MySQL向Hive/HBase的迁移工具

 Apache Hive是目前大型数据仓库的免费首选产品之一，使用Apache Hive的人是不会期望在小数据量上做什么文章，例如把MySQL中的数据搬到Hive/HBase中去，那样的话原先很快能执行完毕的SQL，估计在Hive上运行跟原来相比时间延长10倍都不止。但如果你有MySQL数据可以把大量的数据向Hive导入，如果上亿条的数据量再加上复杂的SQL查询条件对于MySQL来说是一件比较头疼的事情，此时相比而言对于Hive来说还算比较easy没有那么非常的头痛，但是两者之间缺少一个沟通的桥梁。

而然伟大的云计算公司cloudera.com也是Hadoop强力支持者推出了Sqoop，Sqoop顾名思义SQL-to-Hadoop，在sqoop中通过 ManagerFactory 抽象类对多种数据库类型进行了抽象，可以做到 Hsqldb、MySQL、Oracle、PostgreSQL 这些数据库中的数据可以向Hive中写入。

   从导出/导入所有数据一条命令即可，而且可以对表和数据的筛选，开发的效率提升和配置的简洁是这个工具的特色所在，同样的机器配置、机器数量、数据量和数据内容，但是换了不同的环境得到了不同的执行效率，通过对RMDBS到Hadoop的迁移，带来了性能的提升，所以就体现了sqoop的价值。

在一次开发大会上提到的Sqoop主要功能
    JDBC-based implementation
        ▪ Works with many popular database vendors
    Auto-generation of tedious user-side code
        ▪ Write MapReduce applications to work with your data, faster
    Integration with Hive
        ▪ Allows you to stay in a SQL-based environment
    Extensible backend
        ▪ Database-specific code paths for better performance

具体操作手册相见：
http://archive.cloudera.com/cdh/3/sqoop/SqoopUserGuide.html (官方)

最后

以上就是霸气奇异果为你收集整理的MySQL向Hive/HBase的迁移工具的全部内容，希望文章能够帮你解决MySQL向Hive/HBase的迁移工具所遇到的程序开发问题。

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