Sqoop基本使用
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罗祥
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40a2675562
commit
818a881d84
@ -88,7 +88,7 @@ TODO
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1. [Sqoop简介与安装](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Sqoop简介与安装.md)
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2. [Sqoop的基本使用]((https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Sqoop简介与安装.md)Sqoop基本使用)
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2. [Sqoop的基本使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Sqoop基本使用.md)
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## 八、Azkaban
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@ -1,402 +1,393 @@
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# Sqoop基本使用
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# Sqoop基本使用
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<a href="#一Sqoop-基本命令">一、Sqoop 基本命令</a><br/>
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<a href="#二Sqoop-与-MySQL">二、Sqoop 与 MySQL</a><br/>
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<a href="#三Sqoop-与-HDFS">三、Sqoop 与 HDFS</a><br/>
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<a href="#31-MySQL数据导入到HDFS">3.1 MySQL数据导入到HDFS</a><br/>
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<a href="#1-导入命令">1. 导入命令</a><br/>
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<a href="#2-导入验证">2. 导入验证</a><br/>
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<a href="#32-HDFS数据导出到MySQL">3.2 HDFS数据导出到MySQL</a><br/>
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<a href="#四Sqoop-与-Hive">四、Sqoop 与 Hive</a><br/>
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||||
<a href="#31-MySQL数据导入到Hive">3.1 MySQL数据导入到Hive</a><br/>
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<a href="#1-导入命令">1. 导入命令</a><br/>
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<a href="#2-导入验证">2. 导入验证</a><br/>
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<a href="#3-可能出现的问题">3. 可能出现的问题</a><br/>
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<a href="#32-Hive-导出数据到MySQL">3.2 Hive 导出数据到MySQL</a><br/>
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<a href="#1-查看Hive表在HDFS的存储位置">1. 查看Hive表在HDFS的存储位置</a><br/>
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<a href="#32-执行导出命令">3.2 执行导出命令</a><br/>
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<a href="#41-MySQL数据导入到Hive">4.1 MySQL数据导入到Hive</a><br/>
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<a href="#42-Hive-导出数据到MySQL">4.2 Hive 导出数据到MySQL</a><br/>
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<a href="#五Sqoop-与-HBase">五、Sqoop 与 HBase</a><br/>
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||||
<a href="#51-MySQL导入数据到HBase">5.1 MySQL导入数据到HBase</a><br/>
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<a href="#1-导入数据">1. 导入数据</a><br/>
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<a href="#2-导入验证">2. 导入验证</a><br/>
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<a href="#六全库导出">六、全库导出</a><br/>
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<a href="#七Sqoop-数据过滤">七、Sqoop 数据过滤</a><br/>
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<a href="#71-query参数">7.1 query参数</a><br/>
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<a href="#72-增量导入">7.2 增量导入</a><br/>
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<a href="#八类型支持">八、类型支持</a><br/>
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</nav>
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## 一、Sqoop 基本命令
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**1. 查看所有命令**
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```shell
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# sqoop help
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-help.png"/> </div>
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**2. 查看某条命令的具体使用方法**
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```shell
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# sqoop help 命令名
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```
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## 二、Sqoop 与 MySQL
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**1. 查询MySQL所有数据库**
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通常用于Sqoop与MySQL连通测试。
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```shell
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sqoop list-databases \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \
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--username root \
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--password root
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-list-databases.png"/> </div>
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**2. 查询指定数据库中所有数据表**
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```shell
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sqoop list-tables \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root
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```
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## 三、Sqoop 与 HDFS
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### 3.1 MySQL数据导入到HDFS
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#### 1. 导入命令
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导出MySQL数据库中的`help_keyword`表到HDFS的`/sqoop`目录下，如果导入目录存在则先删除再导入，使用3个map tasks并行导入。
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword \ # 待导入的表
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--delete-target-dir \ # 目标目录存在则先删除
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--target-dir /sqoop \ # 导入的目标目录
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--fields-terminated-by '\t' \ # 指定导出数据的分隔符
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-m 3 # 指定并行执行的map tasks数量
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```
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> 注：help_keyword表是MySQL的一张字典表，只要安装MySQL就会存在这张表，之后的示例均使用这张表。
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从打印的日志我们可以看到输入数据被平均`split`为三份，分别启动三个`map task`对应处理。MapReduce出现`successfully`则代表导入成功。
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数据默认是以表主键列进行的拆分，如果你的表没有主键，有以下两种方案：
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+ 添加`-- autoreset-to-one-mapper`参数，代表只启动一个`map task`，即不并行执行；
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+ 若任要并行执行，则需要使用`--split-by <column-name>` 指明用于拆分数据的参考列。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-map-task.png"/> </div>
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#### 2. 导入验证
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```shell
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# 查看导入后的目录
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hadoop fs -ls -R /sqoop
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# 查看导入内容
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hadoop fs -text /sqoop/part-m-00000
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```
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查看HDFS导入目录,可以看到表中数据被分为3部分进行存储，这是由指定的并行度决定的。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hdfs_ls.png"/> </div>
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<br/>
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### 3.2 HDFS数据导出到MySQL
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```shell
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sqoop export \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword_from_hdfs \ # 导出数据存储在MySQL的help_keyword_from_hdf的表中
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--export-dir /sqoop \
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--input-fields-terminated-by '\t'\
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--m 3
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```
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表必须预先创建，建表语句如下：
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```sql
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CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword ;
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```
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## 四、Sqoop 与 Hive
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### 3.1 MySQL数据导入到Hive
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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。
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#### 1. 导入命令
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword \ # 待导入的表
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--delete-target-dir \ # 如果临时目录存在删除
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--target-dir /sqoop_hive \ # 临时目录位置
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--hive-database sqoop_test \ # 导入到Hive中的sqoop_test数据库 数据库需要预先创建，不指定则默认使用Hive中的default库
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--hive-import \ # 导入到Hive
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--hive-overwrite \ # 如果Hive表中有数据则覆盖，这会清除表中原有的数据，然后再写入
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-m 3 # 并行度
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```
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导入到Hive中的`sqoop_test`数据库需要预先创建，不指定则默认使用Hive中的`default`库
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```shell
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# 查看hive中的所有数据库
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hive> SHOW DATABASES;
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# 创建sqoop_test数据库
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hive> CREATE DATABASE sqoop_test;
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```
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#### 2. 导入验证
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```shell
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# 查看 sqoop_test 数据库的所有表
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hive> SHOW TABLES IN sqoop_test;
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# 查看表中数据
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hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hive_tables.png"/> </div>
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#### 3. 可能出现的问题
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hive_error.png"/> </div>
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如果执行报错`java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf`,
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则需将Hive安装目录下`lib`下的hive-exec-**.jar 放到sqoop 的`lib`
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```shell
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[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-*
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-rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar
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||||
[root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar ${SQOOP_HOME}/lib
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```
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<br/>
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### 3.2 Hive 导出数据到MySQL
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由于Hive的数据是存储在HDFS上的，所以Hive导入数据到MySQL，实际上就是HDFS导入数据到MySQL。
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#### 1. 查看Hive表在HDFS的存储位置
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```shell
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# 进入对应的数据库
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hive> use sqoop_test;
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# 查看表信息
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hive> desc formatted help_keyword;
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```
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Location属性为其存储位置：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-hive-location.png"/> </div>
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这里可以使用hdfs命令查看一下这个目录，可以看到这和我们在上一小节直接存储到HDFS的文件结构相同：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-hive-hdfs.png"/> </div>
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#### 3.2 执行导出命令
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```shell
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sqoop export \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword_from_hive \
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--export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword \
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-input-fields-terminated-by '\001' \ # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001
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--m 3
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```
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MySQL中的表需要预先创建：
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```sql
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CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword ;
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```
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## 五、Sqoop 与 HBase
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> 本小节只讲解RDBMS导入数据到HBase，因为暂时没有命令支持HBase直接导出到RDBMS。
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### 5.1 MySQL导入数据到HBase
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#### 1. 导入数据
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将`help_keyword`表中数据导入到HBase 上的 `help_keyword_hbase`表中，使用原表的主键`help_keyword_id`作为RowKey，原表的所有列都会在`keywordInfo`列族下，目前只支持全部导入到一个列族下，不支持分别指定列族。
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword \ # 待导入的表
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--hbase-table help_keyword_hbase \ # hbase 表名称，表需要预先创建
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--column-family keywordInfo \ # 所有列导入到 keywordInfo 列族下
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--hbase-row-key help_keyword_id # 使用原表的help_keyword_id作为RowKey
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```
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导入的HBase表需要预先创建
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```shell
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# 查看所有表
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hbase> list
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# 创建表
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hbase> create 'help_keyword_hbase', 'keywordInfo'
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# 查看表信息
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hbase> desc 'help_keyword_hbase'
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```
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#### 2. 导入验证
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使用`scan`查看表数据
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hbase.png"/> </div>
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## 六、全库导出
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Sqoop支持通过`import-all-tables`命令进行全库导出到HDFS/Hive，但需要注意有以下两个限制：
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+ 所有表必须有主键；或者使用`--autoreset-to-one-mapper`，代表只启动一个`map task`;
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+ 你既不能使用非默认的分割列也不能通过WHERE子句添加任何限制
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||||
> 第二点翻译得比较拗口，这里列出官方原本的说明：
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>
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> + You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditions via a `WHERE` clause.
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全库导出到HDFS：
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```shell
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||||
sqoop import-all-tables \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
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--username root \
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--password root \
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--warehouse-dir /sqoop_all \ # 每个表会单独导出到一个目录，需要用此参数指明所有目录的父目录
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--fields-terminated-by '\t' \
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-m 3
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```
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||||
全库导出到Hive：
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```shell
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||||
sqoop import-all-tables -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
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--username root \
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--password root \
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--hive-database sqoop_test \ # 导出到Hive对应的库
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--hive-import \
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--hive-overwrite \
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-m 3
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```
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## 七、Sqoop 数据过滤
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### 7.1 query参数
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这里主要介绍`--query`参数，Sqoop可以使用`query`参数定义查询SQL，从而可以导出任何所需的结果集。其他参数`--table`， `- column`和`--where`能实现的查询都能使用`--query`实现。
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||||
**query的使用示例**
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```shell
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||||
sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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||||
--query 'select * from help_keyword where $CONDITIONS and help_keyword_id < 50' \
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||||
--delete-target-dir \
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||||
--target-dir /sqoop_hive \
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||||
--hive-database sqoop_test \ # 指定导入目标数据库 不指定则默认使用Hive中的default库
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--hive-table filter_help_keyword \ # 指定导入目标表
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--split-by help_keyword_id \ # 指定用于split的列
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--hive-import \ # 导入到Hive
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--hive-overwrite \ 、
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-m 3
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```
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在使用`query`进行数据过滤时，需要注意以下三点：
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+ 必须用`--hive-table`指明目标表；
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+ 如果并行度`-m`不为1或者没有指定`--autoreset-to-one-mapper`，则需要用` --split-by `指明参考列；
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||||
+ query自定义查询的SQL语句必须包含`$CONDITIONS`，这是固定写法，作用是动态替换。
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### 7.2 增量导入
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```shell
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||||
sqoop import \
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||||
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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||||
--username root \
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--password root \
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||||
--table help_keyword \
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||||
--target-dir /sqoop_hive \
|
||||
--hive-database sqoop_test \
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--incremental append \ # 指明模式
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--check-column help_keyword_id \ # 指明用于增量导入的参考列
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--last-value 300 \ # 指定参考列上次导入的最大值
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||||
--hive-import \
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-m 3
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```
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incremental 模式有以下两个可选的选项：
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+ append：要求参考列的值必须是递增的，所有大于`last-value`的值都会被导入；
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+ lastmodified：要求参考列的值必须是timestamp类型，且插入数据时候要在参考列插入当前时间戳，更新数据时也要更新参考列时间戳，所有时间晚于``last-value``的数据都会被导入。
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通过上面的解释我们可以看出来，其实Sqoop的增量导入并没有太多神器的地方，完全就是依靠维护的参考列来判断哪些是增量数据。当然我们也可以使用上面介绍的`query`来手动进行增量导出，这样反而更加灵活。
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## 八、类型支持
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Sqoop默认支持数据库的大多数字段类型，但是某些特殊类型是不支持的。遇到不支持的类型，程序会抛出异常`Hive does not support the SQL type for column xxx`异常，此时可以通过下面两个参数进行强制类型转换：
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可以通过下面两个参数进行强制类型转换：
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+ --map-column-java\<mapping> 参数：重写SQL到Java类型的映射
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+ --map-column-hive \<mapping> 参数： 重写Hive到Java类型的映射
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下面例子演示了将原先`id`字段强制转为String类型，`value`字段强制转为Integer类型：
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```
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$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer
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```
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## 参考资料
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## 一、Sqoop 基本命令
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**1. 查看所有命令**
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```shell
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||||
# sqoop help
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||||
```
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-help.png"/> </div>
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||||
**2. 查看某条命令的具体使用方法**
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```shell
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||||
# sqoop help 命令名
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```
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||||
## 二、Sqoop 与 MySQL
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||||
**1. 查询MySQL所有数据库**
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|
||||
通常用于Sqoop与MySQL连通测试。
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```shell
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||||
sqoop list-databases \
|
||||
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \
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||||
--username root \
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||||
--password root
|
||||
```
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-list-databases.png"/> </div>
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||||
**2. 查询指定数据库中所有数据表**
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||||
```shell
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||||
sqoop list-tables \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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||||
--username root \
|
||||
--password root
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```
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## 三、Sqoop 与 HDFS
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### 3.1 MySQL数据导入到HDFS
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#### 1. 导入命令
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||||
导出MySQL数据库中的`help_keyword`表到HDFS的`/sqoop`目录下，如果导入目录存在则先删除再导入，使用3个map tasks并行导入。
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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||||
--password root \
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||||
--table help_keyword \ # 待导入的表
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||||
--delete-target-dir \ # 目标目录存在则先删除
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||||
--target-dir /sqoop \ # 导入的目标目录
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--fields-terminated-by '\t' \ # 指定导出数据的分隔符
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-m 3 # 指定并行执行的map tasks数量
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```
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> 注：help_keyword表是MySQL的一张字典表，只要安装MySQL就会存在这张表，之后的示例均使用这张表。
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从打印的日志我们可以看到输入数据被平均`split`为三份，分别启动三个`map task`对应处理。MapReduce出现`successfully`则代表导入成功。
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数据默认是以表主键列进行的拆分，如果你的表没有主键，有以下两种方案：
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+ 添加`-- autoreset-to-one-mapper`参数，代表只启动一个`map task`，即不并行执行；
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+ 若任要并行执行，则需要使用`--split-by <column-name>` 指明用于拆分数据的参考列。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-map-task.png"/> </div>
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#### 2. 导入验证
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```shell
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# 查看导入后的目录
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hadoop fs -ls -R /sqoop
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# 查看导入内容
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hadoop fs -text /sqoop/part-m-00000
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```
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查看HDFS导入目录,可以看到表中数据被分为3部分进行存储，这是由指定的并行度决定的。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hdfs_ls.png"/> </div>
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<br/>
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### 3.2 HDFS数据导出到MySQL
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```shell
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sqoop export \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword_from_hdfs \ # 导出数据存储在MySQL的help_keyword_from_hdf的表中
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--export-dir /sqoop \
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--input-fields-terminated-by '\t'\
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--m 3
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```
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表必须预先创建，建表语句如下：
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```sql
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CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword ;
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```
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## 四、Sqoop 与 Hive
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### 4.1 MySQL数据导入到Hive
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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。
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#### 1. 导入命令
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword \ # 待导入的表
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--delete-target-dir \ # 如果临时目录存在删除
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--target-dir /sqoop_hive \ # 临时目录位置
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--hive-database sqoop_test \ # 导入到Hive中的sqoop_test数据库 数据库需要预先创建，不指定则默认使用Hive中的default库
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--hive-import \ # 导入到Hive
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--hive-overwrite \ # 如果Hive表中有数据则覆盖，这会清除表中原有的数据，然后再写入
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-m 3 # 并行度
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```
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导入到Hive中的`sqoop_test`数据库需要预先创建，不指定则默认使用Hive中的`default`库
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```shell
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# 查看hive中的所有数据库
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hive> SHOW DATABASES;
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# 创建sqoop_test数据库
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hive> CREATE DATABASE sqoop_test;
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```
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#### 2. 导入验证
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```shell
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# 查看 sqoop_test 数据库的所有表
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hive> SHOW TABLES IN sqoop_test;
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# 查看表中数据
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hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hive_tables.png"/> </div>
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#### 3. 可能出现的问题
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hive_error.png"/> </div>
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如果执行报错`java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf`,
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则需将Hive安装目录下`lib`下的hive-exec-**.jar 放到sqoop 的`lib`
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```shell
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[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-*
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-rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar
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||||
[root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar ${SQOOP_HOME}/lib
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```
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<br/>
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### 4.2 Hive 导出数据到MySQL
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由于Hive的数据是存储在HDFS上的，所以Hive导入数据到MySQL，实际上就是HDFS导入数据到MySQL。
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#### 1. 查看Hive表在HDFS的存储位置
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```shell
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# 进入对应的数据库
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hive> use sqoop_test;
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# 查看表信息
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hive> desc formatted help_keyword;
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```
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Location属性为其存储位置：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-hive-location.png"/> </div>
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这里可以使用hdfs命令查看一下这个目录，可以看到这和我们在上一小节直接存储到HDFS的文件结构相同：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop-hive-hdfs.png"/> </div>
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#### 3.2 执行导出命令
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```shell
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sqoop export \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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||||
--table help_keyword_from_hive \
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||||
--export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword \
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-input-fields-terminated-by '\001' \ # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001
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--m 3
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```
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MySQL中的表需要预先创建：
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```sql
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CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword ;
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```
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## 五、Sqoop 与 HBase
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> 本小节只讲解RDBMS导入数据到HBase，因为暂时没有命令支持HBase直接导出到RDBMS。
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### 5.1 MySQL导入数据到HBase
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#### 1. 导入数据
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将`help_keyword`表中数据导入到HBase 上的 `help_keyword_hbase`表中，使用原表的主键`help_keyword_id`作为RowKey，原表的所有列都会在`keywordInfo`列族下，目前只支持全部导入到一个列族下，不支持分别指定列族。
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```shell
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sqoop import \
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||||
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
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--password root \
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--table help_keyword \ # 待导入的表
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--hbase-table help_keyword_hbase \ # hbase 表名称，表需要预先创建
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--column-family keywordInfo \ # 所有列导入到 keywordInfo 列族下
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--hbase-row-key help_keyword_id # 使用原表的help_keyword_id作为RowKey
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```
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||||
导入的HBase表需要预先创建
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```shell
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# 查看所有表
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hbase> list
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# 创建表
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hbase> create 'help_keyword_hbase', 'keywordInfo'
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# 查看表信息
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hbase> desc 'help_keyword_hbase'
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```
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#### 2. 导入验证
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使用`scan`查看表数据
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sqoop_hbase.png"/> </div>
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## 六、全库导出
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Sqoop支持通过`import-all-tables`命令进行全库导出到HDFS/Hive，但需要注意有以下两个限制：
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+ 所有表必须有主键；或者使用`--autoreset-to-one-mapper`，代表只启动一个`map task`;
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+ 你既不能使用非默认的分割列也不能通过WHERE子句添加任何限制
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||||
> 第二点翻译得比较拗口，这里列出官方原本的说明：
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>
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> + You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditions via a `WHERE` clause.
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全库导出到HDFS：
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```shell
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sqoop import-all-tables \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
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--username root \
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--password root \
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--warehouse-dir /sqoop_all \ # 每个表会单独导出到一个目录，需要用此参数指明所有目录的父目录
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--fields-terminated-by '\t' \
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-m 3
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```
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全库导出到Hive：
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```shell
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sqoop import-all-tables -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
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--username root \
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--password root \
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--hive-database sqoop_test \ # 导出到Hive对应的库
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--hive-import \
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--hive-overwrite \
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-m 3
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```
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## 七、Sqoop 数据过滤
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### 7.1 query参数
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这里主要介绍`--query`参数，Sqoop可以使用`query`参数定义查询SQL，从而可以导出任何所需的结果集。其他参数`--table`， `- column`和`--where`能实现的查询都能使用`--query`实现。
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**query的使用示例**
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```shell
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sqoop import \
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--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
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--username root \
|
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--password root \
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--query 'select * from help_keyword where $CONDITIONS and help_keyword_id < 50' \
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--delete-target-dir \
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--target-dir /sqoop_hive \
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--hive-database sqoop_test \ # 指定导入目标数据库 不指定则默认使用Hive中的default库
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--hive-table filter_help_keyword \ # 指定导入目标表
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--split-by help_keyword_id \ # 指定用于split的列
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--hive-import \ # 导入到Hive
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--hive-overwrite \ 、
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-m 3
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```
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在使用`query`进行数据过滤时，需要注意以下三点：
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+ 必须用`--hive-table`指明目标表；
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+ 如果并行度`-m`不为1或者没有指定`--autoreset-to-one-mapper`，则需要用` --split-by `指明参考列；
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+ query自定义查询的SQL语句必须包含`$CONDITIONS`，这是固定写法，作用是动态替换。
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### 7.2 增量导入
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```shell
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sqoop import \
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||||
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
|
||||
--username root \
|
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--password root \
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||||
--table help_keyword \
|
||||
--target-dir /sqoop_hive \
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||||
--hive-database sqoop_test \
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--incremental append \ # 指明模式
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--check-column help_keyword_id \ # 指明用于增量导入的参考列
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--last-value 300 \ # 指定参考列上次导入的最大值
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--hive-import \
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-m 3
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```
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incremental 模式有以下两个可选的选项：
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+ append：要求参考列的值必须是递增的，所有大于`last-value`的值都会被导入；
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+ lastmodified：要求参考列的值必须是timestamp类型，且插入数据时候要在参考列插入当前时间戳，更新数据时也要更新参考列时间戳，所有时间晚于``last-value``的数据都会被导入。
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通过上面的解释我们可以看出来，其实Sqoop的增量导入并没有太多神器的地方，完全就是依靠维护的参考列来判断哪些是增量数据。当然我们也可以使用上面介绍的`query`来手动进行增量导出，这样反而更加灵活。
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## 八、类型支持
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Sqoop默认支持数据库的大多数字段类型，但是某些特殊类型是不支持的。遇到不支持的类型，程序会抛出异常`Hive does not support the SQL type for column xxx`异常，此时可以通过下面两个参数进行强制类型转换：
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可以通过下面两个参数进行强制类型转换：
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+ --map-column-java\<mapping> 参数：重写SQL到Java类型的映射
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+ --map-column-hive \<mapping> 参数： 重写Hive到Java类型的映射
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下面例子演示了将原先`id`字段强制转为String类型，`value`字段强制转为Integer类型：
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```
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$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer
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```
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## 参考资料
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[Sqoop User Guide (v1.4.7)](http://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html)
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