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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----->Hadoop

Export: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
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
    1. 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

    1. 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)
    1. 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:

    1. 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
    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
    1. 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');
    1. 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

    1. 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:

    1. 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
    1. 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
    1. 再次插入一条数据进入customertest表
insert into customertest(id,name) values(6,'james')
    1. 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。
    1. 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
    1. 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));
    1. 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
    1. 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)

    1. 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。
    1. 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
    1. 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);
    1. 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/
    1. 查看此时mysql中数据
    1. 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
    1. 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
    1. 查看最终结果

    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

4.3 更新导出(allowinsert)

    1. 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。
    1. 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
    1. 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);
    1. 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/
    1. 查看此时mysql中的数据
    1. 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
    1. 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
    1. 查看最终结果

    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

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
    1. 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)]
    1. 创建job

    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。

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
    1. 验证 job

    ‘--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。

bin/sqoop job --list
    1. 检查 job

    ‘--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

bin/sqoop job --show itcastjob
    1. 执行job

    ‘--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

bin/sqoop job --exec itcastjob
    1. 免密执行job

    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
    

作者:八爪鱼下水

原文链接:https://www.jianshu.com/p/fd5cac4f0604

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