HBase导入SQL Server数据库数据

在先前的几篇随笔中已经介绍了Hadoop、Zookeeper、Hbase的分布式框架搭建方案，目前已经搭建完成了一个包含11个节点的分布式集群。而对于HBase数据库的使用仅限于测试性质的增删改查指令，为了进一步熟悉分布式框架的使用，本文介绍将已有的数据从关系型数据库SQL Server中导入到HBase中的方法。

要完成从关系型数据库到HBase数据的迁移，我们需要使用Sqoop工具，Sqoop是Apache的一个独立项目，设计目的即是在Hadoop(Hive)和传统数据库（MySQL、postgresql）之间进行数据的传递。Sqoop工具基于数据仓库工具Hive，通过Hive来将数据查询转换成MapReduce任务实现数据的传递。因此，要完成本次数据的迁移，我们需要以下几个准备：

　　①Hive：apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

　　②Sqoop：sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

　　③JDBC for SQL Server：sqljdbc_3.0.1301.101_enu.tar.gz

　　④Connector between SQL Server and Sqoop：sqoop-sqlserver-1.0.tar.gz

======================以下所有操作均在Master主机上并且以root用户执行======================

1、安装Hive

　　①建立hive目录

　　　　cd /home

　　　　mkdir hive

　　②解压安装包（安装包移至/home/hive下）

　　　　tar -zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

　　③设置环境变量

　　　　vi /etc/profile

　　　　追加以下：

　　　　　　export HIVE_HOME=/home/hive/apche-hive-2.1.1-bin

　　　　　　export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

　　　　　　export PATH

　　　　追加以下：

　　　　　　export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/hcatalog

　　④使配置生效

　　　　source /etc/profile

2、安装sqoop

　　①建立sqoop目录

　　　　cd /home

　　　　mkdir sqoop

　　②解压安装包（安装包移至/home/sqoop下）

　　　　tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

　　③设置环境变量

　　　　vi /etc/profile

　　　　追加以下：

　　　　　　export SQOOP_HOME=/home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha

　　　　　　export SQOOP_CONF_DIR=$SQOOP_HOME/conf

　　　　　　export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH

　　　　　　export PATH

　　④使配置生效

　　　　source /etc/profile

3、配置JDBC

　　①解压（位置随意）

　　　　tar -zxvf sqljdbc_3.0.1301.101_enu.atr.gz

　　②复制jdbc到sqoop下

　　　　cp sqljdbc_3.0/enu/sqljdbc4.jar /home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib

4、配置SQL Server sqoop Connector

　　①解压（位置随意，这里是/home）

　　　　tar -zxvf sqoop-sqlserver-1.0.tar.gz

　　②设置环境变量

　　　　vi /etc/profile

　　　　追加以下：

　　　　　　export MSSQL_CONNECTOR_HOME=/home/sqoop-sqlserver-1.0/

　　　　配置生效：

　　　　　　source /etc/profile

　　③配置到sqoop

　　　　cd sqoop-sqlserver-1.0

　　　　./install.sh

5、配置sqoop

　　存在这部分工作的原因是sqoop的默认配置会有一些我们不需要用到的东西，在其配置文件$SQOOP_HOME/bin/configure-sqoop文件中，定义了许多需要预先配置的参数与环境，有些我们已经配置完成，但是另外有些是不需要用到的（目前还没意识到有什么作用），因此，为了防止运行时检查配置不通过，我们直接的处理办法就是取消这部分的配置检查。

　　注释ACCUMULO相关配置：在configure-sqoop文件中，注释掉与ACCUMULO_HOME相关的所有命令行，并保存退出。

6、目前的环境变量

　　值得注意的是，之前并没有加入HBase的环境变量，在这里是需要把HBase相关的环境变量加入的。

# /etc/profile

# System wide environment and startup programs, for login setup
# Functions and aliases go in /etc/bashrc

# It‘s NOT a good idea to change this file unless you know what you
# are doing. It‘s much better to create a custom.sh shell script in
# /etc/profile.d/ to make custom changes to your environment, as this
# will prevent the need for merging in future updates.

pathmunge () {
    case ":${PATH}:" in
        *:"$1":*)
            ;;
        *)
            if [ "$2" = "after" ] ; then
                PATH=$PATH:$1
            else
                PATH=$1:$PATH
            fi
    esac
}

if [ -x /usr/bin/id ]; then
    if [ -z "$EUID" ]; then
        # ksh workaround
        EUID=`id -u`
        UID=`id -ru`
    fi
    USER="`id -un`"
    LOGNAME=$USER
    MAIL="/var/spool/mail/$USER"
fi

# Path manipulation
if [ "$EUID" = "0" ]; then
    pathmunge /sbin
    pathmunge /usr/sbin
    pathmunge /usr/local/sbin
else
    pathmunge /usr/local/sbin after
    pathmunge /usr/sbin after
    pathmunge /sbin after
fi

HOSTNAME=`/bin/hostname 2>/dev/null`
HISTSIZE=1000
if [ "$HISTCONTROL" = "ignorespace" ] ; then
    export HISTCONTROL=ignoreboth
else
    export HISTCONTROL=ignoredups
fi

export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL

# By default, we want umask to get set. This sets it for login shell
# Current threshold for system reserved uid/gids is 200
# You could check uidgid reservation validity in
# /usr/share/doc/setup-*/uidgid file
if [ $UID -gt 199 ] && [ "`id -gn`" = "`id -un`" ]; then
    umask 002
else
    umask 022
fi

for i in /etc/profile.d/*.sh ; do
    if [ -r "$i" ]; then
        if [ "${-#*i}" != "$-" ]; then
            . "$i"
        else
            . "$i" >/dev/null 2>&1
        fi
    fi
done

unset i
unset -f pathmunge

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131.x86_64
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

#zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/home/zookeeper/zookeeper-3.4.6/
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
export PATH

#HBase
export HBASE_HOME=/home/hbase/hbase-1.2.4
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
export PATH

#hive
export HIVE_HOME=/home/hive/apache-hive-2.1.1-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
export PATH

export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/hcatalog

#sqoop
export SQOOP_HOME=/home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha
export SQOOP_CONF_DIR=$SQOOP_HOME/conf
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
export PATH

export MSSQL_CONNECTOR_HOME=/home/sqoop-sqlserver-1.0/

7、数据迁移实验

　　在执行迁移命令之前，需要在Hbase中建立好对应的表

　　　　#hbase shell

　　进入hbase shell后执行

　　　　>create ‘test‘, ‘cf‘

　　然后在Terminal中执行

　　　　#sqoop import --connect ‘jdbc:sqlserver://<IP Address>;username=<username>;password=<password>;database=<database>‘ --table <sql server table name> --hbase-table <hbase table name> --column-family <hbase table column family name> --hbase-row-key <sql server table primary key>

　　需要注意：

　　　　①如果SQL Server的表是正常的单一主键的表结构，那么可以直接指定hbase-row-key执行上述命令，此时该命令会默认以多个mapreduce任务执行该指令

　　　　②如果SQL Server的表是联合主键，那么这样导入就会存在一个问题，无法根据主键分解查询任务，也就没有办法进行MapReduce，那么此时必须指定参数 ‘-m 1‘只用一个mapreduce任务

　　　　③针对没有主键的情况，若数据量巨大，必须分为多个mapreduce任务，那么需要找到一个拆分字段，从而hive可以根据该字段拆分任务。此时我们须在导入指令中添加‘--split-by <id>‘

　　在我实际的操作中，SQL Server中的表结构是联合主键，第一次导入表中100条数据记录，根据这篇博客的介绍，配置了$SQOOP_HOME/conf/sqoop-site.xml，我指定了‘--hbase-row-key <id1>,<id2>‘，并指定‘-m 1‘，导入数据成功。（耗时22sec）