- 第1章 Sqoop简介
- 第2章 Sqoop原理
- 第3章 Sqoop安装
- 第4章 Sqoop的简单使用案例
- 第5章 Sqoop一些常用命令及参数
- 5.1 常用命令列举
- 5.2 命令&参数详解
- 5.2.1 公用参数:数据库连接
- 5.2.2 公用参数:import
- 5.2.3 公用参数:export
- 5.2.4 公用参数:hive
- 5.2.5 命令&参数:import
- 5.2.6 命令&参数:export
- 5.2.7 命令&参数:codegen
- 5.2.8 命令&参数:create-hive-table
- 5.2.9 命令&参数:eval
- 5.2.10 命令&参数:import-all-tables
- 5.2.11 命令&参数:job
- 5.2.12 命令&参数:list-databases
- 5.2.13 命令&参数:list-tables
- 5.2.14 命令&参数:merge
- 5.2.15 命令&参数:metastore
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。
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
2) 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');
3) 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"
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
2) 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"
3) 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。
1 | import | ImportTool | 将数据导入到集群 |
2 | export | ExportTool | 将集群数据导出 |
3 | codegen | CodeGenTool | 获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar |
4 | create-hive-table | CreateHiveTableTool | 创建Hive表 |
5 | eval | EvalSqlTool | 查看SQL执行结果 |
6 | import-all-tables | ImportAllTablesTool | 导入某个数据库下所有表到HDFS中 |
7 | job |
JobTool | 用来生成一个sqoop的任务,生成后,该任务并不执行,除非使用命令执行该任务。 |
8 | list-databases | ListDatabasesTool | 列出所有数据库名 |
9 | list-tables | ListTablesTool | 列出某个数据库下所有表 |
10 | merge | MergeTool | 将HDFS中不同目录下面的数据合在一起,并存放在指定的目录中 |
11 | metastore |
MetastoreTool | 记录sqoop job的元数据信息,如果不启动metastore实例,则默认的元数据存储目录为:~/.sqoop,如果要更改存储目录,可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。 |
12 | help | HelpTool | 打印sqoop帮助信息 |
13 | version | VersionTool | 打印sqoop版本信息 |
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
1 | —connect | 连接关系型数据库的URL |
2 | —connection-manager | 指定要使用的连接管理类 |
3 | —driver | Hadoop根目录 |
4 | —help | 打印帮助信息 |
5 | —password | 连接数据库的密码 |
6 | —username | 连接数据库的用户名 |
7 | —verbose | 在控制台打印出详细信息 |
5.2.2 公用参数:import
1 | —enclosed-by |
给字段值前加上指定的字符 |
2 | —escaped-by |
对字段中的双引号加转义符 |
3 | —fields-terminated-by |
设定每个字段是以什么符号作为结束,默认为逗号 |
4 | —lines-terminated-by |
设定每行记录之间的分隔符,默认是\n |
5 | —mysql-delimiters | Mysql默认的分隔符设置,字段之间以逗号分隔,行之间以\n分隔,默认转义符是\,字段值以单引号包裹。 |
6 | —optionally-enclosed-by |
给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。 |
5.2.3 公用参数:export
1 | —input-enclosed-by |
对字段值前后加上指定字符 |
2 | —input-escaped-by |
对含有转移符的字段做转义处理 |
3 | —input-fields-terminated-by |
字段之间的分隔符 |
4 | —input-lines-terminated-by |
行之间的分隔符 |
5 | —input-optionally-enclosed-by |
给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符 |
5.2.4 公用参数:hive
1 | —hive-delims-replacement |
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符 |
2 | —hive-drop-import-delims | 在导入数据到hive时,去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符 |
3 | —map-column-hive |
生成hive表时,可以更改生成字段的数据类型 |
4 | —hive-partition-key | 创建分区,后面直接跟分区名,分区字段的默认类型为string |
5 | —hive-partition-value |
导入数据时,指定某个分区的值 |
6 | —hive-home |
hive的安装目录,可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录 |
7 | —hive-import | 将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
8 | —hive-overwrite | 覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
9 | —create-hive-table | 默认是false,即,如果目标表已经存在了,那么创建任务失败。 |
10 | —hive-table | 后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名 |
11 | —table | 指定关系数据库的表名 |
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
尖叫提示: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
尖叫提示: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)
尖叫提示:last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
2) 参数:
1 | —append | 将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中,如果使用该参数,sqoop会把数据先导入到临时文件目录,再合并。 |
2 | —as-avrodatafile | 将数据导入到一个Avro数据文件中 |
3 | —as-sequencefile | 将数据导入到一个sequence文件中 |
4 | —as-textfile | 将数据导入到一个普通文本文件中 |
5 | —boundary-query |
边界查询,导入的数据为该参数的值(一条sql语句)所执行的结果区间内的数据。 |
6 | —columns |
指定要导入的字段 |
7 | —direct | 直接导入模式,使用的是关系数据库自带的导入导出工具,以便加快导入导出过程。 |
8 | —direct-split-size | 在使用上面direct直接导入的基础上,对导入的流按字节分块,即达到该阈值就产生一个新的文件 |
9 | —inline-lob-limit | 设定大对象数据类型的最大值 |
10 | —m或–num-mappers | 启动N个map来并行导入数据,默认4个。 |
11 | —query或—e |
将查询结果的数据导入,使用时必须伴随参—target-dir,—hive-table,如果查询中有where条件,则条件后必须加上$CONDITIONS关键字 |
12 | —split-by |
按照某一列来切分表的工作单元,不能与—autoreset-to-one-mapper连用(请参考官方文档) |
13 | —table |
关系数据库的表名 |
14 | —target-dir |
指定HDFS路径 |
15 | —warehouse-dir |
与14参数不能同时使用,导入数据到HDFS时指定的目录 |
16 | —where | 从关系数据库导入数据时的查询条件 |
17 | —z或—compress | 允许压缩 |
18 | —compression-codec | 指定hadoop压缩编码类,默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip) |
19 | —null-string |
string类型的列如果null,替换为指定字符串 |
20 | —null-non-string |
非string类型的列如果null,替换为指定字符串 |
21 | —check-column | |
作为增量导入判断的列名 | ||
22 | —incremental |
mode:append或lastmodified |
23 | —last-value |
指定某一个值,用于标记增量导入的位置 |
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
2) 参数:
1 | —direct | 利用数据库自带的导入导出工具,以便于提高效率 |
2 | —export-dir |
存放数据的HDFS的源目录 |
3 | -m或—num-mappers |
启动N个map来并行导入数据,默认4个 |
4 | —table |
指定导出到哪个RDBMS中的表 |
5 | —update-key |
对某一列的字段进行更新操作 |
6 | —update-mode |
updateonly allowinsert(默认) |
7 | —input-null-string |
请参考import该类似参数说明 |
8 | —input-null-non-string |
请参考import该类似参数说明 |
9 | —staging-table |
创建一张临时表,用于存放所有事务的结果,然后将所有事务结果一次性导入到目标表中,防止错误。 |
10 | —clear-staging-table | 如果第9个参数非空,则可以在导出操作执行前,清空临时事务结果表 |
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"
1 | —bindir |
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径 |
2 | —class-name |
设定生成的Java文件指定的名称 |
3 | —outdir |
生成Java文件存放的路径 |
4 | —package-name |
包名,如com.z,就会生成com和z两级目录 |
5 | —input-null-non-string |
在生成的Java文件中,可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值(例如空字符串) |
6 | —input-null-string |
将null字符串替换成想要替换的值(一般与5同时使用) |
7 | —map-column-java |
数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性,且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型,例如:—map-column-java id=long, name=String |
8 | —null-non-string |
在生成Java文件时,可以将不存在或者null的字符串设置为其他值 |
9 | —null-string |
在生成Java文件时,将null字符串设置为其他值(一般与8同时使用) |
10 | —table |
对应关系数据库中的表名,生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应 |
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:
1 | —hive-home |
Hive的安装目录,可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录 |
2 | —hive-overwrite | 覆盖掉在Hive表中已经存在的数据 |
3 | —create-hive-table | 默认是false,如果目标表已经存在了,那么创建任务会失败 |
4 | —hive-table | 后面接要创建的hive表 |
5 | —table | 指定关系数据库的表名 |
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"
参数:
1 | —query或—e | 后跟查询的SQL语句 |
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
参数:
1 | —as-avrodatafile | 这些参数的含义均和import对应的含义一致 |
2 | —as-sequencefile | |
3 | —as-textfile | |
4 | —direct | |
5 | —direct-split-size |
|
6 | —inline-lob-limit |
|
7 | —m或—num-mappers |
|
8 | —warehouse-dir |
|
9 | -z或—compress | |
10 | —compression-codec |
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
尖叫提示:注意import-all-tables和它左边的—之间有一个空格
尖叫提示:如果需要连接metastore,则—meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop
参数:
1 | —create |
创建job参数 |
2 | —delete |
删除一个job |
3 | —exec |
执行一个job |
4 | —help | 显示job帮助 |
5 | —list | 显示job列表 |
6 | —meta-connect |
用来连接metastore服务 |
7 | —show |
显示一个job的信息 |
8 | —verbose | 打印命令运行时的详细信息 |
尖叫提示: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
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
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
尖叫提示: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:
1 | —new-data |
HDFS 待合并的数据目录,合并后在新的数据集中保留 |
2 | —onto |
HDFS合并后,重复的部分在新的数据集中被覆盖 |
3 | —merge-key | |
合并键,一般是主键ID | ||
4 | —jar-file |
合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
5 | —class-name |
对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的 |
6 | —target-dir |
合并后的数据在HDFS里存放的目录 |
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:
1 | —shutdown | 关闭metastore |