1. 参数说明
| 序号 |
命令/command |
类 |
说明 |
| 1 |
impor |
ImportTool |
从关系型数据库中导入数据(来自表或者查询语句)到HDFS中 |
| 2 |
export |
ExportTool |
将HDFS中的数据导入到关系型数据库中 |
| 3 |
codegen |
CodeGenTool |
获取数据库中某张表数据生成Java并打成jar包 |
| 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 |
|
| 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 |
|
| 11 |
metastore |
MetastoreTool |
|
| 12 |
help |
HelpTool |
查看帮助 |
| 13 |
version |
VersionTool |
查看版本 |
2. Import Common arguments通用参数,主要是针对关系型数据库链接的一些参数
| 序号 |
参数 |
说明 |
样例 |
| 1 |
connect |
连接关系型数据库的URL |
jdbc:mysql://localhost/sqoop_datas |
| 2 |
connection-manager |
连接管理类,一般不用 |
|
| 3 |
driver |
连接驱动 |
|
| 4 |
hadoop-home |
hadoop目录 |
/home/hadoop |
| 5 |
help |
查看帮助信息 |
|
| 6 |
password |
连接关系型数据库的密码 |
|
| 7 |
username |
链接关系型数据库的用户名 |
|
| 8 |
verbose |
查看更多的信息,其实是将日志级别调低 |
该参数后面不接值 |
import 参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –connect < jdbc-uri > | JDBC连接串 |
| –connection-manager < class-name > | 连接管理类 |
| –driver < class-name > | 手动指定JDBC驱动类 |
| –hadoop-mapred-home < dir > | 可以覆盖$HADOOP_MAPRED_HOME |
| –help | 使用帮助 |
| –password-file | 指定包含密码的文件 |
| -P | 执行import时会暂停，等待用户手动输入密码 |
| –password < password > | 直接将密码写在命令行中 |
| –username < username > | 指定用户名 |
| –verbose | 显示Sqoop任务更多执行信息 |
| –connection-param-file < filename > | 可选的参数，用于提供连接参数 |
| –relaxed-isolation | 设置每个mapmer的连接事务隔离 |
3。import控制参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –append | 导入的数据追加到数据文件中 |
| –as-avrodatafile | 导入数据格式为avro |
| –as-sequencefile | 导入数据格式为sqeuqncefile |
| –as-textfile | 导入数据格式为textfile |
| –boundary-query < statement > | 代替min(split-by),max(split-by)值指定的边界，下面会有详细介绍 |
| –columns < col,col,col… > | 指定导入字段 |
| –delete-target-dir | 如果导入的target路径存在，则删除 |
| –direct | 使用direct模式 |
| –fetch-size < n > | 从数据库一次性读入的记录数 |
| -inline-lob-limit < n > | 设定大对象数据类型的最大值 |
| -m, –num-mappers < n > | 指定并行导入数据的map个数，默认为4个 |
| -e, –query < statement > | 导入查询语句得到的数据 |
| –split-by < column-name > | 一般与-m参数一起使用，指定分割split的字段 |
| –table < table-name > | 指定database中的表名 |
| –target-dir < dir > | 指定目标HDFS路径 |
| –warehouse-dir < dir > | 指定表目标路径所在路径 |
| –where < where clause > | 即sql语句中的where条件 |
| -z, –compress | 打开压缩功能 |
| –compression-codec < c > | 使用Hadoop的压缩，默认为gzip压缩 |
| –null-string < null-string > | 源表中为null的记录导入为string类型时显示为null-string，默认显示为”null” |
| –null-non-string < null-string > | 源表中为null的记录导入为非string类型时显示为null-string，默认显示为”null” |
4。增量导入
sqoop支持两种增量导入到hive的模式， 一种是 append，即通过指定一个递增的列，比如：
--incremental append --check-column id --last-value 0
另种是可以根据时间戳，比如：
--incremental lastmodified --check-column time --last-value '2013-01-01 11:0:00'
就是只导入time比'2013-01-01 11:0:00'更大的数据。
5。具体代码示例
/opt/softwares/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/bin/sqoop import --driver com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver \
--connect "jdbc:sqlserver://10.10.0.3\\sql2008;database=LuxeDc" --username bgdbo --password bgdbo123 \
--table=Customer --target-dir /user/Customer \
--columns "CustomerID,CusCode,TrueName,LogDate" \
--fields-terminated-by "\t" \
--check-column "LogDate" \
--incremental "append" \
--last-value "2018-4-24 00:00:00" \