mysql的 数据库 数据过大，做数据分析，需要从 mysql 转向hadoop。
1，遇到的问题
从mysql转数据到hive中，本想用parquet格式，但是一直都没有成功，提示
Hive import and create hive table is not compatible with importing into ParquetFile format.
sqoop不管是mysql直接到hive。还是把mysql导出成parquet文件，然后在把parquet文件，在导入到hive的外部表，都没有成功
存为avro格式也是一样。
2，安装sqoop
下载：http://mirrors.shu.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/
# tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
# cp -r sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 /bigdata/sqoop
3，配置sqoop
3.1，配置用户环境变量
# cd ~
# vim .bashrc
export SQOOP_HOME=/bigdata/sqoop
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:/bigdata/hadoop/bin:$SQOOP_HOME/bin:$PATH
# source .bashrc
3.2，配置sqoop-env.sh
# vim /bigdata/sqoop/sqoop-env.sh
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/bigdata/hadoop
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/bigdata/hadoop
#set the path to where bin/hbase is available
#export HBASE_HOME=
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/bigdata/hive
export HIVE_CONF_DIR=/bigdata/hive/conf //要加上，不然会提示hiveconf找不到
#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/bigdata/zookeeper/conf
3.3，导入数据
# sqoop import \
--connect jdbc:mysql://10.0.0.237:3306/bigdata \
--username root \
--password ******* \
--table track_app \
-m 1 \
--warehouse-dir /user/hive/warehouse/tanktest.db \
--hive-database tanktest \
--create-hive-table \
--hive-import \
--hive-table track_app
这样就可以导入了，不过导入hive后，在hdfs上面存储的文件格式是文本形势。
hive> describe formatted track_app;
OK
# col_name data_type comment
id int
log_date int
log_time int
user_id int
ticket string
# Detailed Table Information
Database: tanktest
Owner: root
CreateTime: Fri Feb 15 18:08:55 CST 2019
LastAccessTime: UNKNOWN
Retention: 0
Location: hdfs://bigserver1:9000/user/hive/warehouse/tanktest.db/track_app
Table Type: MANAGED_TABLE
Table Parameters:
comment Imported by sqoop on 2019/02/15 18:08:42
numFiles 1
numRows 0
rawDataSize 0
totalSize 208254
transient_lastDdlTime 1550225337
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat //文本格式，也可以在hdfs上面，打开文件查看内容
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
field.delim \u0001
line.delim \n
serialization.format \u0001
Time taken: 0.749 seconds, Fetched: 56 row(s)
注意：
导致hive表后，通过sql(hive，spark-sql)的方式，看一下，能不能查询到数据。如果查不到数据，说明没有导入成功。
4，sqoop参数
Import和export参数解释
Common arguments:
--connect ：连接RDBMS的jdbc连接字符串，例如：–connect jdbc:mysql:// MYSQL_SERVER:PORT/DBNAME。
--connection-manager ：
--hadoop-home ：
--username ：连接RDBMS所使用的用户名。
--password ：连接RDBMS所使用的密码，明文。
--password-file ：使用文件存储密码。
-p ：交互式连接RDBMS的密码。
Import control arguments:
--append ：追加数据到HDFS已经存在的文件中。
--as-sequencefile ：import序列化的文件。
--as-textfile ：import文本文件 ，默认。
--columns
：指定列import，逗号分隔，比如：–columns “id,name”。
--delete-target-dir ：删除存在的import目标目录。
--direct ：直连模式，速度更快(HBase不支持)
--split-by ：分割导入任务所使用的字段，需要明确指定，推荐使用主键。
--inline-lob-limit < n > ：设置内联的BLOB对象的大小。
--fetch-size ：一次从数据库读取n个实例，即n条数据。
-e,--query ：构建表达式执行。
--target-dir ：指定HDFS目标存储目录。
--warehouse-dir ：可以指定为-warehouse-dir/user/hive/warehouse/即导入数据的存放路径，如果该路径不存在，会首先创建。
--table ：将要导入到hive的表。
--where ：指定where从句，如果有双引号，注意转义 \$CONDITIONS，不能用or，子查询，join。
-z,--compress ：开启压缩。
--null-string ：string列为空指定为此值。
--null-non-string ：非string列为空指定为此值，-null这两个参数are optional, 如果不设置，会指定为”null”。
--autoreset-to-one-mapper ：如果没有主键和split-by用one mapper import (split-by和此选项不共存)。
-m,--num-mappers ：建立n个并发执行import，默认4个线程。
Incremental import arguments:
--check-column ：Source column to check for incremental change
--incremental ：Define an incremental import of type ‘append’ or ‘lastmodified’
--last-value ：Last imported value in the incremental check column
Hive arguments:
--create-hive-table ：自动推断表字段类型直接建表，hive-overwrite功能可以替代掉了，但Hive里此表不能存在，不然操作会报错。
--hive-database ：指定要把HDFS数据导入到哪个Hive库。
--hive-table ：设置到Hive当中的表名。
--hive-delims-replacement ：导入到hive时用自定义的字符替换掉\n, \r, and \01。
--hive-drop-import-delims ：导入到hive时删除字段中\n, \r，\t and \01等符号；避免字段中有空格导致导入数据被截断。
--hive-home
--hive-import ：将HDFS数据导入到Hive中，会自动创建Hive表，使用hive的默认分隔符。
--hive-overwrite ：对Hive表进行覆盖操作(需配合--hive-import使用，如果Hive里没有表会先创建之)，不然就是追加数据。
--hive-partition-key ：hive分区的key。
--hive-partition-value ：hive分区的值。
--map-column-hive ：类型匹配，SQL类型对应到hive类型。
HBase arguments:
--column-family < family > ：把内容导入到hbase当中，默认是用主键作为split列。
--hbase-create-table ：创建Hbase表。
--hbase-row-key < col > ：指定字段作为row key ，如果输入表包含复合主键，用逗号分隔。
--hbase-table < table-name > ：指定hbase表。