Sqoop学习

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正文

一、概述

　　sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。

　　核心的功能有两个：

　　　　导入、迁入

　　　　导出、迁出

　　导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统

　　导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具，和 HDFS，Hive 相比，并没有什么高深的理论。

　　sqoop：

　　　　工具：本质就是迁移数据， 迁移的方式：就是把sqoop的迁移命令转换成MR程序

　　hive

　　　　工具，本质就是执行计算，依赖于HDFS存储数据，把SQL转换成MR程序

二、工作机制

　　将导入或导出命令翻译成 MapReduce 程序来实现 在翻译出的 MapReduce 中主要是对 InputFormat 和 OutputFormat 进行定制

三、安装

　　1、前提概述

　　　　将来sqoop在使用的时候有可能会跟那些系统或者组件打交道？

　　　　HDFS， MapReduce， YARN， ZooKeeper， Hive， HBase， MySQL

　　sqoop就是一个工具， 只需要在一个节点上进行安装即可。

 

补充一点： 如果你的sqoop工具将来要进行hive或者hbase等等的系统和MySQL之间的交互

 

你安装的SQOOP软件的节点一定要包含以上你要使用的集群或者软件系统的安装包

 

补充一点： 将来要使用的azakban这个软件 除了会调度 hadoop的任务或者hbase或者hive的任务之外， 还会调度sqoop的任务

 

azkaban这个软件的安装节点也必须包含以上这些软件系统的客户端/2、

　　2、软件下载

　　　　下载地址

　　　　sqoop版本说明

　　　　　　绝大部分企业所使用的sqoop的版本都是 sqoop1

　　　　　　sqoop-1.4.6 或者 sqoop-1.4.7 它是 sqoop1

　　　　　　sqoop-1.99.4----都是 sqoop2

　　　　　　此处使用sqoop-1.4.6版本sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

　　3、安装步骤

　　　　（1）上传解压缩安装包到指定目录

　　因为之前hive只是安装在hadoop3机器上，所以sqoop也同样安装在hadoop3机器上

[hadoop@hadoop3 ~]$ tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C apps/

　　　　（2）进入到 conf 文件夹，找到 sqoop-env-template.sh，修改其名称为 sqoop-env.sh cd conf

[hadoop@hadoop3 ~]$ cd apps/
[hadoop@hadoop3 apps]$ ls
apache-hive-2.3.3-bin  hadoop-2.7.5  hbase-1.2.6  sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha  zookeeper-3.4.10
[hadoop@hadoop3 apps]$ mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/ sqoop-1.4.6
[hadoop@hadoop3 apps]$ cd sqoop-1.4.6/conf/
[hadoop@hadoop3 conf]$ ls
oraoop-site-template.xml  sqoop-env-template.sh    sqoop-site.xml
sqoop-env-template.cmd    sqoop-site-template.xml
[hadoop@hadoop3 conf]$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

　　　　（3）修改 sqoop-env.sh

[hadoop@hadoop3 conf]$ vi sqoop-env.sh 

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5

#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5

#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/home/hadoop/apps/hbase-1.2.6

#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin

#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.4.10/conf

　　为什么在sqoop-env.sh 文件中会要求分别进行 common和mapreduce的配置呢？？？

在apache的hadoop的安装中；四大组件都是安装在同一个hadoop_home中的

但是在CDH, HDP中， 这些组件都是可选的。

在安装hadoop的时候，可以选择性的只安装HDFS或者YARN，

CDH,HDP在安装hadoop的时候，会把HDFS和MapReduce有可能分别安装在不同的地方。

　　　　（4）加入 mysql 驱动包到 sqoop1.4.6/lib 目录下

[hadoop@hadoop3 ~]$ cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar apps/sqoop-1.4.6/lib/

　　　　（5）配置系统环境变量

[hadoop@hadoop3 ~]$ vi .bashrc 

#Sqoop
export SQOOP_HOME=/home/hadoop/apps/sqoop-1.4.6
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

　　保存退出使其立即生效

[hadoop@hadoop3 ~]$ source .bashrc 

　　　　（6）验证安装是否成功

　　 sqoop-version 或者 sqoop version

四、Sqoop的基本命令

　　基本操作

　　首先，我们可以使用 sqoop help 来查看，sqoop 支持哪些命令

[hadoop@hadoop3 ~]$ sqoop help
Warning: /home/hadoop/apps/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /home/hadoop/apps/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
18/04/12 13:37:19 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
usage: sqoop COMMAND [ARGS]

Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
  import-mainframe   Import datasets from a mainframe server to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore          Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information

See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.
[hadoop@hadoop3 ~]$ 

　　然后得到这些支持了的命令之后，如果不知道使用方式，可以使用 sqoop command 的方式 来查看某条具体命令的使用方式

　　示例

　　列出MySQL数据有哪些数据库

[hadoop@hadoop3 ~]$ sqoop list-databases \
> --connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/ \
> --username root \
> --password root
Warning: /home/hadoop/apps/sqoop-1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /home/hadoop/apps/sqoop-1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
18/04/12 13:43:51 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
18/04/12 13:43:51 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
18/04/12 13:43:51 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
information_schema
hivedb
mysql
performance_schema
test
[hadoop@hadoop3 ~]$ 

　　列出MySQL中的某个数据库有哪些数据表：

[hadoop@hadoop3 ~]$ sqoop list-tables \
> --connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql \
> --username root \
> --password root

 

 View Code

　　创建一张跟mysql中的help_keyword表一样的hive表hk：

sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql \
--username root \
--password root \
--table help_keyword \
--hive-table hk

 

五、Sqoop的数据导入

　　“导入工具”导入单个表从 RDBMS 到 HDFS。表中的每一行被视为 HDFS 的记录。所有记录 都存储为文本文件的文本数据（或者 Avro、sequence 文件等二进制数据） 

　　1、从RDBMS导入到HDFS中

　　语法格式

sqoop import (generic-args) (import-args)

　　常用参数

--connect <jdbc-uri> jdbc 连接地址
--connection-manager <class-name> 连接管理者
--driver <class-name> 驱动类
--hadoop-mapred-home <dir> $HADOOP_MAPRED_HOME
--help help 信息
-P 从命令行输入密码
--password <password> 密码
--username <username> 账号
--verbose 打印流程信息
--connection-param-file <filename> 可选参数

　　示例

　　普通导入：导入mysql库中的help_keyword的数据到HDFS上

　　导入的默认路径：/user/hadoop/help_keyword

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--table help_keyword   \
-m 1

　　查看导入的文件

[hadoop@hadoop4 ~]$ hadoop fs -cat /user/hadoop/help_keyword/part-m-00000

 

　　导入： 指定分隔符和导入路径

 

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--table help_keyword   \
--target-dir /user/hadoop11/my_help_keyword1  \
--fields-terminated-by '\t'  \
-m 2

 

　　导入数据：带where条件

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--where "name='STRING' " \
--table help_keyword   \
--target-dir /sqoop/hadoop11/myoutport1  \
-m 1

 

　　查询指定列

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--columns "name" \
--where "name='STRING' " \
--table help_keyword  \
--target-dir /sqoop/hadoop11/myoutport22  \
-m 1
selct name from help_keyword where name = "string"

 

　　导入：指定自定义查询SQL

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/  \
--username root  \
--password root   \
--target-dir /user/hadoop/myimport33_1  \
--query 'select help_keyword_id,name from mysql.help_keyword where $CONDITIONS and name = "STRING"' \
--split-by  help_keyword_id \
--fields-terminated-by '\t'  \
-m 4

 

　　在以上需要按照自定义SQL语句导出数据到HDFS的情况下：
　　　　1、引号问题，要么外层使用单引号，内层使用双引号，$CONDITIONS的$符号不用转义， 要么外层使用双引号，那么内层使用单引号，然后$CONDITIONS的$符号需要转义
　　　　2、自定义的SQL语句中必须带有WHERE \$CONDITIONS

　　2、把MySQL数据库中的表数据导入到Hive中

　　Sqoop 导入关系型数据到 hive 的过程是先导入到 hdfs，然后再 load 进入 hive

　　普通导入：数据存储在默认的default hive库中，表名就是对应的mysql的表名：

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--table help_keyword   \
--hive-import \
-m 1

　　导入过程

第一步：导入mysql.help_keyword的数据到hdfs的默认路径
第二步：自动仿造mysql.help_keyword去创建一张hive表, 创建在默认的default库中
第三步：把临时目录中的数据导入到hive表中

　　查看数据

[hadoop@hadoop3 ~]$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/help_keyword/part-m-00000

　　指定行分隔符和列分隔符，指定hive-import，指定覆盖导入，指定自动创建hive表，指定表名，指定删除中间结果数据目录

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql  \
--username root  \
--password root  \
--table help_keyword  \
--fields-terminated-by "\t"  \
--lines-terminated-by "\n"  \
--hive-import  \
--hive-overwrite  \
--create-hive-table  \
--delete-target-dir \
--hive-database  mydb_test \
--hive-table new_help_keyword

　　 报错原因是hive-import 当前这个导入命令。 sqoop会自动给创建hive的表。 但是不会自动创建不存在的库

　　手动创建mydb_test数据块

hive> create database mydb_test;
OK
Time taken: 6.147 seconds
hive> 

　　之后再执行上面的语句没有报错

　　查询一下

select * from new_help_keyword limit 10;

 

　　上面的导入语句等价于

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql  \
--username root  \
--password root  \
--table help_keyword  \
--fields-terminated-by "\t"  \
--lines-terminated-by "\n"  \
--hive-import  \
--hive-overwrite  \
--create-hive-table  \ 
--hive-table  mydb_test.new_help_keyword  \
--delete-target-dir

　　增量导入

　　执行增量导入之前，先清空hive数据库中的help_keyword表中的数据

truncate table help_keyword;

sqoop import   \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql   \
--username root  \
--password root   \
--table help_keyword  \
--target-dir /user/hadoop/myimport_add  \
--incremental  append  \
--check-column  help_keyword_id \
--last-value 500  \
-m 1

　　语句执行成功

 　　查看结果

　　3、把MySQL数据库中的表数据导入到hbase

 　　普通导入

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql \
--username root \
--password root \
--table help_keyword \
--hbase-table new_help_keyword \
--column-family person \
--hbase-row-key help_keyword_id

 

　　此时会报错，因为需要先创建Hbase里面的表，再执行导入的语句

 

hbase(main):001:0> create 'new_help_keyword', 'base_info'
0 row(s) in 3.6280 seconds

=> Hbase::Table - new_help_keyword
hbase(main):002:0> 

 

 

转自：　　https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html#_label0