大数据技术之Sqoop

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（搭建）

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

mkdir /usr/local/sqoop
cd /usr/local/sqoop
tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
rm -rf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz

3.2修改配置文件（在conf下）

重命名配置文件

cd /usr/local/sqoop/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/conf/
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

修改配置文件
sqoop-env.sh

vim sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.9.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.9.2
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.10
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase

3.3 上传架包
上传一个mysql的驱动jar包到sqoop的安装目录的lib中
mysql-connector-java-5.1.39.jar

cd ../lib/

3.4 验证启动（在bin目录下）

cd ../bin/
./sqoop-version
./sqoop-list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306 --username root --password 123456
./sqoop-list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306 --username root --password 123456

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

确定Mysql服务开启正常
在Mysql中新建一张表并插入一些数据
3) 导入数据
（1）全部导入（将MySql中emp表导入到HDFS）

./sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
> --username root \
> --password 123456 \
> --table emp \
> --m 1

将MySql中emp表导入到HDFS 查询

hadoop fs -cat /user/root/emp/part-m-00000

（1）全部导入（将MySql中emp表导入到HDFS的指定目录）

./sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /emp \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by '\001' \
--table emp \
--m 1

将MySql中emp表导入到HDFS的指定目录查询

hadoop fs -cat /emp/part-m-00000

（2）查询导入

./sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /emp3 \
--fields-terminated-by '\001' \
--delete-target-dir \
--m 1 \
--query 'select id,name from emp where salary <= 30000 and $CONDITIONS;'

查询导入
查询

hadoop fs -cat /emp3/part-m-00000

（3）导入指定列

./sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /emp1 \
--fields-terminated-by '\001' \
--delete-target-dir \
--table emp \
--m 1 \
--columns id,name

导入指定列
查询

hadoop fs -cat /emp1/part-m-00000

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

./sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /emp2 \
--fields-terminated-by '\001' \
--delete-target-dir \
--table emp \
--m 1 \
--where "id = 1203"

使用sqoop关键字筛选查询导入数据查询

hadoop fs -cat /emp2/part-m-00000

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

./sqoop export \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table dept \
--export-dir /user/hive/warehouse/dept/dept.txt \
--m 1 \
--input-fields-terminated-by "\t"

提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建

可爱的杨一凡

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