kettle 远程mysql 表导入到 hadoop hive

（教学用 ）

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创建 对象 执行 SQL 语句 -mysql 导出 CSV格式

SELECT * 
INTO OUTFILE '/home/mysql-files/sakila_actor9.csv' 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
ENCLOSED BY '' 
LINES TERMINATED BY '\n'
FROM sakila.actor;

CSV 文件远程上传到 HDFS

运行 SSH 命令

远程登录 run SSH 并执行 hadoop fs -put

/opt/module/hadoop-3.3.0/bin/hadoop fs -put /home/mysql-files/sakila_actor9.csv /user/hive/warehouse/

建表和加载数据

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS sakiladb.actor9 
(
  actor_id STRING COMMENT 'from deserializer',
  first_name STRING COMMENT 'from deserializer',
  last_name STRING COMMENT 'from deserializer',
  last_update STRING COMMENT 'from deserializer'
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','  -- 列分隔符
STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/sakila_actor9.csv' INTO TABLE actor9;

总结

通过 Kettle (Pentaho Data Integration)，我们能够轻松地将远程 MySQL 数据库中的数据导出到 CSV 文件，上传到 HDFS，并最终将数据导入 Hive。这样，我们可以利用 Hadoop 的强大计算能力来进行数据处理和分析。以下是整个过程的概览：

导出 MySQL 数据为 CSV 格式：使用 Table Input 和 Text File Output 步骤。

上传 CSV 文件到 HDFS：通过 SSH Connection 执行 hadoop fs -put 命令。

在 Hive 中创建表并加载数据：使用 CREATE TABLE 和 LOAD DATA 命令。

这个过程不仅适用于 MySQL 和 Hive，也可以根据需要适配其他数据源和目标系统。