hadoop fs -mkdir -p /data/base　　#用于存放数据

# \ 用于换行
bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://172.18.96.151:3306/zhilian \　　#连接数据库

--username root \　　#用户名

--password 123456 \　　#密码

--query 'select id, jobname, salarylevel from zhaopin  where $CONDITIONS LIMIT 100' \　　#选取表的字段信息

--target-dir /data/base \　　#上传到Hdfs的目录

--delete-target-dir \　　#如果指定文件目录存在则先删除掉

--num-mappers 1 \　　#使用1个map并行任务

--compress \　　#启动压缩

--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \　　#指定hadoop的codec方式 默认为gzip

--direct \　　#使用直接导入方式，优化导入速度

--fields-terminated-by '\t'　　#字段之间通过空格分隔

hadoop fs -ls -R /data/hbase　　#查看目录发现多了两个文件，我们就成功将数据导入到了hdfs

drop table if exists default.hive_zhaopin_snappy ;　　#如果存在就先删除

create table default.hive_zhaopin_snappy(

id int,

jobname string,

salarylevel string

)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ;　　#这个地方是标记分割字段的，\t为空格分隔，否则会在导入的hive表中都是NULL.

load data inpath '/data/base/' into table default.hive_zhaopin_snappy ;

create table default.hive_zhaopin_jingji(

id int,

jobname string,

salarylevel string

)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ;

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://172.18.96.151:3306/zhilian \　　#连接mysql必备

--username root \

--password 123456 \

--table zhaopin \　　#要连接的表

--fields-terminated-by '\t' \　　#字段通过空格分隔

--delete-target-dir \　　#如果目录存在就删除

--num-mappers 1 \　　#启动一个Map并行任务

--hive-import \　　#执行导入Hive

--hive-database default \　　#导入到默认的default库

--hive-table hive_zhaopin_jingji　　#导入到hive_zhaopin_jingji表中