一、Scoop简介
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目。
Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意,2与1不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
二、Sqoop原理
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
三、Sqoop安装
安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。
3.1、下载并解压
- 下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
- 上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中
- 解压sqoop安装包到指定目录,如:
$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/
3.2、修改配置文件
Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似,在sqoop根目录下的conf目录中。
- 重命名配置文件
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
- 修改配置文件
sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase
3.3、拷贝JDBC驱动
拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下,如:
$ cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/
3.4、验证Sqoop
可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确:
$ bin/sqoop help
出现一些Warning警告(警告信息已省略),并伴随着帮助命令的输出:
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
3.5、测试Sqoop是否能够成功连接数据库
$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 000000
出现如下输出:
information_schema
metastore
mysql
oozie
performance_schema
四、使用案例
4.1、导入数据
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
4.1.1、RDBMS到HDFS
1、确定Mysql服务开启正常
2、在Mysql中新建一张表并插入一些数据
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');
- 导入数据
(1)全部导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"
(2)查询导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'
提示:must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.
如果query后使用的是双引号,则$CONDITIONS前必须加转移符,防止shell识别为自己的变量。
(3)导入指定列
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \
--table staff
提示:columns中如果涉及到多列,用逗号分隔,分隔时不要添加空格。
(4)使用sqoop关键字筛选查询导入数据
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"
4.1.2、RDBMS到Hive
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table staff_hive
提示:该过程分为两步,第一步将数据导入到HDFS,第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库,第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名。
4.1.3、RDBMS到Hbase
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table company \
--columns "id,name,sex" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id" \
--hbase-table "hbase_company" \
--num-mappers 1 \
--split-by id
提示:sqoop1.4.6只支持HBase1.0.1之前的版本的自动创建HBase表的功能。
解决方案:手动创建HBase表
hbase> create 'hbase_company,'info'
(5) 在HBase中scan这张表得到如下内容
hbase> scan ‘hbase_company’
4.2、导出数据
在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字。
4.2.1、HIVE/HDFS到RDBMS
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"
提示:Mysql中如果表不存在,不会自动创建。
4.3、脚本打包
使用opt格式的文件打包sqoop命令,然后执行
- 创建一个.opt文件
$ mkdir opt
$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
- 编写sqoop脚本
$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect
jdbc:mysql://hadoop102:3306/company
--username
root
--password
000000
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"
- 执行该脚本
$ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt
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