-dir /user/hive/warehouse/test.db
将hdfs数据保存到MySQL
impala连接
impala-shell -i IP
参考：http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8747656.html
sqoop export --connect "jdbc:mysql://192.168.5.129/fund?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" --username root --password 111111 --table fundmarket --export-dir /user/hive/warehouse/fundmarket/part-m-00000 --fields-terminated-by ' '