简介
Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中，但是不能将hbase、hive的数据导入到关系型数据库。
下载
因为官方并不建议在生产环境中使用sqoop2，即1.99.7，所以这里我用的是sqoop1,即1.4.7
点击下载：sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
安装
解压
#tar zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /data/hadoop/#cd /data/hadoop#mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop
配置环境变量~/.bashrc
export SQOOP_HOME=/data/hadoop/sqoop
export PATH=${SQOOP_HOME}/bin:$PATH
编辑完成后，执行命令： source /etc/profile
sqoop配置文件修改
进入 /data/hadoop/sqoop/conf 目录下, # cd /data/hadoop/sqoop/conf 将sqoop-env-template.sh复制一份，并取名为sqoop-env.sh # cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
在sqoop-env.sh文件最后添加如下参数
# Hadoop
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
# Native Path
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"
# Hadoop end
#Hive (如果存在)
export HIVE_HOME=/data/hadoop/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
#HBase (如果存在)
export HBASE_HOME=/data/hadoop/hbase
export PATH=$HBASE/bin:$PATH
mysql驱动包
下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
解压与拷贝
# tar zxvf mysql-connector-java-8.0.13.tar.gz# cd mysql-connector-java-8.0.13/# cp mysql-connector-java-8.0.13.jar /data/hadoop/sqoop/lib/
sqoop使用
1、查看帮助
# 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
想要显示具体的参数用法，可以使用sqoop help options
# sqoop help import
2、显示mysql所有数据库（mysql的安装自行百度）
# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.91 --username root --password 123456 注意，url地址要写对，mysql权限要赋予。如果报如下的错误：19/07/20 18:23:16 ERROR tool.BaseSqoopTool: Got error creating database manager: java.io.IOException: No manager for connect string: jdbc.mysql://192.168.1.91这种情况要么是mysql驱动程序拷贝，要么是url地址写错误了 上诉的这个错误就是url写错了，正常应该是 jdbc:mysql://192.168.1.91 这里写成了 jdbc.mysql://192.168.1.91
我在这里卡了好一会，，尴尬的一批。0.0 也可以使用如下的命令查询某一个数据库# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.91:3306/test?characterEncoding=UTF-8 --username root --password ‘123456‘
3、显示数据库里面的所有表
# sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://192.168.1.91:3306/hadoop?characterEncoding=UTF-8 --username root --password ‘123456‘
4、使用sqoop导入数据
sqoop利用Hadoop MapReduce（只是执行map阶段）来执行数据的导入和导出。
查看import帮助
# sqoop help importusage: sqoop import [GENERIC-ARGS] [TOOL-ARGS] ....sqoop import命令有两个基本部分，一个是GENERIC参数，另一个是TOOL参数
在导入前，首先在mysql里面创建一个hadoop数据库
create database hadoop;use hadoop;创建表create table learn(id int,name char,age int); 插入一条简单的数据insert into learn values(1,‘yjt‘,22);
导入数据到hdfs
# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.91:3306/hadoop --username root --password ‘123456‘ --table learn --target-dir /test报错了ERROR tool.ImportTool: Import failed: No primary key could be found for table learn. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with ‘-m 1‘.说这个learn没有主键。报错的后面提示了解决办法，，--split-by <column> 指定以什么字段分割 -m是指定map任务数 重新执行# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.91:3306/hadoop --username root --password ‘123456‘ --table learn --target-dir /test --split-by id 查看hdfs上的test目录存在的数据
# hadoop fs -cat /test/part-m-00000
1,y,22
说明成功把数据导入到了hdfs
当使用Sqoop导入命令时，Sqoop将数据集切分成多个分区，并启动map-only任务将数据块传输到hdfs，Sqoop从数据库的元数据中推断出数据类型。所以，sqoop导入可以分为两个过程：
（1） sqoop收集要导入的数据所需的元数据。
（2）Sqoop将map任务提交到Hadoop集群。
Sqoop是不直接连接到关系型数据库或者仓库来导入(导出)数据的。Sqoop通过运行MapReduce作业来连接到数据库，读取数据并将数据导入到hdfs。
在上诉的导入命令中，需要输入一大堆的参数，能不能把一些每次导入需要的选项保存下来呢，，答案是可以的，可以使用选项文件(--options-file)参数，如下：
创建文本文件，以保存参数
# cat sqoop-option-file.txt --connect jdbc:mysql://192.168.1.91/hadoop --username root --password 123456
执行sqoop导入操作
# sqoop import --options-file sqoop-option-file.txt --table learn --target-dir /test1 --split-by id
5、Sqoop是如何导入数据的？？？
（1）Sqoop连接数据库。
（2）获取表的元数据
（3）生成一个Java类并进行编译
（4）连接到Hadoop集群
（5）在Hadoop集群执行MapReduce作业
（6）MapReduce使用在步骤2中生成的元数据执行map任务来完成导入过程
（7）MapReduce将输出作为hdfs中的一组文件生成
6、指定密码的几种方式
（1）使用--password password
（2）使用--p 以交互式方式输入密码
（3）使用--password-file password-file 从文件中读取密码
（4）保存到sqoop metastore中，可以通过在sqoop-site.xml文件设置sqoop.metastore.client.record.password属性来设置明文密码。
参考文章：
https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9132194.html
https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9067092.html
https://www.cnblogs.com/cenyuhai/p/3306037.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/yjt1993/p/11218804.html