第1章 Sqoop简介

Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目。

Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意,2与1不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
在这里插入图片描述

第2章 Sqoop原理

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。

第3章 Sqoop安装

安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。
3.1 下载并解压

  1. 下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
  2. 上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中
  3. 解压sqoop安装包到指定目录,如:
$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/

3.2 修改配置文件
Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似,在sqoop根目录下的conf目录中。

  1. 重命名配置文件
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
  1. 修改配置文件
sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase

3.3 拷贝JDBC驱动
拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下,如:

$ cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/

3.4 验证Sqoop
我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确:

$ bin/sqoop help

出现一些Warning警告(警告信息已省略),并伴随着帮助命令的输出:

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

3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库

$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 000000

出现如下输出:

information_schema
metastore
mysql
oozie
performance_schema

第4章 Sqoop的简单使用案例

4.1 导入数据
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
4.1.1 RDBMS到HDFS

  1. 确定Mysql服务开启正常
  2. 在Mysql中新建一张表并插入一些数据
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');
  1. 导入数据
    (1)全部导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"
(2)查询导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

提示:must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.
如果query后使用的是双引号,则$CONDITIONS前必须加转移符,防止shell识别为自己的变量。
(3)导入指定列

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \
--table staff

提示:columns中如果涉及到多列,用逗号分隔,分隔时不要添加空格
(4)使用sqoop关键字筛选查询导入数据

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"

4.1.2 RDBMS到Hive

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table staff_hive

提示:该过程分为两步,第一步将数据导入到HDFS,第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库,第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名
4.1.3 RDBMS到Hbase

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table company \
--columns "id,name,sex" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id" \
--hbase-table "hbase_company" \
--num-mappers 1 \
--split-by id

提示:sqoop1.4.6只支持HBase1.0.1之前的版本的自动创建HBase表的功能
解决方案:手动创建HBase表

hbase> create 'hbase_company,'info'

(5) 在HBase中scan这张表得到如下内容

hbase> scan ‘hbase_company’

4.2、导出数据
在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字。
4.2.1 HIVE/HDFS到RDBMS

$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"

提示:Mysql中如果表不存在,不会自动创建
4.3 脚本打包
使用opt格式的文件打包sqoop命令,然后执行

  1. 创建一个.opt文件
$ mkdir opt
$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
  1. 编写sqoop脚本
$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect
jdbc:mysql://hadoop102:3306/company
--username
root
--password
000000
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"
  1. 执行该脚本
$ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt

第5章 Sqoop一些常用命令及参数

5.1 常用命令列举
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。

在这里插入图片描述
5.2 命令&参数详解
刚才列举了一些Sqoop的常用命令,对于不同的命令,有不同的参数,让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数,所谓公用参数,就是大多数命令都支持的参数。
5.2.1 公用参数:数据库连接
在这里插入图片描述
5.2.2 公用参数:import
在这里插入图片描述
5.2.3 公用参数:export
在这里插入图片描述
5.2.4 公用参数:hive
在这里插入图片描述
公用参数介绍完之后,我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
5.2.5 命令&参数:import
将关系型数据库中的数据导入到HDFS(包括Hive,HBase)中,如果导入的是Hive,那么当Hive中没有对应表时,则自动创建。

  1. 命令:
    如:导入数据到hive中
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-import

如:增量导入数据到hive中,mode=append
append导入:

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 3

提示:append不能与–hive-等参数同时使用(Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter --append-mode)
如:增量导入数据到hdfs中,mode=lastmodified

先在mysql中建表并插入几条数据:

mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');

先导入一部分数据:

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--m 1

再增量导入一部分数据:

mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \
--last-value "2017-09-28 22:20:38" \
--m 1 \
--append

提示:使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append(追加)还是要–merge-key(合并)
提示:last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
2) 参数:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
5.2.6 命令&参数:export
从HDFS(包括Hive和HBase)中奖数据导出到关系型数据库中。

  1. 命令:
    如:
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--export-dir /user/company \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--num-mappers 1
  1. 参数:
    在这里插入图片描述
    5.2.7 命令&参数:codegen
    将关系型数据库中的表映射为一个Java类,在该类中有各列对应的各个字段。
    如:
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
5.2.8 命令&参数:create-hive-table
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令:
如:

$ bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-table hive_staff

参数:
在这里插入图片描述
5.2.9 命令&参数:eval
可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作,经常用于在import数据之前,了解一下SQL语句是否正确,数据是否正常,并可以将结果显示在控制台。
命令:
如:

$ bin/sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--query "SELECT * FROM staff"

在这里插入图片描述
5.2.10 命令&参数:import-all-tables
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中,每一个表都对应一个HDFS目录
命令:
如:

$ bin/sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--warehouse-dir /all_tables

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6在这里插入图片描述
5.2.11 命令&参数:job
用来生成一个sqoop任务,生成后不会立即执行,需要手动执行。
命令:
如:

$ bin/sqoop job \
 --create myjob -- import-all-tables \
 --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
 --username root \
 --password 000000
$ bin/sqoop job \
--list
$ bin/sqoop job \
--exec myjob

提示:注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格
提示:如果需要连接metastore,则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop
参数:
在这里插入图片描述
提示:在执行一个job时,如果需要手动输入数据库密码,可以做如下优化

<property>
	<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
	<value>true</value>
	<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

5.2.12 命令&参数:list-databases
命令:
如:

$ bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ \
--username root \
--password 000000

参数:与公用参数一样
5.2.13 命令&参数:list-tables
命令:
如:

$ bin/sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \

–password 000000
参数:与公用参数一样
5.2.14 命令&参数:merge
将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中
数据环境:

new_staff
1       AAA     male
2       BBB     male
3       CCC     male
4       DDD     male
old_staff
1       AAA     female
2       CCC     female
3       BBB     female
6       DDD     female

提示:上边数据的列之间的分隔符应该为\t,行与行之间的分割符为\n,如果直接复制,请检查之。
命令:
如:
创建JavaBean:

$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"

开始合并:

$ bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged \
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id
结果:
1	AAA	MALE
2	BBB	MALE
3	CCC	MALE
4	DDD	MALE
6	DDD	FEMALE

参数:
在这里插入图片描述
5.2.15 命令&参数:metastore
记录了Sqoop job的元数据信息,如果不启动该服务,那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop,可在sqoop-site.xml中修改。
命令:
如:启动sqoop的metastore服务

$ bin/sqoop metastore

参数:
序号 参数 说明

1	--shutdown	关闭metastore
Logo

大数据从业者之家,一起探索大数据的无限可能!

更多推荐