Sqoop介绍及使用

Apache Sqoop是用来实现结构型数据（如关系数据库）和Hadoop之间进行数据迁移的工具。它充分利用了MapReduce的并行特点以批处理的方式加快数据的传输，同时也借助MapReduce实现了容错。

项目地址：http://sqoop.apache.org/

目前为止，已经演化出了2个版本：sqoop1和sqoop2。

sqoop1的最新版本是1.4.5，sqoop2的最新版本是1.99.3；1.99.3和1.4.5是不兼容的，并且功能尚未开发完成，还不适合在生产环境部署。

sqoop支持的数据库：

Database	version	`--direct` support?	connect string matches
HSQLDB	1.8.0+	No	`jdbc:hsqldb:*//`
MySQL	5.0+	Yes	`jdbc:mysql://`
Oracle	10.2.0+	No	`jdbc:oracle:*//`
PostgreSQL	8.3+	Yes (import only)	`jdbc:postgresql:/`

[email protected]:~/work$ sudo apt-get install sqoop

[email protected]:~/work$ sqoop help

usage: sqoop COMMAND [ARGS]

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

  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

See ‘sqoop help COMMAND‘ for information on a specific command.

import是将关系数据库迁移到HDFS上

[email protected]:~/work$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table sds

[email protected]:~/work$ hadoop fs -ls /user/guojian/sds

Found 5 items

-rw-r--r--   3 guojian cug_test          0 2014-09-11 16:04 /user/guojian/sds/_SUCCESS

-rw-r--r--   3 guojian cug_test        483 2014-09-11 16:03 /user/guojian/sds/part-m-00000.snappy

-rw-r--r--   3 guojian cug_test        504 2014-09-11 16:04 /user/guojian/sds/part-m-00001.snappy

-rw-r--r--   3 guojian cug_test       1001 2014-09-11 16:03 /user/guojian/sds/part-m-00002.snappy

-rw-r--r--   3 guojian cug_test        952 2014-09-11 16:03 /user/guojian/sds/part-m-00003.snappy

可以通过--m设置并行数据，即map的数据，决定文件的个数。

默认目录是/user/${user.name}/${tablename}，可以通过--target-dir设置hdfs上的目标目录。

如果想要将整个数据库中的表全部导入到hdfs上，可以使用import-all-tables命令。

sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd

如果想要指定所需的列，使用如下：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table sds --columns "SD_ID,CD_ID,LOCATION"

指定导出文件为SequenceFiles，并且将生成的类文件命名为com.ctrip.sds：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table sds --class-name com.ctrip.sds --as-sequencefile

导入文本时可以指定分隔符：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table sds --fields-terminated-by ‘\t‘ --lines-terminated-by ‘\n‘ --optionally-enclosed-by ‘\"‘

可以指定过滤条件：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table sds --where "sd_id > 100"

export是import的反向过程，将hdfs上的数据导入到关系数据库中

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd --table sds --export-dir /user/guojian/sds

上例中sqoop数据中的sds表需要先把表结构创建出来，否则export操作会直接失败。

由于sqoop是通过map完成数据的导入，各个map过程是独立的，没有事物的概念，可能会有部分map数据导入失败的情况。为了解决这一问题，sqoop中有一个折中的办法，即是指定中间staging表，成功后再由中间表导入到结果表。

这一功能是通过--staging-table <staging-table-name>指定，同时staging表结构也是需要提前创建出来的:

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd --table sds --export-dir /user/guojian/sds --staging-table sds_tmp

需要说明的是，在使用--direct，--update-key或者--call存储过程的选项时，staging中间表是不可用的。

验证结果：

（1）数据会首先写到sds_tmp表，导入操作成功后，再由sds_tmp表导入到sds结果表中，同时会清除sds_tmp表。

（2）如果有map失败，则成功的map会将数据写入tmp表，export任务失败，同时tmp表的数据会被保留。

（3）如果tmp中已有数据，则此export操作会直接失败，可以使用--clear-staging-table指定在执行前清除中间表。

export选项：

Argument	Description
`--direct`	直接使用`mysqlimport`工具导入mysql
`--export-dir <dir>`	需要export的hdfs数据路径
`-m,--num-mappers <n>`	并行export的map个数n
`--table <table-name>`	导出到的目标表
`--call <stored-proc-name>`	调用存储过程
`--update-key <col-name>`	指定需要更新的列名，可以将数据库中已经存在的数据进行更新
`--update-mode <mode>`	更新模式，包括 `updateonly` (默认）和 `allowinsert`
	前者只允许更新，后者允许新的列数据写入
`--input-null-string <null-string>`	The string to be interpreted as null for string columns
`--input-null-non-string <null-string>`	The string to be interpreted as null for non-string columns
`--staging-table <staging-table-name>`	指定中间staging表
`--clear-staging-table`	执行export前将中间staging表数据清除
`--batch`	Use batch mode for underlying statement execution.

create-hive-table将关系数据库表导入到hive表中

参数	说明
–hive-home <dir>	Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录
–hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
–create-hive-table	默认是false,如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败
–hive-table	后面接要创建的hive表
–table	指定关系数据库表名

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd --table sds --hive-table sds_bak

默认sds_bak是在default数据库的。

这一步需要依赖HCatalog，需要先安装HCatalog，否则报如下错误：

Hive history file=/tmp/guojian/hive_job_log_cfbe2de9-a358-4130-945c-b97c0add649d_1628102887.txt

FAILED: ParseException line 1:44 mismatched input ‘)‘ expecting Identifier near ‘(‘ in column specification

list-databases列出一台server上可用的数据库

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/ --username root -password passwd

list-tables列出一个数据库中的表

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd

codegen：将关系数据库表映射为一个java文件、java class类、以及相关的jar包

sqoop codegen --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd --table sds

Note: /tmp/sqoop-guojian/compile/d58f607b046a061593ba708ec5f3d608/sds.java uses or overrides a deprecated API.

Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.

[email protected]:~/work$ ll /tmp/sqoop-guojian/compile/d58f607b046a061593ba708ec5f3d608/

total 48

drwxrwxr-x  2 guojian guojian  4096  9月 12 14:15 ./

drwxrwxr-x 11 guojian guojian  4096  9月 12 14:15 ../

-rw-rw-r--  1 guojian guojian 11978  9月 12 14:15 sds.class

-rw-rw-r--  1 guojian guojian  4811  9月 12 14:15 sds.jar

-rw-rw-r--  1 guojian guojian 17525  9月 12 14:15 sds.java

merge是将两个数据集合并的工具，对于相同的key会覆盖老的值。

参数	说明
`--class-name <class>`	指定merge job使用的类名称
`--jar-file <file>`	合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
`--merge-key <col>`	指定作为merge key的列名
`--new-data <path>`	指定newer数据目录
`--onto <path>`	指定older数据目录
`--target-dir <path>`	指定目标输出目录

sqoop merge --new-data /user/guojian/sds --onto /user/guojian/sqoop --target-dir /user/guojian/sds_new --jar-file sds.jar --class-name sds --merge-key SD_ID

值得注意的是，--target-dir如果设置为已经存在的目录，sqoop会报错退出。

eval用户可以很快的使用sql语句对数据库进行操作。这使得用户在执行import操作之前检查sql语句是否正确。

sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/sqoop --username root -password passwd --query "SELECT SD_ID,CD_ID,LOCATION FROM sds LIMIT 10"

job用来生成sqoop任务。

参数	说明
`--create <job-id>`	创业一个新的sqoop作业.
`--delete <job-id>`	删除一个sqoop job
`--exec <job-id>`	执行一个`--create`保存的作业
`--show <job-id>`	显示一个作业的参数
`--list`	显示所有创建的sqoop作业

例子：

sqoop job --create myimportjob -- import --connect jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db --username root -password passwd --table TBLS

[email protected]:~/work$ sqoop job --list
Available jobs:
  myimportjob

[email protected]:~/work$ sqoop job --show myimportjob
Job: myimportjob
Tool: import
Options:
----------------------------
verbose = false
db.connect.string = jdbc:mysql://192.168.81.176/hivemeta2db
codegen.output.delimiters.escape = 0
codegen.output.delimiters.enclose.required = false
codegen.input.delimiters.field = 0
hbase.create.table = false
db.require.password = true
hdfs.append.dir = false
db.table = TBLS
import.fetch.size = null
accumulo.create.table = false
codegen.input.delimiters.escape = 0
codegen.input.delimiters.enclose.required = false
db.username = root
codegen.output.delimiters.record = 10
import.max.inline.lob.size = 16777216
hbase.bulk.load.enabled = false
hcatalog.create.table = false
db.clear.staging.table = false
codegen.input.delimiters.record = 0
enable.compression = false
hive.overwrite.table = false
hive.import = false
codegen.input.delimiters.enclose = 0
accumulo.batch.size = 10240000
hive.drop.delims = false
codegen.output.delimiters.enclose = 0
hdfs.delete-target.dir = false
codegen.output.dir = .
codegen.auto.compile.dir = true
mapreduce.num.mappers = 4
accumulo.max.latency = 5000
import.direct.split.size = 0
codegen.output.delimiters.field = 44
export.new.update = UpdateOnly
incremental.mode = None
hdfs.file.format = TextFile
codegen.compile.dir = /tmp/sqoop-guojian/compile/bd9c7f7b651276067b3f7b341b7fa4cb
direct.import = false
hive.fail.table.exists = false
db.batch = false

执行：

sqoop job -exec myimportjob

metastore配置sqoop job的共享元数据信息，这样多个用户定义和执行sqoop job在这一metastore中。默认存储在~/.sqoop

启动：sqoop metastore

关闭：sqoop metastore --shutdown

metastore文件的存储位置是在conf/sqoop-site.xml中sqoop.metastore.server.location配置，指向本地文件。

metastore可以通过TCP/IP访问，端口号可以通过sqoop.metastore.server.port配置，默认是16000。

客户端可以通过指定sqoop.metastore.client.autoconnect.url或使用--meta-connect，配置为jdbc:hsqldb:hsql://<server-name>:<port>/sqoop，例如jdbc:hsqldb:hsql://metaserver.example.com:16000/sqoop。

时间： 2024-08-30 15:42:33

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