数据迁移流程

在进行 MySQL Migration Toolkit 数据迁移时，首先需要明确目标数据库和源数据库的结构差异，确保迁移过程中数据的完整性和一致性。通过工具中的 数据迁移向导，用户可以一步步完成从源数据库到目标数据库的表结构、数据和存储过程等内容的迁移。此外，迁移过程中的 错误处理 和日志记录也是确保顺利迁移的关键因素。最终，迁移完成后需要进行 数据验证，确保迁移结果符合预期。

数据库对象迁移：SQL语句和数据库对象迁移。 代码SQL语句迁移：SQL语句和嵌入式SQL语句迁移。 代码数据库对象逻辑迁移：函数和存储过程迁移。

创建要迁移表的文件，文件和脚本在同一级目录，名称为: transfer.txt 文件格式为：表名+列名+开始时间+结束时间（以+隔开） 迁移数据 记录迁移信息到目的库

压缩包主要包括如下文件： 迁移表的导出：生成备份文件；重命名迁移表。 创建表空间：为准备分区创建相应的表空间。 新表创建与分区：创建新的迁移结果表，将最大的业务表按组织级别分成5个子表，以提高搜索性能。 存储过程创建与执行：创建迁移工作的存储过程；逐步执行，将数据迁移到新的表中。 存储过程清理：删除存储过程，清理临时过程。 旧表清理：删除第一步重命名的表，确保数据库清洁。 表统计信息生成：分析新创建的表，生成所需的统计信息以优化查询。 分区表删除：删除临时分区表以释放空间。 数据恢复与验证：创建临时表，用于还原原存储过程的功能；恢复重命名的表并重新导入备份数

ETL流程的第七阶段，装载和迁移，专注于将转换后的数据加载到目标数据仓库。此阶段需要考虑数据仓库的结构、加载方式（批量加载或实时加载）以及数据迁移策略以保证数据完整性和一致性。

备份恢复、直接拷贝、数据库工具、逻辑卷镜像、存储虚拟化等是常见的数据迁移方法。这些方法能够有效地帮助用户将数据从一个系统或存储设备转移到另一个，以满足不同的业务需求和技术要求。

Sqoop 用来在关系数据库和 Hadoop 之间传输数据，适合大数据迁移。这个包里有个 Java 示例，演示了如何用 Sqoop 在 MySQL 和 HDFS 之间做数据迁移。通过执行 SQL 查询，Sqoop 能将数据转成 Hadoop 格式或将 HDFS 数据转回数据库，整个过程还可以通过 MapReduce 的并行提升效率。你只需要设置一下 MySQL 的连接配置，再通过 Java 代码配置迁移参数就行了。这个工具适合用来自动化数据迁移，省时省力。如果你是数据工程师或者 Java 开发者，掌握这些技巧能让你在大数据项目中事半功倍。

这份文档深入探讨了MySQL数据的导入和导出方法，为你提供清晰的操作步骤和实用技巧，助你高效完成数据迁移。

关系数据库和 Hadoop 之间数据来回迁移？用Sqoop就挺合适的。它靠MapReduce干活，速度快，还容错。你想一次导个几十万条数据？没压力。Sqoop的安装也不麻烦，Ubuntu 下直接sudo apt-get install sqoop就能搞定。别看它名字老土，功能真不赖，导入、导出、建 Hive 表、跑 SQL 样样都行。用sqoop help看看命令列表就一目了然，像import就是从数据库搬数据到 HDFS 的关键命令。想并发导入？加个--m参数就行。默认存的路径是/user/${user.name}/${tablename}，你也可以自定义，挺灵活的。要是你嫌单表导入麻烦，那

数据加载步骤：- 建立数据库结构- 装载数据- 组织数据入库- 人工方法- 计算机辅助数据入库