1、sqoop简介
sqoop是一个用来将hadoop中hdfs和关系型数据库中的数据相互迁移的工具，可以将一个关系型数据库(mysql、oracle等)中的数据
导入到hadoop的hdfs中，也可以将hdfs的数据导入到关系型数据库中。
2、sqoop的特点：
sqoop的底层实现是mapreduce，所以sqoop依赖于hadoop,数据是并行导入的。
3、sqoop的安装和配置
1)安装：
解压缩sqoop-1.4.3.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz，修改/etc/profile 将sqoop_home加入其中
因为要链接数据库，所以要将数据库的驱动jar包拷贝到sqoop的lib文件夹子下
2)配置：
重命名配置文件
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
修改文件内容(也可以不修改)：
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop/
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop
#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zk
4.sqoop的使用：
第一类：数据库中的数据导入到HDFS上
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast --username root --password 123
–table trade_detail --columns ‘id, account, income, expenses’
指定输出路径、指定数据分隔符
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast --username root --password 123
–table trade_detail --target-dir ‘/sqoop/td’ --fields-terminated-by ‘\t’
指定Map数量 -m
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast --username root --password 123
–table trade_detail --target-dir ‘/sqoop/td1’ --fields-terminated-by ‘\t’ -m 2
增加where条件, 注意：条件必须用引号引起来
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast --username root --password 123
–table trade_detail --where ‘id>3’ --target-dir ‘/sqoop/td2’
增加query语句(使用 \ 将语句换行)
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast --username root --password 123
–query ‘SELECT * FROM trade_detail where id > 2 AND $CONDITIONS’ --split-by trade_detail.id --target-dir ‘/sqoop/td3’
注意：如果使用–query这个命令的时候，需要注意的是where后面的参数，AND CONDITIONS这个参数必须加上而且存在单引号与双引号的区别，如果??query后面使用的是双引号，那么需要在CONDITIONS这个参数必须加上而且存在单引号与双引号的区别，如果--query后面使用的是双引号，那么需要在CONDITIONS这个参数必须加上而且存在单引号与双引号的区别，如果??query后面使用的是双引号，那么需要在CONDITIONS前加上\即$CONDITIONS
如果设置map数量为1个时即-m 1，不用加上–split-by ${tablename.column}，否则需要加上
第二类：将HDFS上的数据导出到数据库中
sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.8.120:3306/itcast --username root --password 123
–export-dir ‘/td3’ --table td_bak -m 1 --fields-termianted-by ‘\t’
第三类：使用sqoop导入数据到hive常用语句
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name--username user_name --table table_name --hive-import -m 5
内部执行实际分三部，1.将数据导入hdfs(可在hdfs上找到相应目录)，2.创建hive表名相同的表，3，将hdfs上数据传入hive表中
sqoop根据postgresql表创建hive表
sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-table
hive_table_name( --hive-partition-key partition_name若需要分区则加入分区名称)
导入hive已经创建好的表中
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5 --hive-
table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
使用query导入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --query "select ,* from retail_tb_order where
\$CONDITIONS" --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value
partititon_value);
注意：$CONDITIONS条件必须有，query子句若用双引号，则$CONDITIONS需要使用\转义，若使用单引号，则不需要转义。
5.配置mysql远程连接
GRANT ALL PRIVILEGES ON itcast.* TO ‘root’@‘192.168.1.201’ IDENTIFIED BY ‘123’ WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO ‘root’@’%’ IDENTIFIED BY ‘123’ WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES
6.Sqoop原理(以import为例)
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。 比如select max(split_by),min(split-by) from
得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers为2的话，则会分成两个区域(1,500)和(501-100),
同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和
select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000。最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。
7.mapreduce job所需要的各种参数在Sqoop中的实现
InputFormatClass
com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat
OutputFormatClass
1)TextFile
com.cloudera.sqoop.mapreduce.RawKeyTextOutputFormat
2)SequenceFile
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat
3)AvroDataFile
com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroOutputFormat
3)Mapper
1)TextFile
com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper
2)SequenceFile
com.cloudera.sqoop.mapreduce.SequenceFileImportMapper
3)AvroDataFile
com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroImportMapper
4)taskNumbers
1)mapred.map.tasks(对应num-mappers参数) 2)job.setNumReduceTasks(0);
8.实例讲解：
这里以命令行:import –connect jdbc:mysql://localhost/test –username root –password 123456 –query “select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2 WHERE $CONDITIONS” –target-dir /user/sqoop/test -split-by sqoop_1.id –hadoop-home=/home/hdfs/hadoop-0.20.2-CDH3B3 –num-mappers 2
注:红色部分参数，后接根据命令衍生的参数值
1)设置Input
DataDrivenImportJob.configureInputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName, String splitByCol)
a)DBConfiguration.configureDB(Configuration conf, String driverClass,
String dbUrl, String userName, String passwd, Integer fetchSize)
1).mapreduce.jdbc.driver.class com.mysql.jdbc.Driver
2).mapreduce.jdbc.url jdbc:mysql://localhost/test
3).mapreduce.jdbc.username root
4).mapreduce.jdbc.password 123456
5).mapreduce.jdbc.fetchsize -2147483648
b)DataDrivenDBInputFormat.setInput(Job job,Class extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, String inputBoundingQuery)
1)job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class); 2)mapred.jdbc.input.bounding.query SELECT MIN(sqoop_1.id), MAX(sqoop_2.id) FROM (select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2 WHERE (1 = 1) ) AS t1
3)job.setInputFormatClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat.class);
4)mapreduce.jdbc.input.orderby sqoop_1.id
c)mapreduce.jdbc.input.class QueryResult
d)sqoop.inline.lob.length.max 16777216
2)设置Output
ImportJobBase.configureOutputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName)
a)job.setOutputFormatClass(getOutputFormatClass()); b)FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, codecClass);
c)SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job,CompressionType.BLOCK);
d)FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
3)设置Map
DataDrivenImportJob.configureMapper(Job job, String tableName,String tableClassName)
a)job.setOutputKeyClass(Text.class);
b)job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
c)job.setMapperClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper);
4)设置task number
JobBase.configureNumTasks(Job job)
mapred.map.tasks 4
job.setNumReduceTasks(0);
大概流程
1.读取要导入数据的表结构，生成运行类，默认是QueryResult，打成jar包，然后提交给Hadoop
2.设置好job，主要也就是设置好以上第六章中的各个参数
3.这里就由Hadoop来执行MapReduce来执行Import命令了，
1)首先要对数据进行切分，也就是DataSplit
DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)
2)切分好范围后，写入范围，以便读取
DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output) 这里是lowerBoundQuery and upperBoundQuery
3)读取以上2)写入的范围
DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)
4)然后创建RecordReader从数据库中读取数据
DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)
5)创建Map
TextImportMapper.setup(Context context)
6)RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据，设置好Map的Key和Value，交给Map
DBRecordReader.nextKeyValue()
7)运行map
TextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context)
最后生成的Key是行数据，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get()
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