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Sqoop基本使用

一、Sqoop 基本命令
二、Sqoop 与 MySQL
三、Sqoop 与 HDFS
    3.1 MySQL数据导入到HDFS
    3.2 HDFS数据导出到MySQL
四、Sqoop 与 Hive
    4.1 MySQL数据导入到Hive
    4.2 Hive 导出数据到MySQL
五、Sqoop 与 HBase
    5.1 MySQL导入数据到HBase
六、全库导出
七、Sqoop 数据过滤
八、类型支持

一、Sqoop 基本命令

1. 查看所有命令

# sqoop help

2. 查看某条命令的具体使用方法

# sqoop help 命令名

二、Sqoop 与 MySQL

1. 查询MySQL所有数据库

通常用于Sqoop与MySQL连通测试。

sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \
--username root \
--password root

2. 查询指定数据库中所有数据表

sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
--username root \
--password root

三、Sqoop 与 HDFS

3.1 MySQL数据导入到HDFS

1. 导入命令

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。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \     
--username root \
--password root \
--table help_keyword \           # 待导入的表
--delete-target-dir \            # 目标目录存在则先删除
--target-dir /sqoop \            # 导入的目标目录
--fields-terminated-by '\t'  \   # 指定导出数据的分隔符
-m 3                             # 指定并行执行的map tasks数量

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。

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。

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：

• 添加-- autoreset-to-one-mapper参数，代表只启动一个map task，即不并行执行；

• 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。

2. 导入验证

# 查看导入后的目录
hadoop fs -ls  -R /sqoop
# 查看导入内容
hadoop fs -text  /sqoop/part-m-00000

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。

3.2 HDFS数据导出到MySQL

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hdfs \        # 导出数据存储在MySQL的help_keyword_from_hdf的表中
    --export-dir /sqoop  \
    --input-fields-terminated-by '\t'\
    --m 3 

表必须预先创建，建表语句如下：

CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword ;

四、Sqoop 与 Hive

4.1 MySQL数据导入到Hive

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。

1. 导入命令

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
  --username root \
  --password root \
  --table help_keyword \        # 待导入的表     
  --delete-target-dir \         # 如果临时目录存在删除
  --target-dir /sqoop_hive  \   # 临时目录位置
  --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
  --hive-import \               # 导入到Hive
  --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
  -m 3                          # 并行度

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

 # 查看hive中的所有数据库
 hive>  SHOW DATABASES;
 # 创建sqoop_test数据库
 hive>  CREATE DATABASE sqoop_test;

2. 导入验证

# 查看 sqoop_test 数据库的所有表
 hive>  SHOW  TABLES  IN  sqoop_test;
# 查看表中数据
 hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;

3. 可能出现的问题

如果执行报错java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf,

则需将Hive安装目录下lib下的hive-exec-**.jar 放到sqoop 的lib

[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-*
-rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar
[root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar  ${SQOOP_HOME}/lib

4.2 Hive 导出数据到MySQL

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。

1. 查看Hive表在HDFS的存储位置

# 进入对应的数据库
hive> use sqoop_test;
# 查看表信息
hive> desc formatted help_keyword;

Location属性为其存储位置：

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：

3.2 执行导出命令

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hive \
    --export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword  \
    -input-fields-terminated-by '\001' \             # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001
    --m 3 

MySQL中的表需要预先创建：

CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword ;

五、Sqoop 与 HBase

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。

5.1 MySQL导入数据到HBase

1. 导入数据

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。

sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword \              # 待导入的表
    --hbase-table help_keyword_hbase \  # hbase 表名称，表需要预先创建
    --column-family keywordInfo \       # 所有列导入到 keywordInfo 列族下 
    --hbase-row-key help_keyword_id     # 使用原表的help_keyword_id作为RowKey

导入的HBase表需要预先创建

# 查看所有表
hbase> list
# 创建表
hbase> create 'help_keyword_hbase', 'keywordInfo'
# 查看表信息
hbase> desc 'help_keyword_hbase'

2. 导入验证

使用scan查看表数据

六、全库导出

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：

• 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;
• 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

第二点翻译得比较拗口，这里列出官方原本的说明：

• You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditions via a WHERE clause.

全库导出到HDFS：

sqoop import-all-tables \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
    --username root \
    --password root \
    --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
    --fields-terminated-by '\t'  \
    -m 3

全库导出到Hive：

sqoop import-all-tables -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
  --username root \
  --password root \
  --hive-database sqoop_test \         # 导出到Hive对应的库   
  --hive-import \
  --hive-overwrite \
  -m 3

七、Sqoop 数据过滤

7.1 query参数

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。

query的使用示例

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
  --username root \
  --password root \
  --query 'select * from help_keyword where  $CONDITIONS and  help_keyword_id < 50' \  
  --delete-target-dir \            
  --target-dir /sqoop_hive  \ 
  --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
  --hive-table filter_help_keyword \     # 指定导入目标表
  --split-by help_keyword_id \           # 指定用于split的列      
  --hive-import \                        # 导入到Hive
  --hive-overwrite \                     、
  -m 3                                  

在使用query进行数据过滤时，需要注意以下三点：

• 必须用--hive-table指明目标表；

• 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；

• 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。

7.2 增量导入

sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword \
    --target-dir /sqoop_hive  \
    --hive-database sqoop_test \         
    --incremental  append  \             # 指明模式
    --check-column  help_keyword_id \    # 指明用于增量导入的参考列
    --last-value 300  \                  # 指定参考列上次导入的最大值
    --hive-import \   
    -m 3  

incremental 模式有以下两个可选的选项：

• 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；

• 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。

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。

八、类型支持

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：

可以通过下面两个参数进行强制类型转换：

• --map-column-java<mapping> 参数：重写SQL到Java类型的映射
• --map-column-hive <mapping> 参数： 重写Hive到Java类型的映射

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：

$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer

参考资料

Sqoop User Guide (v1.4.7)