Sqoop（四）增量导入、全量导入、减量导入

增量导入

一、说明

　　当在生产环境中，我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据，导入数仓后进行后续离线分析。这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍，所以此时需要数据增量导入。

　　增量导入数据分为两种方式：

　　　　一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。

　　　　二是基于时间列的数据增量导入（LastModified方式）。

二、增量导入

方式一：Append方式

　　比如:有一个订单表，里面每个订单有一个唯一标识自增列ID，在关系型数据库中以主键形式存在，之前已经将id在1-3的编号的订单导入到了Hive中，现在一段时间后我们需要将近期产生的新的订单数据(id为4、5的两条数据)导入Hive，供后续数仓进行分析。此时我们只需要指定-incremental参数为append，-last-value参数为3即可。表示只从大于3后开始导入。

1、MYSQL建表

CREATE TABLE `appendTest` (
  `id` int(11) ,
  `name` varchar(255)
) 

2、导入数据

insert into appendTest(id,name) values(1,'name1');
insert into appendTest(id,name) values(2,'name2');
insert into appendTest(id,name) values(3,'name3');

3、创建一张跟mysql中的appendTest表一样的hive表appendTest

sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--password 010209 \
--table appendTest \
--hive-table appendTest

4、进行导入，将id>0的三条数据进行导入

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--P \
--table appendTest \
--hive-import \
-m 1  \
--hive-table appendTest \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 0

结果：

5、查看

 6、向mysql表appendTest再次插入数据

insert into appendTest(id,name) values(4,'name4');

insert into appendTest(id,name) values(5,'name5');

7、再次执行增量导入

由于上一次导入的时候，，将--last-value设置为0，将id>0的三条数据导入后，现在进行导入了时候需要将last-value设置为3
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--P \
--table appendTest \
--hive-import \
-m 1  \
--hive-table appendTest \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 3

结果：

8、查看hive表appendTest

重要参数说明：

9、说明

说明：
增量抽取，需要指定--incremental append，同时指定按照源表中哪个字段进行增量--check-column id，
并指定hive表appendTest当前最大值--last-value 3。创建sqoop job的目的是，每次执行job以后，sqoop会自动记录appedndTest的last-value，
下次再执行时，就会自动指定last-value，不需要手工去改了。

方式二：lastModify方式

 基于lastModify的方式，要求原表中有time字段，它能指定一个时间戳，让SQoop把该时间戳之后的数据导入至Hive，因为后续订单可能状态会发生变化，变化后time字段时间戳也会发生变化，此时SQoop依然会将相同状态更改后的订单导入Hive，当然我们可以指定merge-key参数为id，表示将后续新的记录与原有记录合并。

 1、Mysql建表

CREATE TABLE lastModifyTest (
id INT,
name VARCHAR (20),
last_mod TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

2、导入数据

insert into lastModifyTest(id,name) values(1,'enzo');
insert into lastModifyTest(id,name) values(2,'din');
insert into lastModifyTest(id,name) values(3,'fz');
insert into lastModifyTest(id,name) values(4,'dx');
insert into lastModifyTest(id,name) values(5,'ef');

3、HIve建表

sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--password 010209 \
--table lastModifyTest \
--hive-table lastModifyTest 

4、导入数据，将时间以后的数据进行导入

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--P \
--table lastModifyTest \
--hive-import \
-m 1  \
--hive-table lastModifyTest \
--incremental lastmodified \
--check-column last_mod \
--last-value "2019-05-14 15:17:23"

结果：

5、查看数据导入结果

 6、参数说明

 

全量导入

将mysql表中全部数据都导入Hive，下面来查看实例：

1、MYSQL数据

2、一次性将mysql表im数据全量导入hive中

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--password 010209 \
--table im \
--hive-import \
--hive-table im \
-m 1

减量导入

设置where条件，通过判断条件可以判断减少的数据和增加的数据，控制更加灵活。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username root \
--P \
--table appendTest \
--hive-import \
-m 1  \
--incremental append \
--where "age>30"
--check-column id \
--last-value 0