Sqoop-1.4.7安装以及使用

SQOOP安装及使用

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SQOOP安装

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-2.7.3
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce
export HBASE_HOME=/usr/local/soft/hbase-1.6.0
export HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-2.3.8
export ZOOCFGDIR=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.10/conf
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.10

# 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)
Sqoop-1.4.7安装以及使用

4、修改环境变量

vim /etc/profile
# 将sqoop的目录加入环境变量

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-2.3.8/lib/mysql-connector-java-8.0.26.jar /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/lib/

6、测试

# 打印sqoop版本
sqoop version
Sqoop-1.4.7安装以及使用
# 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>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
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
','
执行脚本
sqoop --options-file MySQLToHDFS.conf
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)

3、如果指定的分割键数据分布不均,可能导致数据倾斜问题

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

先会将MySQL的数据导出来并在HDFS上找个目录临时存放,默认为:/user/用户名/表名

然后再将数据加载到Hive中,加载完成后,会将临时存放的目录删除

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
在Hive中创建testsqoop库
hive> create database testsqoop;
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

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

scp /usr/bin/mysqldump node1:/usr/bin/
scp /usr/bin/mysqldump node2:/usr/bin/
-e参数的使用
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
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