大数据之Sqoop
大数据之Sqoop
一、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 1997。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。
二、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。
三、Sqoop 安装
安装步骤详见以下链接
https://www.cnblogs.com/botaoli/p/15516924.html
四、Sqoop 的简单使用案例
简单使用详见以下链接
https://www.cnblogs.com/botaoli/p/12753346.html
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
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
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');
3) 导入数据
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'
提示：must contain '$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。
（3）导入指定列
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \
--table staff
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"
4.1.2 RDBMS 到 Hive
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table staff_hive
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/atguigu/表名
4.1.3 RDBMS 到 Hbase
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table company \
--columns "id,name,sex" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id" \
--hbase-table "hbase_company" \
--num-mappers 1 \
--split-by id
提示：sqoop1.4.6 只支持 HBase1.0.1 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能
解决方案：手动创建 HBase 表
hbase> create 'hbase_company,'info'
hbase> scan 'hbase_company,'info'
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
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"
提示：Mysql 中如果表不存在，不会自动创建
4.3 脚本打包
使用 opt 格式的文件打包 sqoop 命令，然后执行
1) 创建一个.opt 文件
$ mkdir opt
$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
2) 编写 sqoop 脚本
$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect
jdbc:mysql://hadoop1:3306/company
--username
root
--password
000000
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"
3) 执行该脚本
$ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt
