大数据框架开发基础之Sqoop(1) 入门

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的基本认知

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。
安装
Sqoop的安装也很简单，首先我们需要有有一个Sqoop安装包，这个包老夫也提供了。
我们在如下目录中:

drwxr-xr-x 2 corp corp    4096 Dec 19  2017 bin
-rw-rw-r-- 1 corp corp   55089 Dec 19  2017 build.xml
-rw-rw-r-- 1 corp corp   47426 Dec 19  2017 CHANGELOG.txt
-rw-rw-r-- 1 corp corp    9880 Dec 19  2017 COMPILING.txt
drwxr-xr-x 2 corp corp    4096 Dec 19  2017 conf
drwxr-xr-x 5 corp corp    4096 Dec 19  2017 docs
drwxr-xr-x 2 corp corp    4096 Dec 19  2017 ivy
-rw-rw-r-- 1 corp corp   11163 Dec 19  2017 ivy.xml
drwxr-xr-x 2 corp corp    4096 Dec 19  2017 lib
-rw-rw-r-- 1 corp corp   15419 Dec 19  2017 LICENSE.txt
-rw-rw-r-- 1 corp corp     505 Dec 19  2017 NOTICE.txt
-rw-rw-r-- 1 corp corp   18772 Dec 19  2017 pom-old.xml
-rw-rw-r-- 1 corp corp    1096 Dec 19  2017 README.txt
-rw-rw-r-- 1 corp corp 1108073 Dec 19  2017 sqoop-1.4.7.jar
-rw-rw-r-- 1 corp corp    6554 Dec 19  2017 sqoop-patch-review.py
-rw-rw-r-- 1 corp corp  765184 Dec 19  2017 sqoop-test-1.4.7.jar
drwxr-xr-x 7 corp corp    4096 Dec 19  2017 src
drwxr-xr-x 4 corp corp    4096 Dec 19  2017 testdata

我们进入到 conf/ 目录下，先修改文件 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/apache-hive-1.2.1
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.1.2

再将我们的JDBC的驱动拷贝到 sqoop的 lib/ 下

cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.7/lib/

我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：

bin/sqoop help

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

测试Sqoop能否连接到MySQL

bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/ --username root --password 000000

# 出现下面的标识连接成功了
information_schema
amon
azkaban
cm
corp-ci
hive
hue
metastore
mysql
oozie
performance_schema
telecom-customer-service
test

Sqoop的连接案例

导入数据

Note: 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。

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
下面是老夫之前在数据库中就已经存在的数据，在140W+

全部导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--table telecom-customer-service \
--target-dir /user/telecom-customer-service \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"

查询导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/telecom-customer-service \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select call1,call2,date_time,duration from telecom-customer-service where id <=1 and $CONDITIONS;'

Note:

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。

导入指定列

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/sun-iot \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,call1,calla_name,call2,call2_name,date_time,duration \
--table telecom-customer-service

删选关键字导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/sun-iot \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table telecom-customer-service \
--where "id=1"

RDBMS到Hive

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--table telecom-customer-service \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table sun_iot.telecom_customer_service

Note: 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/corp/表名

RDBMS到Hbase

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--table telecom-customer-service \
--columns "id,call1,call1_name,call2,call2_name,date_time,date_time_ts,duration" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id,call1,call2" \
--hbase-table "telecom_customer_service" \
--num-mappers 1

导出

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。

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--table telecom-customer-service \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/telecom-customer-service \
--input-fields-terminated-by "\t"

Sqoop一些常用命令及参数

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。

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。

公用参数：数据库连接

公用参数：import

公用参数：export

公用参数：hive

公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。

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://hadoop101:3306/sun-iot \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-import

如：增量导入数据到hive中，mode=append

 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：

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：

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"

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：

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：

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：
| 序号 | 参数 | 说明 |
| -------- | ------------------------- | -------------------------------------- |
| 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

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

<property>
    <name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
    <value>true</value>
    <description>If true, allow saved passwords in the metastore.<https://img.qb5200.com/download-x/description>
</property>

bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ \
--username root \
--password 000000

bin/sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000

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

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

bin/sqoop metastore