【摘要】：数据从MySQL 表中导入Hive 中，其过程是先导入HDFS，再load 到Hive。无须提前创建Hive 表，Sqoop 会自动进行创建。--hive-table mysql_employee2：设置导入的Hive 表名，默认为MySQL 表名，可以自定义。通过HDFS Web 查看Hive 数据表文件，如图9. 13 所示，在“/user/hive/warehouse/apachedb/”目录下新增了一个“mysql_employee2”目录，里面包括了两个文件，这个就是导入的Hive 表数据文件。图9.13导入的Hive 表数据文件也可以在Hive 命令行中查询结果，如图9.14 所示。图9.14MySQL 表数据导入Hive 结果图9.14MySQL 表数据导入Hive 结果
数据从MySQL 表中导入Hive 中，其过程是先导入HDFS，再load 到Hive。无须提前创建Hive 表，Sqoop 会自动进行创建。其执行命令为：
上述命令中的参数说明如下：
--hive-import：指定Hive 导入。
--hive-overwrite：Hive 覆写导入，将原来Hive 表中的数据覆盖。
--hive-database apachedb：指定导入的Hive 数据库为apachedb。
--hive-table mysql_employee2：设置导入的Hive 表名，默认为MySQL 表名，可以自定义。
--fields-terminated-by '，'：设置列分隔符为“，”。(www.xing528.com)
--lines-terminated-by '\n'：设置行分隔符为“\n”。
通过HDFS Web 查看Hive 数据表文件，如图9. 13 所示，在“/user/hive/warehouse/apachedb/”目录下新增了一个“mysql_employee2”目录，里面包括了两个文件，这个就是导入的Hive 表数据文件。
图9.13 导入的Hive 表数据文件
也可以在Hive 命令行中查询结果，如图9.14 所示。
图9.14 MySQL 表数据导入Hive 结果
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