数据集成/采集/同步工具

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• 数据集成/采集/同步工具
• Sqoop简介
• Sqoop安装
  • 1、上传并解压
  • 2、修改文件夹名字
  • 3、修改配置文件
  • 4、修改环境变量
  • 5、添加MySQL连接驱动
  • 6、测试
  • 准备MySQL数据
    • 登录MySQL数据库
    • 创建student数据库
    • 切换数据库并导入数据
    • 另外一种导入数据的方式
    • 使用Navicat运行SQL文件
    • 导出MySQL数据库
  • import
    • MySQLToHDFS
      • 编写脚本，保存为MySQLToHDFS.conf
      • 运行方式一: 执行脚本
      • 运行方式二：直接在shell运行
      • 注意事项：
    • MySQLToHive
      • 在Hive中创建testsqoop库
      • 编写脚本，并保存为MySQLToHIVE.conf文件
      • 将HADOOP_CLASSPATH加入环境变量中
      • 将hive-site.xml放入SQOOP_HOME/conf/
      • 执行脚本
      • --direct
      • -e参数的使用
    • MySQLToHBase
      • 编写脚本，并保存为MySQLToHBase.conf
      • 在HBase中创建student表
      • 执行脚本
  • export
    • HDFSToMySQL
      • 编写脚本，并保存为HDFSToMySQL.conf
      • 先清空MySQL student表中的数据，不然会造成主键冲突
      • 执行脚本
    • 查看sqoop help

Sqoop简介

sqoop将关系型数据库（mysql、oracle等）数据与hadoop数据进行转换的工具。
sqoop1.4.x与sqoop1.99.x完全不兼容

Sqoop安装

安装包资源主页自取

1、上传并解压

tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local/soft/

2、修改文件夹名字

mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop-1.4.7

3、修改配置文件

# 切换到sqoop配置文件目录
cd /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/conf
# 复制配置文件并重命名
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

# vim sqoop-env.sh 编辑配置文件，并加入以下内容
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/share/hadoop/mapreduce
export HBASE_HOME=/usr/local/soft/hbase-1.4.6
export HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-1.2.1
export ZOOCFGDIR=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/conf
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6

# 切换到bin目录
cd /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/bin
# vim configure-sqoop 修改配置文件，注释掉没用的内容（就是为了去掉警告信息）

4、修改环境变量

vim /etc/profile
# 将sqoop的目录加入环境变量
export SQOOP_HOME=/usr/local/soft/sqoop-1.4.7

5、添加MySQL连接驱动

# 从HIVE中复制MySQL连接驱动到$SQOOP_HOME/lib
cp /usr/local/soft/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.49.jar /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/lib/

6、测试

# 打印sqoop版本
sqoop version

# 测试MySQL连通性
sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://master:3306?useSSL=false -username root -password 123456

准备MySQL数据

登录MySQL数据库

mysql -u root -p123456;

创建student数据库

create database student;

切换数据库并导入数据

# mysql shell中执行
use student;
source /root/student.sql;
source /root/score.sql;

另外一种导入数据的方式

# linux shell中执行
mysql -u root -p123456 student</root/student.sql
mysql -u root -p123456 student</root/score.sql

使用Navicat运行SQL文件

也可以通过Navicat导入

导出MySQL数据库

mysqldump -u root -p123456 数据库名>/路径/任意一个文件名.sql

---

import

从传统的关系型数据库导入HDFS、HIVE、HBASE......

MySQLToHDFS

编写脚本，保存为MySQLToHDFS.conf

将下面内容写进脚本

import
--connect
jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
student
--m
2
--split-by
age
--target-dir
/sqoop/data/student1
--fields-terminated-by
','

属性解析
--m mapr任务
2 两个
--split-by 按照age切分
age
--target-dir hdfs路径
/sqoop/data/student1
--fields-terminated-by ',' 列之间的分隔符为，

运行方式一: 执行脚本

sqoop --options-file MySQLToHDFS.conf

运行方式二：直接在shell运行

sqoop import \
--connect \
jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false \
--username \
root \
--password \
123456 \
--table \
student \
--m \
2 \
--split-by \
age \
--target-dir \
/sqoop/data/student1 \
--fields-terminated-by \
','

注意事项：

1、--m 表示指定生成多少个Map任务，不是越多越好，因为MySQL Server的承载能力有限。

2、当指定的Map任务数>1，那么需要结合--split-by参数，指定分割键，以确定每个map任务到底读取哪一部分数据，最好指定数值型的列，最好指定主键（或者分布均匀的列=>避免每个map任务处理的数据量差别过大），如果mysql建表时，设置了主键，并且是数值型，就会默认是按照主键切分，如果没有设置主键，报错。

3、如果指定的分割键数据分布不均，可能导致map端“数据倾斜”问题。

4、分割的键最好指定数值型的，而且字段的类型为int、bigint这样的数值型

5、编写脚本的时候，注意：例如：--username参数，参数值不能和参数名同一行

--username root  // 错误的

// 应该分成两行
--username
root

6、运行的时候会报错InterruptedException，hadoop2.7.6自带的问题，忽略即可

21/01/25 14:32:32 WARN hdfs.DFSClient: Caught exception 
java.lang.InterruptedException
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	at java.lang.Thread.join(Thread.java:1252)
	at java.lang.Thread.join(Thread.java:1326)
	at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.closeResponder(DFSOutputStream.java:716)
	at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.endBlock(DFSOutputStream.java:476)
	at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:652)

7、实际上sqoop在读取mysql数据的时候，用的是JDBC的方式，所以当数据量大的时候，效率不是很高。

8、sqoop底层通过MapReduce完成数据导入导出，只需要Map任务，不需要Reduce任务

9、每个Map任务会生成一个文件。

MySQLToHive

Sqoop 导入数据到 Hive 是通过先将数据导入到 HDFS 上的临时目录，然后再将数据从 HDFS 上 Load 到 Hive 中，最后将临时目录删除。可以使用 target-dir 来指定临时目录。

在Hive中创建testsqoop库

hive> create database testsqoop;

编写脚本，并保存为MySQLToHIVE.conf文件

import 
--connect
jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
score
--fields-terminated-by
"\t"
--lines-terminated-by 
"\n"
--m
3
--split-by
student_id
--hive-import
--hive-overwrite
--create-hive-table
--hive-database
testsqoop
--hive-table
score
--delete-target-dir

直接运行报错

将HADOOP_CLASSPATH加入环境变量中

vim /etc/profile
# 加入如下内容
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib/*
# 重新加载环境变量
source /etc/profile

将hive-site.xml放入SQOOP_HOME/conf/

cp /usr/local/soft/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/conf/

执行脚本

sqoop --options-file MySQLToHIVE.conf

--direct

加上这个参数，可以在导出MySQL数据的时候，使用MySQL提供的导出工具mysqldump，加快导出速度，提高效率

直接加上--direct，运行后报错

需要将master上的/usr/bin/mysqldump分发至 node1、node2的/usr/bin目录下

mapreduce任务在nodeManager上面执行的

scp /usr/bin/mysqldump node1:/usr/bin/
scp /usr/bin/mysqldump node2:/usr/bin/

-e参数的使用

-e 可以在后面加上sql语句
"select * from score where student_id=1500100011 and $CONDITIONS"

import 
--connect 
jdbc:mysql://master:3306/student 
--username 
root 
--password 
123456 
--fields-terminated-by 
"\t" 
--lines-terminated-by 
"\n" 
--m 
2 
--split-by 
student_id 
--e 
"select * from score where student_id=1500100011 and $CONDITIONS" 
--target-dir 
/testQ 
--hive-import 
--hive-overwrite 
--create-hive-table 
--hive-database 
testsqoop 
--hive-table 
score2

MySQLToHBase

编写脚本，并保存为MySQLToHBase.conf

import 
--connect 
jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false
--username 
root 
--password 
123456
--table 
student
--hbase-table 
student
--hbase-create-table
--hbase-row-key 
id 
--m 
1
--column-family 
cf1

在HBase中创建student表

create 'student','cf1'

执行脚本

sqoop --options-file MySQLToHBase.conf

export

HDFSToMySQL

编写脚本，并保存为HDFSToMySQL.conf

export
--connect
jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
student
-m
1
--columns
id,name,age,gender,clazz
--export-dir
/sqoop/data/student1/
--fields-terminated-by 
','

先清空MySQL student表中的数据，不然会造成主键冲突

执行脚本

sqoop --options-file HDFSToMySQL.conf

查看sqoop help

sqoop help

21/04/26 15:50:36 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
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
  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

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

# 查看import的详细帮助
sqoop import --help

sqoop官网：

https://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html

标签：集成,sqoop,conf,--,Sqoop,hive,usr,student,工具
来源： https://www.cnblogs.com/gym0/p/15651952.html