mysql》LOAD DATA LOCAL INFILE 'C:\\Users\\asys\\Documents\\Tencent Files\\13174605\\FileRecv\\2015082818' INTO TABLE track_log
FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' (注意这里文件是从linux导出的，以\n结尾)
sqoop从hive导出数据到mysql
先在mysql建立表
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'Nokia123' with grant option
CREATE TABLE `track_log` (
`id` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`url` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`referer` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`keyword` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`type` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`guid` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`pageId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`moduleId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`linkId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`attachedInfo` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`sessionId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`trackerU` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`trackerType` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`ip` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`trackerSrc` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`cookie` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`orderCode` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`trackTime` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`endUserId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`firstLink` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`sessionViewNo` varchar(5000) DEFAULT NULL,
`productId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`curMerchantId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`provinceId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`cityId` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`ds` varchar(20) DEFAULT NULL,
`hour` varchar(20) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
然后运行sqoop
jimmy》sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/track_log --username root --password Nokia123 --table track_log --export-dir "/user/hive/warehouse/track_log/ds=20150828/hour=18" --fields-terminated-by '\t' --columns "id, url,referer,keyword,type,guid,pageId,moduleId,linkId,attachedInfo,sessionId,trackerU,trackerType,ip,trackerSrc,cookie,orderCode,endUserId,firstLink,sessionViewNo,productId,curMerchantId,provinceId,cityId,ds ,hour"
注意： 1）--table track_log 是目的mysql的表，库在链接指定（这里库名也叫track_log） --connect jdbc:mysql://localhost:3306/track_log
2） 不能直接从hive表里导出（不能--hive-table），只能从hdfs导出
3）必须指定字段--columns
4）字段分割符号要和hdfs文件里的一致 --fields-terminated-by '\t'
这完全是文不对题啊，队列是一种先进先出的数据结构，通常在各种编程语言中都提供相应的类库支持，但MySQL是一个关系型数据库管理系统，并不直接提供这种功能，也不应该提供这种功能。如果真需要先进先出，就把查询的结果放入到对应高级语言的队列中即可。
Redis队列功能介绍
List
常用命令：
Blpop删除，并获得该列表中的第一元素，或阻塞，直到有一个可用
Brpop删除，并获得该列表中的最后一个元素，或阻塞，直到有一个可用
Brpoplpush
Lindex获取一个元素，通过其索引列表
Linsert在列表中的另一个元素之前或之后插入一个元素
Llen获得队列(List)的长度
Lpop从队列的左边出队一个元素
Lpush从队列的左边入队一个或多个元素
Lpushx当队列存在时，从队到左边入队一个元素
Lrange从列表中获取指定返回的元素
Lrem从列表中删除元素
Lset设置队列里面一个元素的值
Ltrim修剪到指定范围内的清单
Rpop从队列的右边出队一个元素
Rpoplpush删除列表中的最后一个元素，将其追加到另一个列表
Rpush从队列的右边入队一个元素
Rpushx从队列的右边入队一个元素，仅队列存在时有效
Redis支持php、python、c等接口
应用场景：
Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。
Lists 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。
Lists的另一个应用就是消息队列，
可以利用Lists的PUSH *** 作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP *** 作将任务取出进行执行。Redis还提供了 *** 作Lists中某一段的api，你可以直接查询，删除Lists中某一段的元素。
如果需要还可以用redis的Sorted-Sets数据结构来做优先队列.可以给每条消息加上一个唯一的序号。这里就不详细介绍了。
实现方式：
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便 *** 作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
示意图:
1)入队
2)出队(非阻塞模式)
lpopd出列表首元素（即最后入队的元素）
Rpopd出列表尾元素 （即入队的最开始的一个元素）
注意：如果要当作队列功能，应该是用这个出队
这里的出队都是非阻塞模式，就是你用pop出队的时候，如果队列是空的话，你得到的是一个NULL的值
3)出队(阻塞模式)
假如现在queue队列为空 我们用brpop命令
BRPOP 是一个阻塞的列表d出原语。 它是 RPOP 的阻塞版本，因为这个命令会在给定list无法d出任何元素的时候阻塞连接。 该命令会按照给出的 key 顺序查看 list，并在找到的第一个非空 list 的尾部d出一个元素。
A)
我们执行brpop命令
可以看到队列queue没有元素的时候 是阻塞的 即不返回值
其中0是超时时间 为0表示一直等待
B)
这个时候我们用lpush往队列里 入队一个数据“bbb”
C)
阻塞的队列立马会d出出队元素 显示队列名字 和 出队元素 已经等待了多少时间
D)
Brpop还能同时阻塞多个队列比如这样
用redis的list当作队列可能存在的问题
1)redis崩溃的时候队列功能失效
2)如果入队端一直在塞数据，而出队端没有消费数据，或者是入队的频率大而多，出队端的消费频率慢会导致内存暴涨
3)Redis的队列也可以像rabbitmq那样 即可以做消息的持久化，也可以不做消息的持久化。
当做持久话的时候，需要启动redis的dump数据的功能.暂时不建议开启持久化。
Redis其实只适合作为缓存，而不是数据库或是存储。它的持久化方式适用于救救急啥的，不太适合当作一个普通功能来用。应为dump时候，会影响性能，数据量小的时候还看不出来，当数据量达到百万级别，内存10g左右的时候，非常影响性能。
4)假如有多个消费者同时监听一个队列，其中一个出队了一个元素，另一个则获取不到该元素
5)Redis的队列应用场景是一对多或者一对一的关系，即有多个入队端，但是只有一个消费端(出队)
PHP的redis 简单 *** 作示例
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