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sqoop学习
最近学习了下这个导数据的工具,但是在export命令这里卡住了,暂时排不了错误。先记录学习的这一点吧
sqoop是什么
sqoop(sql-on-hadoop):是用来实现结构型数据(如关系型数据库)和hadoop之间进行数据迁移的工具。它充分利用了mapreduce的并行特点以及批处理的方式加快数据的传输,同时也借助mapreduce实现了容错。
sqoop架构
1)sqoop目前有两个版本sqoop1(1.4.x)和sqoop2(1.99.x),这里安装的是sqoop1版本
2)sqoop1是由client端直接接入hadoop,任务通过解析生成对应的mapreduce执行
3)sqoop1架构图
4)导入(import)与导出(export) 导入:往hdfs上导数据 导出:从hdfs上导出去
导入流程: 1)读取要导入数据的表结构 2)读取参数,设置好job 3)调用mapreduce执行任务 ----a 首先要对数据进行切分 ----b 写入范围,以便读取 ----c 读取范围参数(第二步中设置的参数) ----d 创建RecordReader并从数据库中读取数据 ----e 创建map ----f 执行map
导出流程:导入过程的逆向过程
sqoop常用命令
命令初步认识
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ 注释: sqoop:表示sqoop命令 import:表示导入 --connect jdbc:mysql://spark1:3306 :表示告诉jdbc,连接mysql的url。这个是在hive的hive-site.xml中设置的 wujiadong:表示mysql数据库中的一个数据库 --username root: 连接mysql的用户名 --password xxx: 连接mysql的密码,我这里省略了 --table stud_info: 从mysql要导出数据的表名称 --fields-terminated-by ‘\t‘: 指定输出文件中的行的字段分隔符,我这没有写 -m 1 表示复制过程使用1个map作业,如果不写的话默认是4个map 注:因我安装mysql时没有设置密码,所以没有加密码项
我导数据时候有时遇到导入不成功,报10020端口连接不上,试试在namenode上执行命令: mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 之后再去导数据
1)version:显示sqoop版本
查看安装的sqoop版本 [root@spark1 ~]# sqoop version
2)help:查看sqoop帮助信息
[root@spark1 ~]# sqoop help
3)list-databases:打印出关系数据库所有的数据库名
显示出mysql数据库下所有数据库名 [root@spark1 sqoop]# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://spark1:3306 --username root
4)数据库连接参数
–connect <jdbc-uri> :Jdbc连接url,示例如--connect jdbc:mysql://spark1:3306 –connection-manager :指定要使用的连接管理类 –driver :指定jdbc要使用的驱动类 -P :从控制台读取输入的密码,注意P是大写的 –password :Jdbc url中的数据库连接密码 –username :Jdbc url中的数据库连接用户名 –verbose :在控制台打印出详细运行信息 –connection-param-file :一个记录着数据库连接参数的文件
4)list-tables:打印出关系数据库某一数据库的所有表名
显示mysql数据库中wujiadong这个数据库中所有的表名 [root@spark1 ~]# sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong -username root
5)import:将数据库表的数据导入到hive中,如果在hive中没有对应的表,则自动生成与数据库表名相同的表
–append : 数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上 –as-avrodatafile : 将数据导入到一个Avro数据文件中 –as-sequencefile : 将数据导入到一个sequence文件中 –as-textfile : 将数据导入到一个普通文本文件中,生成该文本文件后,可以在hive中通过sql语句查询出结果 –boundary-query : 边界查询,也就是在导入前先通过SQL查询得到一个结果集,然后导入的数据就是该结果集内的数据,格式如:–boundary-query ‘select id,creationdate from person where id = 3’,表示导入的数据为id=3的记录.注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段,否则会报错:java.sql.SQLException: Invalid value for –columns : 指定要导入的字段值,格式如:–columns id,username –query,-e<statement> : 从查询结果中导入数据,该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table,在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含$CONDITIONS,示例:–query ‘select * from person where $CONDITIONS ‘ –target-dir /user/hive/warehouse/person –hive-table person –split-by<column-name> :表的列名,用来切分工作单元,一般后面跟主键ID –table <table-name> :关系数据库表名,数据从该表中获取 –target-dir <dir> :指定hdfs路径
增量导入
–check-column (col):用来作为判断的列名,如id –incremental (mode):append:追加,比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified:最后的修改时间,追加last-value指定的日期之后的记录 –last-value (value):指定自从上次导入后列的最大值(大于该指定的值),也可以自己设定某一值
数据从mysql导入到hdfs
实例1:将mysql中wujiadong数据库中的表stud_info表中的数据导入到hdfs(--target-dir)
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ 如果这个目录存在会报错。 [root@spark1 ~]# hadoop fs -lsr /user/sqoop_test 导入成功后查看 [root@spark1 ~]# hadoop fs -cat /user/sqoop_test/part* 可以直接查看导入的数据。这里出现了中文乱码暂时不管,后面解决 如果执行之后不成功可以试试在命令后加上-m 1 只启动一个map
实例2:在1的基础上继续往这个文件中导入数据(append)
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --append --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ 可以看到比原来的多了解一个文件
实例3:在1基础上删除已存在文件并导入数据(--delete-target-dir)
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ --delete-target-dir
实例4:增量导入数据到hdfs
实例5:指定条件导入(注意不能含中文)
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ -m 1 --where "stud_gend=‘M‘" --append 模糊查询 [root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ -m 1 --where "stud_code like ‘%201510%‘" --append
实例6:启用压缩
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username http://www.90168.org/root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ -m 1 --where "stud_gend=‘M‘" --append -z
默认Gzip压缩;其它压缩方式用--compression-codec xxx
使用text命令查看压缩文件
[root@spark1 ~]# hadoop fs -text /user/sqoop_test/part-m-00001.gz
实例7:导入空值(NULL)处理
字符串类型 [root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ -m 1 --where "stud_gend=‘M‘" --append --null-string "**" 非字符串类型 [root@spark1 hive_test]# sqoop import --connect jdbc:mysql://spark1:3306/wujiadong --username root --table stud_info --target-dir ‘hdfs://spark1:9000/user/sqoop_test‘ -m 1 --where "stud_gend=‘M‘" --append --null-string "**" --null-non-string "##"
实例8:sql导入
数据从mysql导入到hive
--hive-home <dir>:直接指定hive安装目录 --hive-import:使用默认分隔符导入hive --hive-overwrite:覆盖掉在hive表中已经存在的数据 --create-hive-table:生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表。如果表不存在,则创建,如果存在,报错 --hive-table <table-name>:导入到hive指定的表,可以创建新表 --hive-drop-import-delims:入数据到hive时,删除字符串字段中的 \n, \r, and \01 --hive-delims-replacement:用自定义的字符串替换掉数据中的\n, \r, and \01等字符 --hive-partition-key:创建分区,后面直接跟分区名即可,创建完毕后,通过describe 表名可以看到分区名,默认为string型 --hive-partition-value <v>:该值是在导入数据到hive中时,与–hive-partition-key设定的key对应的value值 --map-column-hive <map>:生成hive表时,可以更改生成字段的数据类型,格式如:–map-column-hive LAST_ACCESS_TIME=string --fields-terminated-by:指定分隔符(hive默认的分隔符是/u0001)
实例1 :将mysql数据库wujiadong1中的stud_info表中数据导入到hive总的stud_info1表中(该表未先创建)
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.220.144:3306/wujiadong1 --username root -table stud_info --hive-import -m 1 --hive-table stud_info1 没有指定导入到哪个数据库,默认导入到default数据库中
实例2:将mysql数据库wujiadong1中的stud_info表中数据导入到hive的sqoop_test数据库的stud_info表中(该表未先创建)
在hive中创建数据库sqoop_test hive> create database sqoop_test; 使用sqoop创建表并导入表 [root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.220.144:3306/wujiadong1 --username root --table stud_info --hive-import -m 1 --hive-table sqoop_test.stud_info #指定导入到那个数据库中 进入hive查看是否导入成功 hive> use sqoop_test; hive> show tables; hive> desc stud_info; hive> select * from stud_info;
实例3:在2的基础上用--hive-overwrite覆盖导入
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.220.144:3306/wujiadong1 --username root --table stud_info --hive-import -m 1 --hive-table sqoop_test.stud_info --hive-overwrite 只覆盖数据,不覆盖表结构
实例4:使用非默认分隔符“,”分隔hive表字段
[root@spark1 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.220.144:3306/wujiadong1 www.90168.org--username root --table stud_info --hive-import -m 1 --hive-table sqoop_test.stud_info1 --fields-terminated-by ","
hive> show create table stud_info1; 查看详细信息
实例5:增量导入
数据从mysql导入到hbase(学完hbase再学)
7)文件输出参数
–enclosed-by <char> : 给字段值前后加上指定的字符,比如双引号,示例:–enclosed-by ‘\”‘,显示例子:”3″,”jimsss” –fields-terminated-by <char> : 设定每个字段是以什么符号作为结束的,默认是逗号,也可以改为其它符号 –lines-terminated-by <char> : 设定每条记录行之间的分隔符,默认是换行,但也可以设定自己所需要的字符串 –delete-target-dir : 每次运行导入命令前,若有就先删除target-dir指定的目录
6)export:从hdfs中导出数据到关系数据库中
--validate <class-name>:启用数据副本验证功能,仅支持单表拷贝,可以指定验证使用的实现类 --validation-threshold <class-name>:指定验证门限所使用的类 --direct:使用直接导出模式(优化速度) --export-dir <dir>:导出过程中HDFS源路径 --m,--num-mappers <n>:使用n个map任务并行导出 --table <table-name>:导出的目的表名称 --update-key <col-name>:更新参考的列名称,多个列名使用逗号分隔 --input-null-string <null-string>:使用指定字符串,替换字符串类型值为null的列 --input-null-non-string <null-string>:使用指定字符串,替换非字符串类型值为null的列 --staging-table <staging-table-name>:在数据导出到数据库之前,数据临时存放的表名称
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参考资料1: sqoop中文手册
参考资料2: Sqoop导入关系数据库到Hive
参考资料3: sqoop安装文档
参考资料4: Sqoop之导入导出操作
sqoop学习
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