09-28 03:13 阅读 138

Apache sqoop

文章来源: 黑马大数据

1.png

站在Apache立场看待数据流转问题，可以分为数据的导入导出:

Import：数据导入。RDBMS----->HadoopExport：数据导出。Hadoop---->RDBMS

1.2 sqoop安装

安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境。

最新稳定版： 1.4.6

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0.tar.gz

下载sqoop安装包

建议放置在hive和hadoop同服务器的路径下

将安装包上传到linux中, 并解压

修改配置文件 :

cd $SQOOP_HOME/conf
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vi sqoop-env.sh
修改一下三个位置 :
export HADOOP_COMMON_HOME= /export/servers/hadoop-2.7.5 
export HADOOP_MAPRED_HOME= /export/servers/hadoop-2.7.5
export HIVE_HOME= /export/servers/hive

加入mysql的jdbc的驱动包

cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.32.jar $SQOOP_HOME/lib/

验证启动 :

bin/sqoop list-databases \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ \ --username root --password hadoop
 
 本命令会列出所有mysql的数据库。如果可以显示, 整个Sqoop安装工作完成。

2. sqoop全量导入

“导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录都存储为文本文件的文本数据

导入语法: bin/sqoop import (generic-args) (import-args)

Sqoop测试表数据 :

在mysql中创建数据库userdb，然后执行参考资料中的sql脚本：

    创建三张表: emp雇员表、emp_add雇员地址表、emp_conn雇员联系表。

2.1 全量导入mysql表数据到HDFS

下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root \--password hadoop \--delete-target-dir \--target-dir /sqoopresult \--table emp --m 1属性说明: import : 执行导入--connect :   连接数据库地址--username : 用户名--password : 密码--delete-target-dir :  如果--target-dir指定目录存在, 则先进行删除--target-dir : 指定导出路径(hdfs)--table  :  指定要导出的数据库的表名--m   :  指定要执行几个map, 如果指定为 多个, 需要配合 --split-by 使用--split-by :  用于指定根据那个字段进行划分--fields-terminated-by : 指定导出后字段与字段之间的分隔号, 默认为 逗号

为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据：

    hdfs dfs -cat /sqoopresult/part-m-00000可以看出它会在HDFS上默认用逗号,分隔emp表的数据和字段。可以通过    --fields-terminated-by '\t'来指定分隔符。

2.2 全量导入mysql表数据到hive

将mysql的数据导入hive, 主要分为两种方式, 

    一种是先复制表结构 然后导出其数据

    一种是直接将表结构和数据一起导出

2.2.1 先复制表结构后导入

将关系型数据的表结构复制到hive中

bin/sqoop create-hive-table \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \--table emp_add \--username root \--password hadoop \--hive-table test.emp_add_sp

属性说明 :create-hive-table : 指定操作 : 创建hive的表--hive-table :  导入到hive的那个表中(注意: 建议 库名.表名, 否则会将表放置到默认的数据库中)

从关系数据库导入文件到hive中

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \--username root \--password hadoop \--table emp_add \--hive-table test.emp_add_sp \--hive-import \--m 1--hive-import : 标识为是hive的导入

2.2.2 直接复制表结构与数据

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root \--password hadoop \--table emp_conn \--hive-import \--m 1 \--hive-database test;此种导入方案, 导入到hive中, 默认的表名和关系型数据库的表名一致

1568082858914.png

2.3 导入表数据子集(where过滤)

**--where可以指定从关系数据库导入数据时的查询条件**。它执行在数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \--username root \--password hadoop \--where "city ='sec-bad'" \--target-dir /wherequery \--table emp_add \--m 1

[图片上传失败...(image-3f57de-1618541984179)]

2.4 导入表数据子集(query查询)

注意事项：

使用query sql语句来进行查找不能加参数--table ;
并且必须要添加where条件;
并且where条件后面必须带一个$CONDITIONS 这个字符串;
并且这个sql语句必须用单引号，不能用双引号;

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root \--password hadoop \--target-dir /wherequery12 \--query 'select id,name,deg from emp WHERE  id>1203 and $CONDITIONS' \--split-by id \--fields-terminated-by '\t' \--m 2

3 sqoop的增量导入

在实际工作当中，数据的导入，很多时候都是只需要导入增量数据即可，并不需要将表中的数据每次都全部导入到hive或者hdfs当中去，这样会造成数据重复的问题。因此一般都是选用一些字段进行增量的导入， sqoop支持增量的导入数据。

增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。

增量导入涉及的参数 :

--check-column (col)        
    用来指定一些列，这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入，和关系型数据库中的自增字段及时间戳类似。 
    注意:这些被指定的列的类型不能使任意字符类型，如char、varchar等类型都是不可以的，同时-- check-column可以去指定多个列。    
--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

3.1 append模式

操作步骤:

先执行以下指令将我们之前的数据全量导入:

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /appendresult \
--table emp --m 1

使用hadoop fs -cat 查看生产的数据文件, 发现数据已经导入到hdfs中

然后在MySQL的emp汇总插入2条增量数据

insert into `userdb`.`emp` (`id`, `name`, `deg`, `salary`, `dept`) values ('1206', 'allen', 'admin', '30000', 'tp');insert into `userdb`.`emp` (`id`, `name`, `deg`, `salary`, `dept`) values ('1207', 'woon', 'admin', '40000', 'tp');

执行如下的指令, 实现增量的导入:

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root  --password hadoop \--table emp --m 1 \--target-dir /appendresult \--incremental append \--check-column id \--last-value  1205--incremental : 安装那种方式进行增量,  可选择为 append  和 lastmodified--check-column : 根据那个列名来检测数据是否更新--last-value : 上一次的值

最后验证导入数据目录可以发现多了一个文件里面就是增量数据

3.2 lastmodified模式

操作步骤:

首先创建一个customer表，指定一个时间戳字段

create table customertest(id int,name varchar(20),last_mod timestamp default current_timestamp on update current_timestamp);

此处的时间戳设置为在数据的产生和更新时都会发生改变

分别插入如下记录:

insert into customertest(id,name) values(1,'neil');insert into customertest(id,name) values(2,'jack');insert into customertest(id,name) values(3,'martin');insert into customertest(id,name) values(4,'tony');insert into customertest(id,name) values(5,'eric');注意, 不要一起执行, 一条一条执行, 保证之间是有间隔时间的

再次插入一条数据进入customertest表

insert into customertest(id,name) values(6,'james')

使用incremental的方式进行增量的导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table customertest \
--target-dir /lastmodifiedresult \
--check-column last_mod \
--incremental lastmodified \
--last-value "2019-05-28 18:42:06" \
--m 1 \
--append

属性说明:
--append :  只有在 lastmodified才会出现, 可选值 append| merge-key

此处已经会导入我们最后插入的一条记录,但是我们却发现此处插入了2条数据，这是为什么呢？

这是因为采用lastmodified模式去处理增量时，会将大于等于last-value值的数据当做增量插入。

3.3 lastmodified模式:append和merge-key

使用lastmodified模式进行增量处理要指定增量数据是以**append**模式(附加)还是**merge-key**(合并)模式添加

下面演示使用merge-by的模式进行增量更新,我们去更新 id为1的name字段。

update customertest set name = 'Neil' where id = 1;
更新之后，这条数据的时间戳会更新为更新数据时的系统时间.

执行如下指令，把id字段作为merge-key:

bin/sqoop import \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root \--password hadoop \--table customertest \--target-dir /lastmodifiedresult \--check-column last_mod \--incremental lastmodified \--last-value "2019-05-28 18:42:06" \--m 1 \--merge-key id

由于merge-key模式是进行了一次完整的mapreduce操作，
因此最终我们在lastmodifiedresult文件夹下可以看到生成的为part-r-00000这样的文件，会发现id=1的name已经得到修改，同时新增了id=6的数据。

4. sqoop导出

将数据从Hadoop生态体系导出到RDBMS数据库导出前，目标表必须存在于目标数据库中。

export有三种模式：

默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中。

更新模式：Sqoop将生成UPDATE替换数据库中现有记录的语句。

调用模式：Sqoop将为每条记录创建一个存储过程调用。

以下是export命令语法：

$ bin/sqoop export (generic-args) (export-args)

4.1 默认模式导出HDFS数据

默认情况下，sqoop export将每行输入记录转换成一条INSERT语句，添加到目标数据库表中。如果数据库中的表具有约束条件（例如，其值必须唯一的主键列）并且已有数据存在，则必须注意避免插入违反这些约束条件的记录。如果INSERT语句失败，导出过程将失败。**此模式主要用于将记录导出到可以接收这些结果的空表中**。通常用于全表数据导出。

导出时可以是将Hive表中的全部记录或者HDFS数据（可以是全部字段也可以部分字段）导出到Mysql目标表。

准备HDFS数据

在HDFS文件系统中“/emp/”目录的下创建一个文件emp_data.txt：
数据内容如下:

1201,gopal,manager,50000,TP
1202,manisha,preader,50000,TP
1203,kalil,php dev,30000,AC
1204,prasanth,php dev,30000,AC
1205,kranthi,admin,20000,TP
1206,satishp,grpdes,20000,GR

手动创建mysql中目标表

mysql> USE userdb;mysql> CREATE TABLE employee ( 
   id INT NOT NULL PRIMARY KEY, 
   name VARCHAR(20), 
   deg VARCHAR(20),
   salary INT,
   dept VARCHAR(10));

执行导出命令

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table employee \
--export-dir /emp/emp_data

相关配置参数

--input-fields-terminated-by '\t'  
    指定文件中的分隔符    
--columns 
    选择列并控制它们的排序。当导出数据文件和目标表字段列顺序完全一致的时候可以不写。否则以逗号为间隔选择和排列各个列。没有被包含在–columns后面列名或字段要么具备默认值，要么就允许插入空值。否则数据库会拒绝接受sqoop导出的数据，导致Sqoop作业失败    
--export-dir 
    导出目录，在执行导出的时候，必须指定这个参数，同时需要具备--table或--call参数两者之一，--table是指的导出数据库当中对应的表，--call
    是指的某个存储过程。--input-null-string --input-null-non-string
    如果没有指定第一个参数，对于字符串类型的列来说，“NULL”这个字符串就回被翻译成空值，如果没有使用第二个参数，无论是“NULL”字符串还是说空字符串也好，对于非字符串类型的字段来说，这两个类型的空串都会被翻译成空值。比如：--input-null-string "\\N" --input-null-non-string "\\N"

4.2 更新导出(updateonly)

参数说明

--update-key，
    更新标识，即根据某个字段进行更新，例如id，可以指定多个更新标识的字段，多个字段之间用逗号分隔。--updatemod，
    指定updateonly（默认模式），仅仅更新已存在的数据记录，不会插入新纪录。

准备HDFS数据

在HDFS “/updateonly_1/”目录的下创建一个文件updateonly_1.txt：
1201,gopal,manager,50000
1202,manisha,preader,50000
1203,kalil,php dev,30000

手动创建mysql中的目标表

mysql> USE userdb;mysql> CREATE TABLE updateonly ( 
   id INT NOT NULL PRIMARY KEY, 
   name VARCHAR(20), 
   deg VARCHAR(20),
   salary INT);

先执行全部导出操作

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table updateonly \
--export-dir /updateonly_1/

查看此时mysql中数据

新增一个文件

updateonly_2.txt。修改了前三条数据并且新增了一条记录。上传至/updateonly_2/目录下：
1201,gopal,manager,1212
1202,manisha,preader,1313
1203,kalil,php dev,1414
1204,allen,java,1515

执行更新导出

bin/sqoop export \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root --password hadoop \--table updateonly \--export-dir /updateonly_2/ \--update-key id \--update-mode updateonly

虽然导出时候的日志显示导出4条记录：
但最终只进行了更新操作

查看最终结果

4.3 更新导出(allowinsert)

参数说明

--update-key，更新标识，即根据某个字段进行更新，例如id，可以指定多个更新标识的字段，多个字段之间用逗号分隔。--updatemod，指定allowinsert，更新已存在的数据记录，同时插入新纪录。实质上是一个insert & update的操作。

准备HDFS数据

在HDFS “/allowinsert_1/”目录的下创建一个文件allowinsert_1.txt：
1201,gopal,manager,50000
1202,manisha,preader,50000
1203,kalil,php dev,30000

手动创建mysql中的目标表

mysql> USE userdb;mysql> CREATE TABLE allowinsert ( 
   id INT NOT NULL PRIMARY KEY, 
   name VARCHAR(20), 
   deg VARCHAR(20),
   salary INT);

先执行全部导出操作

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table allowinsert \
--export-dir /allowinsert_1/

查看此时mysql中的数据

新增一个文件

allowinsert_2.txt。修改了前三条数据并且新增了一条记录。上传至/ allowinsert_2/目录下：
1201,gopal,manager,1212
1202,manisha,preader,1313
1203,kalil,php dev,1414
1204,allen,java,1515

执行更新导出

bin/sqoop export \--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root --password hadoop \--table allowinsert \--export-dir /allowinsert_2/ \--update-key id \--update-mode allowinsert

导出时候的日志显示导出4条记录：
数据进行更新操作的同时也进行了新增的操作

查看最终结果

5. sqoop job作业

sqoop的job作业, 指的是可以将一些需要经常执行导出导出的job任务声明成一个job作业, 后期在需要执行这个任务的时候, 只需要调用这个job作业即可, 免去每次书写过多的参数信息

job的基本语法

$ sqoop job (generic-args) (job-args)
   [-- [subtool-name] (subtool-args)]$ sqoop-job (generic-args) (job-args)
   [-- [subtool-name] (subtool-args)]

在这里，我们创建一个名为itcastjob，这可以从RDBMS表的数据导入到HDFS作业。
下面的命令用于创建一个从DB数据库的emp表导入到HDFS文件的作业。

创建job

bin/sqoop job --create itcastjob -- import --connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \--username root \--password hadoop \--target-dir /sqoopresult333 \--table emp --m 1注意import前要有空格

‘--list’ 参数是用来验证保存的作业。下面的命令用来验证保存Sqoop作业的列表。

验证 job

bin/sqoop job --list

‘--show’ 参数用于检查或验证特定的工作，及其详细信息。以下命令和样本输出用来验证一个名为itcastjob的作业

检查 job

bin/sqoop job --show itcastjob

‘--exec’ 选项用于执行保存的作业。下面的命令用于执行保存的作业称为itcastjob

执行job

bin/sqoop job --exec itcastjob

sqoop在创建job时，使用--password-file参数，可以避免输入mysql密码，如果使用--password将出现警告，并且每次都要手动输入密码才能执行job，sqoop规定密码文件必须存放在HDFS上，并且权限必须是400,并且检查sqoop的sqoop-site.xml是否存在如下配置：

<property>
    <name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
    <value>true</value>
    <description>If true, allow saved passwords in the metastore.    </description></property>

执行命令:

bin/sqoop job --create itcastjob1 -- import --connect jdbc:mysql://cdh-1:3306/userdb \
--username root \
--password-file /input/sqoop/pwd/itcastmysql.pwd \
--target-dir /sqoopresult333 \
--table emp --m 1

免密执行job