sqoop学习

sqoop 大概样例

sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@//XXXX.XXXX.XXXX.XXXX:1531/BDC  --username DATAREPORT --password datareport --table NW_AGG_FLIGHT_ALL_DATE  --hbase-create-table  --hbase-table TEST_LAB:NW_AGG_FLIGHT_ALL_DATE --column-family CF --hbase-row-key "FLIGHT_DT,ORI_ENG,DES_ENG,CARRIER,FLIGHT_NO" --split-by flight_dt -m 4 --where " flight_dt = '2017-01-01'"

连接串servicename 用/ SID用: 用户名,表名,ROW-KEY的字段名(不含null)等用大写

相关参数说明

--connect：数据库连接串

--username：用户名

--password ：密码

--P：交互式输入密码

--table：表名

-m：并行执行sqoop导入程序的map task的数量，在不指定的情况下默认启动4个map

--split-by：并行导入过程中，各个map task根据哪个字段来划分数据段，该参数最好指定一个能相对均匀划分数据的字段，比如创建时间、递增的ID

--query ：使用查询语句代替--table,有where条件是必须增加 AND \$CONDITIONS"

其他参数说明

--hbase-table：hbase中接收数据的表名

--hbase-create-table：如果指定的接收数据表在hbase中不存在，则新建表

--column-family：列族名称，所有源表的字段都进入该列族

--hbase-row-key：如果不指定则采用源表的key作为hbase的row key。可以指定一个字段作为row key，或者指定组合行键，当指定组合行键时，用双引号包含多个字段，各字段用逗号分隔

-D sqoop.hbase.add.row.key ：是否将rowkey相关字段写入列族中，默认为false，默认情况下你将在列族中看不到任何row key中的字段。注意，该参数必须放在import之后。

--target-dir :HDFS目录路径

--hive-table ：HIVE表名

具体参数参考http://sqoop.apache.org/

kettle中sqoop 应用 在job中

具体设置可以在Advanced Options中选择填写，能够生成相关的命令行

kettle执行 会遇到跨平台错误

需要在D:\Program Files\kettle710\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\cdh57中的mapred-site.xml里增加跨平台支持

<property>
<name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name>
<value>true</value>
</property>