MySQL是最流行的關系型數據庫之一，它的數據可以通過各種方式導出，包括文本文件格式。HDFS是Apache Hadoop分布式文件系統，它提供了集群范圍內的大規模數據存儲和處理功能。在這篇文章中，我們將介紹如何在MySQL數據庫中更新數據，然后將它們導入到HDFS中。

首先，我們需要連接到MySQL數據庫并執行一個更新語句，這可以使用以下代碼來完成：

mysql -u 用戶名 -p 密碼
USE 數據庫名;
UPDATE 表名 SET 字段名 = 新值 WHERE 條件;

這將更新您指定的表中的特定記錄。一旦更新了記錄，現在我們需要導出這些數據。這可以通過使用mysqldump命令來完成：

mysqldump -u 用戶名 -p 密碼 數據庫名 表名 --where "條件" >文件名

這將從指定的數據庫表中導出符合特定條件的數據，并將其以文本文件的形式保存在指定的文件中。

現在我們需要將這個文本文件導入到HDFS中。首先，我們需要將該文件從本地計算機上傳到HDFS服務器。這可以使用以下命令來完成：

hadoop fs -put 本地文件路徑 HDFS文件路徑

這將把本地計算機上的文件復制到HDFS的指定路徑下。

現在，我們需要將這個數據文件加載到Hive表中以供我們進行查詢和分析。首先，我們需要在Hive中創建一個新表，這可以使用以下代碼來完成：

CREATE TABLE 表名(
字段1 類型,
字段2 類型,
...
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t' 
STORED AS TEXTFILE;

這將創建一個Hive表，它使用制表符分隔符將文本數據的每個字段導入Hive表中。

現在我們需要將導入的文本數據插入到Hive表中，這可以使用以下代碼來完成：

LOAD DATA INPATH 'HDFS文件路徑' INTO TABLE 表名;

這將把整個文件導入到指定的Hive表中。一旦數據被加載，現在就可以在Hive中進行查詢和數據分析了。