3. sqoop数据迁移
3.1 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。
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
3.2 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
3.3 sqoop实战及原理
3.3.1 sqoop安装
安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境
1、下载并解压
最新版下载地址http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
2、修改配置文件
$ cd $SQOOP_HOME/conf
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
打开sqoop-env.sh并编辑下面几行：
export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/
export HIVE_HOME=/home/hadoop/apps/hive-1.2.1
3、加入mysql的jdbc驱动包
cp ~/app/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.28.jar $SQOOP_HOME/lib/
4、验证启动
$ cd $SQOOP_HOME/bin
$ sqoop-version
预期的输出：
15/12/17 14:52:32 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
Sqoop 1.4.6 git commit id 5b34accaca7de251fc91161733f906af2eddbe83
Compiled by abe on Fri Aug 1 11:19:26 PDT 2015
到这里，整个Sqoop安装工作完成。
3.4 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）
3.4.1 语法
下面的语法用于将数据导入HDFS。
$ sqoop import (generic-args) (import-args) |
3.4.2 示例
表数据
在mysql中有一个库userdb中三个表：emp, emp_add和emp_contact
表emp:
id |
name |
deg |
salary |
dept |
1201 |
gopal |
manager |
50,000 |
TP |
1202 |
manisha |
Proof reader |
50,000 |
TP |
1203 |
khalil |
php dev |
30,000 |
AC |
1204 |
prasanth |
php dev |
30,000 |
AC |
1205 |
kranthi |
admin |
20,000 |
TP |
表emp_add:
id |
hno |
street |
city |
1201 |
288A |
vgiri |
jublee |
1202 |
108I |
aoc |
sec-bad |
1203 |
144Z |
pgutta |
hyd |
1204 |
78B |
old city |
sec-bad |
1205 |
720X |
hitec |
sec-bad |
表emp_conn:
id |
phno |
|
1201 |
2356742 |
|
1202 |
1661663 |
|
1203 |
8887776 |
|
1204 |
9988774 |
|
1205 |
1231231 |
导入表表数据到HDFS
下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。
$bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --table emp \ --m 1 |
如果成功执行，那么会得到下面的输出。
14/12/22 15:24:54 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5 14/12/22 15:24:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/cebe706d23ebb1fd99c1f063ad51ebd7/emp.jar ----------------------------------------------------- O mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 14/12/22 15:28:08 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 14/12/22 15:28:16 INFO mapreduce.Job: Job job_1419242001831_0001 completed successfully ----------------------------------------------------- ----------------------------------------------------- 14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 145 bytes in 177.5849 seconds (0.8165 bytes/sec) 14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 5 records. |
为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/emp/part-m-00000 |
emp表的数据和字段之间用逗号(,)表示。
1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP |
导入关系表到HIVE
bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --hive-import --m 1 |
导入到HDFS指定目录
在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。
以下是指定目标目录选项的Sqoop导入命令的语法。
--target-dir <new or exist directory in HDFS> |
下面的命令是用来导入emp_add表数据到'/queryresult'目录。
bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --target-dir /queryresult \ --table emp --m 1 |
下面的命令是用来验证 /queryresult 目录中 emp_add表导入的数据形式。
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /queryresult/part-m-* |
它会用逗号（，）分隔emp_add表的数据和字段。
1201, 288A, vgiri, jublee 1202, 108I, aoc, sec-bad 1203, 144Z, pgutta, hyd 1204, 78B, oldcity, sec-bad 1205, 720C, hitech, sec-bad |
导入表数据子集
我们可以导入表的使用Sqoop导入工具，"where"子句的一个子集。它执行在各自的数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。
where子句的语法如下。
--where <condition> |
下面的命令用来导入emp_add表数据的子集。子集查询检索员工ID和地址，居住城市为：Secunderabad
bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --where "city ='sec-bad'" \ --target-dir /wherequery \ --table emp_add --m 1 |
按需导入
bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --target-dir /wherequery2 \ --query 'select id,name,deg from emp WHERE id>1207 and $CONDITIONS' \ --split-by id \ --fields-terminated-by '\t' \ --m 1 |
下面的命令用来验证数据从emp_add表导入/wherequery目录
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /wherequery/part-m-* |
它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。
1202, 108I, aoc, sec-bad 1204, 78B, oldcity, sec-bad 1205, 720C, hitech, sec-bad |
增量导入
增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。
它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入。
下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项。
--incremental <mode> --check-column <column name> --last value <last check column value> |
假设新添加的数据转换成emp表如下：
1206, satish p, grp des, 20000, GR
下面的命令用于在EMP表执行增量导入。
bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --table emp --m 1 \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 1208 |
以下命令用于从emp表导入HDFS emp/ 目录的数据验证。
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/emp/part-m-* 它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。 1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
下面的命令是从表emp 用来查看修改或新添加的行
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /emp/part-m-*1 这表示新添加的行用逗号（，）分隔emp表的字段。 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
3.5 Sqoop的数据导出
将数据从HDFS导出到RDBMS数据库
导出前，目标表必须存在于目标数据库中。
u 默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中
u 更新模式下，是生成UPDATE语句更新表数据
语法
以下是export命令语法。
$ sqoop export (generic-args) (export-args) |
示例
数据是在HDFS 中“EMP/”目录的emp_data文件中。所述emp_data如下：
1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
1、首先需要手动创建mysql中的目标表
$ mysql mysql> USE db; mysql> CREATE TABLE employee ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), deg VARCHAR(20), salary INT, dept VARCHAR(10)); |
2、然后执行导出命令
bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \ --username root \ --password root \ --table employee \ --export-dir /user/hadoop/emp/ |
3、验证表mysql命令行。
mysql>select * from employee; 如果给定的数据存储成功，那么可以找到数据在如下的employee表。 +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | Id | Name | Designation | Salary | Dept | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | 1201 | gopal | manager | 50000 | TP | | 1202 | manisha | preader | 50000 | TP | | 1203 | kalil | php dev | 30000 | AC | | 1204 | prasanth | php dev | 30000 | AC | | 1205 | kranthi | admin | 20000 | TP | | 1206 | satish p | grp des | 20000 | GR | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ |
以及--username --password --table
和--export-dir这三个选项是必须的。其中，export-dir为导出表的HDFS路径， 同时将Hive表的列分隔符通过--fields-terminated-by告知Sqoop，在导出到mysql的时候，按照“\t ” 分列。sqoop export
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test
--table order_info
--export-dir /user/hive/warehouse/test.db/order_info
--username root -password root
-m 1
--fields-terminated-by '\t'