Sqoop架构原理及常用命令参数

1. 简介

Sqoop：SQL–to–Hadoop

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。

在这里插入图片描述

Sqoop支持的数据库：

Databaseversion–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://

2. 架构&原理

将导入或导出命令翻译成 mapreduce 程序来实现。
在 mapreduce 中主要是对 inputformat 和 outputformat 进行定制。

在这里插入图片描述

Sqoop工具接收到客户端的shell命令或者Java api命令后，通过Sqoop中的任务翻译器(Task Translator)将命令转换为对应的MapReduce任务，而后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移，进而完成数据的拷贝。

Sqoop import原理

从传统数据库获取元数据信息(schema、table、field、field type)，把导入功能转换为只有Map的Mapreduce作业，在mapreduce中有很多map，每个map读一片数据，进而并行的完成数据的拷贝

Sqoop 在 import 时，需要制定 split-by 参数。
Sqoop 根据不同的 split-by参数值 来进行切分, 然后将切分出来的区域分配到不同 map 中。每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值，写入到 HDFS 中。同时split-by 根据不同的参数类型有不同的切分方法，如比较简单的int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的 num-mappers来确定划分几个区域。

Sqoop export 原理

获取导出表的schema、meta信息，和Hadoop中的字段match；多个map only作业同时运行，完成hdfs中数据导出到关系型数据库中

介绍Hadoop业务的开发流程以及Sqoop在业务当中的实际地位

在这里插入图片描述

在实际的业务当中，我们首先对原始数据集通过MapReduce进行数据清洗，然后将清洗后的数据存入到Hbase数据库中，而后通过数据仓库Hive对Hbase中的数据进行统计与分析，分析之后将分析结果存入到Hive表中，然后通过Sqoop这个工具将我们的数据挖掘结果导入到MySql数据库中，最后通过Web将结果展示给客户。

3. 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

  1. 下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
  2. 上传安装包 sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 到虚拟机中
  3. 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。

  1. 重命名配置文件
    $ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
  2. 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

我们可以通过某一个 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://bd004:3306/ --username root --password 123

出现如下输出：
information_schema
hive
logs_result
mysql
test

4. Sqoop的简单使用案例

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 -p123
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');
  1. 导入数据

（1）全部导入

$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bd004:3306/company --username root --password 000000 --table staff --target-dir /user/company --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "	"

（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 "	" 
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

must contain 'CONDITIONS′inWHEREclause.如果query后使用的是双引号，则CONDITIONS&#x27; in WHERE clause. 如果 query 后使用的是双引号，则CONDITIONS′inWHEREclause.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 "	" 
--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 "	" 
--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 "	" 
--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 "	"

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

  1. 创建一个.opt 文件
    $ mkdir opt
    $ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
  2. 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
"	"
  1. 执行该脚本
    $ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt

5. Sqoop 常用命令及参数

参考
https://blog.csdn.net/qq_35641192/article/details/80850301

5. Sqoop 常用命令及参数

5.1 常用命令列举

序号命令类说明
1 import ImportTool 将数据导入到集群
2 export ExportTool 将集群数据导出
3 codegen CodeGenTool 获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar
4 create-hive-table CreateHiveTableTool 创建Hive表
5 eval EvalSqlTool 查看SQL执行结果
6 import-all-tables ImportAllTablesTool 导入某个数据库下所有表到HDFS中
7 job JobTool 用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。
8 list-databases ListDatabasesTool 列出所有数据库名
9 list-tables ListTablesTool 列出某个数据库下所有表
10 merge MergeTool 将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中
11 metastore MetastoreTool 记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
12 help HelpTool 打印sqoop帮助信息
13 version VersionTool 打印sqoop版本信息

5.2 命令&参数详解

刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。

首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。

5.2.1 公用参数：数据库连接

序号参数说明
1 –connect 连接关系型数据库的URL
2 –connection-manager 指定要使用的连接管理类
3 –driver Hadoop根目录
4 –help 打印帮助信息
5 –password 连接数据库的密码
6 –username 连接数据库的用户名
7 –verbose 在控制台打印出详细信息

5.2.2 公用参数：import

序号参数说明
1 –enclosed-by 给字段值前加上指定的字符
2 –escaped-by 对字段中的双引号加转义符
3 –fields-terminated-by 设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号
4 –lines-terminated-by 设定每行记录之间的分隔符，默认是
5 –mysql-delimiters Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以 分隔，默认转义符是，字段值以单引号包裹。
6 –optionally-enclosed-by 给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。

5.2.3 公用参数：export

序号参数说明
1 –input-enclosed-by 对字段值前后加上指定字符
2 –input-escaped-by 对含有转移符的字段做转义处理
3 –input-fields-terminated-by 字段之间的分隔符
4 –input-lines-terminated-by 行之间的分隔符
5 –input-optionally-enclosed-by 给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符

5.2.4 公用参数：hive

序号参数说明
1 –hive-delims-replacement 用自定义的字符串替换掉数据中的 和13 10等字符
2 –hive-drop-import-delims 在导入数据到hive时，去掉数据中的 1310这样的字符
3 –map-column-hive 生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型
4 –hive-partition-key 创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string
5 –hive-partition-value 导入数据时，指定某个分区的值
6 –hive-home hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7 –hive-import 将数据从关系数据库中导入到hive表中
8 –hive-overwrite 覆盖掉在hive表中已经存在的数据
9 –create-hive-table 默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。
10 –hive-table 后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
11 –table 指定关系数据库的表名

公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。

5.2.5 命令&参数：import

将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。

1) 命令：

如：导入数据到hive中

$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--hive-import

如：增量导入数据到hive中，mode=append

append导入：
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--num-mappers 1 
--fields-terminated-by "	" 
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive 
--check-column id 
--incremental append 
--last-value 3

尖叫提示：append不能与–hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter --append-mode）

如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified

先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');


先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff_timestamp 
--delete-target-dir 
--m 1
再增量导入一部分数据：
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff_timestamp 
--check-column last_modified 
--incremental lastmodified 
--last-value "2017-09-28 22:20:38" 
--m 1 
--append

尖叫提示：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append（追加）还是要–merge-key（合并）

尖叫提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中

2) 参数：

序号参数说明
1 –append 将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。
2 –as-avrodatafile 将数据导入到一个Avro数据文件中
3 –as-sequencefile 将数据导入到一个sequence文件中
4 –as-textfile 将数据导入到一个普通文本文件中
5 –boundary-query 边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。
6 –columns <col1, col2, col3> 指定要导入的字段
7 –direct 直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。
8 –direct-split-size 在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件
9 –inline-lob-limit 设定大对象数据类型的最大值
10 –m或–num-mappers 启动N个map来并行导入数据，默认4个。
11 –query或–e 将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参–target-dir，–hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字
12 –split-by 按照某一列来切分表的工作单元，不能与–autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档）
13 –table 关系数据库的表名
14 –target-dir 指定HDFS路径
15 –warehouse-dir 与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录
16 –where 从关系数据库导入数据时的查询条件
17 –z或–compress 允许压缩
18 –compression-codec 指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip)
19 –null-string string类型的列如果null，替换为指定字符串
20 –null-non-string 非string类型的列如果null，替换为指定字符串
21 –check-column
作为增量导入判断的列名
22 –incremental mode：append或lastmodified
23 –last-value 指定某一个值，用于标记增量导入的位置

5.2.6 命令&参数：export

从HDFS（包括Hive和HBase）中奖数据导出到关系型数据库中。

1) 命令：

如：

$ bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--export-dir /user/company 
--input-fields-terminated-by "	" 
--num-mappers 1

2) 参数：

序号参数说明
1 –direct 利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率
2 –export-dir 存放数据的HDFS的源目录
3 -m或–num-mappers 启动N个map来并行导入数据，默认4个
4 –table 指定导出到哪个RDBMS中的表
5 –update-key 对某一列的字段进行更新操作
6 –update-mode updateonly allowinsert(默认)
7 –input-null-string 请参考import该类似参数说明
8 –input-null-non-string 请参考import该类似参数说明
9 –staging-table 创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。
10 –clear-staging-table 如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表

5.2.7 命令&参数：codegen

将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。

如：

$ bin/sqoop codegen 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--bindir /home/admin/Desktop/staff 
--class-name Staff 
--fields-terminated-by "	"
序号参数说明
1 –bindir 指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径
2 –class-name 设定生成的Java文件指定的名称
3 –outdir 生成Java文件存放的路径
4 –package-name 包名，如com.z，就会生成com和z两级目录
5 –input-null-non-string 在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串）
6 –input-null-string 将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用）
7 –map-column-java 数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：–map-column-java id=long, name=String
8 –null-non-string 在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值
9 –null-string 在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用）
10 –table 对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应

5.2.8 命令&参数：create-hive-table

生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。

命令：

如：

$ bin/sqoop create-hive-table 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--hive-table hive_staff

参数：

序号参数说明
1 –hive-home Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录
2 –hive-overwrite 覆盖掉在Hive表中已经存在的数据
3 –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
4 –hive-table 后面接要创建的hive表
5 –table 指定关系数据库的表名

5.2.9 命令&参数：eval

可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。

命令：

如：

$ bin/sqoop eval 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--query "SELECT * FROM staff"

参数：

序号参数说明
1 –query或–e 后跟查询的SQL语句

5.2.10 命令&参数：import-all-tables

可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录

命令：

如：

$ bin/sqoop import-all-tables 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--warehouse-dir /all_tables

参数：

序号参数说明
1 –as-avrodatafile 这些参数的含义均和import对应的含义一致
2 –as-sequencefile  
3 –as-textfile  
4 –direct  
5 –direct-split-size  
6 –inline-lob-limit  
7 –m或—num-mappers  
8 –warehouse-dir  
9 -z或–compress  
10 –compression-codec  

5.2.11 命令&参数：job

用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。

命令：

如：

$ bin/sqoop job 
 --create myjob -- import-all-tables 
 --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
 --username root 
 --password 000000
$ bin/sqoop job 
--list
$ bin/sqoop job 
--exec myjob

尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格

尖叫提示：如果需要连接metastore，则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop

参数：

序号参数说明
1 –create 创建job参数
2 –delete 删除一个job
3 –exec 执行一个job
4 –help 显示job帮助
5 –list 显示job列表
6 –meta-connect 用来连接metastore服务
7 –show 显示一个job的信息
8 –verbose 打印命令运行时的详细信息

尖叫提示：在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化

<property>
	<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
	<value>true</value>
	<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

5.2.12 命令&参数：list-databases

命令：

如：

$ bin/sqoop list-databases 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ 
--username root 
--password 000000

参数：与公用参数一样

5.2.13 命令&参数：list-tables

命令：

如：

$ bin/sqoop list-tables 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000

**参数：**与公用参数一样

5.2.14 命令&参数：merge

将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中

数据环境：

new_staff
1       AAA     male
2       BBB     male
3       CCC     male
4       DDD     male
old_staff
1       AAA     female
2       CCC     female
3       BBB     female
6       DDD     female

尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为 ，行与行之间的分割符为 ，如果直接复制，请检查之。

命令：

如：

创建JavaBean：
$ bin/sqoop codegen 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--bindir /home/admin/Desktop/staff 
--class-name Staff 
--fields-terminated-by "	"

开始合并：
$ bin/sqoop merge 
--new-data /test/new/ 
--onto /test/old/ 
--target-dir /test/merged 
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar 
--class-name Staff 
--merge-key id
结果：
1	AAA	MALE
2	BBB	MALE
3	CCC	MALE
4	DDD	MALE
6	DDD	FEMALE

参数：

序号参数说明
1 –new-data HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留
2 –onto HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖
3 –merge-key
合并键，一般是主键ID
4 –jar-file 合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
5 –class-name 对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的
6 –target-dir 合并后的数据在HDFS里存放的目录

5.2.15 命令&参数：metastore

记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。

命令：

如：启动sqoop的metastore服务

$ bin/sqoop metastore

参数：

序号参数说明
1 –shutdown 关闭metastore
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