数据搬运组件：基于Sqoop管理数据导入和导出
数据搬运组件：基于Sqoop管理数据导入和导出
一、Sqoop概述
Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
通常数据搬运的组件基本功能：导入与导出。
鉴于Sqoop是大数据技术体系的组件，所以关系型数据库导入Hadoop存储系统称为导入，反过来称为导出。
Sqoop是一个命令行的组件工具，将导入或导出命令转换成mapreduce程序来实现。mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
二、环境部署
在测试Sqoop组件的时候，起码要具备Hadoop系列、关系型数据、JDK等基础环境。
鉴于Sqoop是工具类组件，单节点安装即可。
1、上传安装包
安装包和版本：sqoop-1.4.6
[root@hop01 opt]# tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz[root@hop01 opt]# mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop1.4.6
2、修改配置文件
文件位置：sqoop1.4.6/conf
[root@hop01 conf]# pwd/opt/sqoop1.4.6/conf[root@hop01 conf]# mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
配置内容：涉及hadoop系列常用组件和调度组件zookeeper。
[root@hop01 conf]# vim sqoop-env.sh# 配置内容export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/hadoop2.7export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/hadoop2.7export HIVE_HOME=/opt/hive1.2export HBASE_HOME=/opt/hbase-1.3.1export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper3.4export ZOOCFGDIR=/opt/zookeeper3.4
3、配置环境变量
[root@hop01 opt]# vim /etc/profileexport SQOOP_HOME=/opt/sqoop1.4.6export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin[root@hop01 opt]# source /etc/profile
4、引入MySQL驱动
[root@hop01 opt]# cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar sqoop1.4.6/lib/
5、环境检查
关键点：import与export
查看帮助命令，并通过version查看版本号。sqoop是一个基于命令行操作的工具，所以这里的命令下面还要使用。
6、相关环境
此时看下sqoop部署节点中的相关环境，基本都是集群模式：
7、测试MySQL连接
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hop01:3306/ --username root --password 123456
这里是查看MySQL数据库的命令，如图结果打印正确：
三、数据导入案例
1、MySQL数据脚本
CREATE TABLE `tb_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `user_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';INSERT INTO `sq_import`.`tb_user`(`id`, `user_name`) VALUES (1, 'spring');INSERT INTO `sq_import`.`tb_user`(`id`, `user_name`) VALUES (2, 'c++');INSERT INTO `sq_import`.`tb_user`(`id`, `user_name`) VALUES (3, 'java');
2、Sqoop导入脚本
指定数据库的表，全量导入Hadoop系统，注意这里要启动Hadoop服务；
sqoop import --connect jdbc:mysql://hop01:3306/sq_import \--username root \--password 123456 \ --table tb_user \--target-dir /hopdir/user/tbuser0 \-m 1
3、Hadoop查询
[root@hop01 ~]# hadoop fs -cat /hopdir/user/tbuser0/part-m-00000
4、指定列和条件
查询的SQL语句中必须带有WHERE\$CONDITIONS：
sqoop import --connect jdbc:mysql://hop01:3306/sq_import \--username root \--password 123456 \--target-dir /hopdir/user/tbname0 \--num-mappers 1 \--query 'select user_name from tb_user where 1=1 and $CONDITIONS;'
查看导出结果：
[root@hop01 ~]# hadoop fs -cat /hopdir/user/tbname0/part-m-00000
5、导入Hive组件
在不指定hive使用的数据库情况下，默认导入default库，并且自动创建表名称：
sqoop import --connect jdbc:mysql://hop01:3306/sq_import \--username root \--password 123456 \--table tb_user \--hive-import \-m 1
执行过程，这里注意观察sqoop的执行日志即可：
第一步：MySQL的数据导入到HDFS的默认路径下；
第二步：把临时目录中的数据迁移到hive表中；
6、导入HBase组件
当前hbase的集群版本是1.3，需要先创建好表，才能正常执行数据导入：
sqoop import --connect jdbc:mysql://hop01:3306/sq_import \--username root \--password 123456 \--table tb_user \--columns "id,user_name" \--column-family "info" \--hbase-table tb_user \--hbase-row-key id \--split-by id
查看HBase中表数据：
四、数据导出案例
新建一个MySQL数据库和表，然后把HDFS中的数据导出到MySQL中，这里就使用第一个导入脚本生成的数据即可：
sqoop export --connect jdbc:mysql://hop01:3306/sq_export \--username root \--password 123456 \--table tb_user \--num-mappers 1 \--export-dir /hopdir/user/tbuser0/part-m-00000 \--num-mappers 1 \--input-fields-terminated-by ","
再次查看MySQL中数据，记录完全被导出来，这里,是每个数据字段间的分隔符号，语法规则对照脚本一HDFS数据查询结果即可。
五、源代码地址
GitHub·地址https://github.com/cicadasmile/big-data-parentGitEE·地址https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
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