Sqoop笔记整理

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Sqoop笔记整理

概述

SQOOP   ---数据搬用工
    可以将外部数据迁移到hdfs目录或者hive表或者hbase表

import原理

从传统数据库获取元数据信息(schema、table、field、field type)，把导入功能转换为只有Map的Mapreduce作业，
在mapreduce中有很多map，每个map读一片数据，进而并行的完成数据的拷贝。

export原理

获取导出表的schema、meta信息，和Hadoop中的字段match；多个map only作业同时运行，完成hdfs中数据导出到关系型数据库中。

Sqoop安装

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/
下载之后进行解压：
   tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /home/uplooking/app
重命名：
   [uplooking@uplooking01 ~]$ mv app/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ app/sqoop
配置SQOOP_HOME到环境变量中
  export SQOOP_HOME=/home/uplooking/app/sqoop
  export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME
配置$SQOOP_HOME/conf/sqoop-env.sh
   export HADOOP_COMMON_HOME=/home/uplooking/app/hadoop
   export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/uplooking/app/hadoop
   export HBASE_HOME=/home/uplooking/app/hbase
   export HIVE_HOME=/home/uplooking/app/hive
   export ZOOCFGDIR=/home/uplooking/app/zookeeper/conf

   下面这个在1.4.7中需要配置，否则在执行数据导入到hive时会报错
   export HIVE_CONF_DIR=/home/uplooking/app/hive/conf
注意：
1、数据库驱动：
  在执行sqoop命里的受需要拷贝相关数据库驱动jar包到$SQOOP_HOME/lib目录下，例如mysql需要mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar以上版本支持。
2、JDK版本
  JDK版本最好1.7以上。
3、hive的核心包拷贝（这个在1.4.7中需要配置，否则在执行数据导入到hive时会报错）
    将$HIVE_HOME/lib/hive-exec.jar拷贝到$SQOOP_HOME/lib目录下，不然会报
    18/03/15 15:50:54 ERROR hive.HiveConfig: Could not load org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf. Make sure HIVE_CONF_DIR is set correctly.
    18/03/15 15:50:54 ERROR tool.ImportTool: Import failed: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf

数据导入import

由mysql导入数据到HDFS

people表中的数据：

+----+-----------+------+--------+
| id | name      | age  | height |
+----+-----------+------+--------+
|  1 | 小甜甜    |   18 |    168 |
|  2 | 小丹丹    |   19 |    167 |
|  3 | 大神      |   25 |    181 |
|  4 | 团长      |   38 |    158 |
|  5 | 记者      |   22 |    169 |
+----+-----------+------+--------+

数据导入:

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people
将msyql数据test中的表people，导入到hdfs目录，该目录在/user/用户/people下面，其中people为导入的表名，

这是sqoop导入到的默认目录，如果要想导入到指定的目录，添加一个选项--target-dir：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people --target-dir /output/sqoop/people

因为默认执行sqoop会有4个maptasks任务，为了满足业务的需要，可以进行修改，只需要在命令后面加一个选项-m：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people --target-dir /output/sqoop/people -m 2

执行的过程中，如果输出目录已经存在，报错，要想输出到该目录 使用选项--delete-target-dir：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people --target-dir /output/sqoop/people -m 2 --delete-target-dir

如果想在原来的基础之上追加新的数据，只需要添加一个选项--append,但是注意，--append和--delete-target-dir不能同时存在：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people --target-dir /output/sqoop/people -m 2 --append

条件导入：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --table people --target-dir hdfs://ns1/input/sqoop/people --append -m 1 --where "age < 20 and height > 167"

通过sql导入：

#!/bin/bash

SQOOP_HOME=/home/uplooking/app/sqoop

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test \
--username root \
--password root \
--target-dir hdfs://ns1/input/sqoop/people \
--query "select id, name, age, height from people where age < 30 and height > 168 and \$CONDITIONS" \
--append -m 1 \

由mysql导入到hive

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username 'root' --password 'root' --table people --hive-import -m 1

覆盖数据（只覆盖数据，不覆盖表结构）
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username 'root' --password 'root' --table people --hive-import -m 1 --hive-overwrite

创建表名
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username 'root' --password 'root' --table people --hive-import -m 1 --hive-table "hpeople" --hive-overwrite

导出所有的表到hive中
sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test --username root --password root --hive-import --fields-terminated-by "\001" --lines-terminated-by "\n"
# 这里指定了行和列的分隔符，因为默认情况下，MySQL导入到hive的数据是以逗号作为分隔符的，
# 数据从hive（准确说应该是HDFS）导出到mysql时默认也是以逗号作为列分隔符的，这点尤其需要注意

由mysql导入到HBase

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test \
--username 'root' \
--password 'root' \
--table people \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key id \
--hbase-table hpeople \
--column-family cf

导入Hbase的时候，默认使用主键做key，没有主键使用--split-by，暂时处理不了联合主键，最好现在hbase中建立相关的表结构

查看HBase中表的数据：

hbase(main):002:0> scan 'hpeople'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 1                            column=cf:age, timestamp=1521846328316, value=18                                    
 1                            column=cf:height, timestamp=1521846328316, value=168.0                              
 1                            column=cf:name, timestamp=1521846328316, value=\xE5\xB0\x8F\xE7\x94\x9C\xE7\x94\x9C 
 2                            column=cf:age, timestamp=1521846328096, value=19                                    
 2                            column=cf:height, timestamp=1521846328096, value=167.0                              
 2                            column=cf:name, timestamp=1521846328096, value=\xE5\xB0\x8F\xE4\xB8\xB9\xE4\xB8\xB9 
 3                            column=cf:age, timestamp=1521846329182, value=25                                    
 3                            column=cf:height, timestamp=1521846329182, value=181.0                              
 3                            column=cf:name, timestamp=1521846329182, value=\xE5\xA4\xA7\xE7\xA5\x9E             
 4                            column=cf:age, timestamp=1521846328454, value=38                                    
 4                            column=cf:height, timestamp=1521846328454, value=158.0                              
 4                            column=cf:name, timestamp=1521846328454, value=\xE5\x9B\xA2\xE9\x95\xBF             
 5                            column=cf:age, timestamp=1521846330135, value=22                                    
 5                            column=cf:height, timestamp=1521846330135, value=169.0                              
 5                            column=cf:name, timestamp=1521846330135, value=\xE8\xAE\xB0\xE8\x80\x85             
5 row(s) in 0.1620 seconds

数据导出export

数据导出到mysql，默认以逗号作为分隔符

从HDFS导出到mysql

导出的时候字段需要一一对应
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test \
--username root --password root \
--table people \
--export-dir hdfs://ns1/input/sqoop/people

  中文乱码：
sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password root \
--table people \
--export-dir hdfs://ns1/input/sqoop/people

插入或更新
如果存在就更新，不存在就插入（指的是某一条记录，而不是表本身）
sqoop export 
--connect "jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password root \
--table people
--export-dir /export -m 1 \
--update-key id \
--update-mode allowinsert

从Hive导出到mysql

和导入类似 -input-fields-terminated-by解析HDFS上面的数据到数据库时使用参数

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.43.116:3306/test \
--username root \
--password root \
--table people \
--export-dir /user/hive/warehouse/hpeople
--input-fields-terminated-by '\001'

从HBase导出到mysql

目前没有直接从HBase导出的方法，但是可以先将数据导出到HDFS中（通过Hive和HBase的整合），然后再从HDFS导出到mysql中。