Sqoop安装，将Mysql数据导入HDFS，Hive

sqoop安装

sqoop安装：安装在一台节点上就可以了。
我下的Sqoop版本是：sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
1. 解压： tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C ~/software/sqoop
2. 添加sqoop的环境变量： sudo gedit /etc/profile

 export SQOOP_HOME=/home/hadoop/software/sqoop
 export PATH="$PATH:$SQOOP_HOME/bin/:"

使其环境变量生效： source /etc/profile
3 修改sqoop-env.sh 文件
进入到 conf 文件夹，找到 sqoop-env-template.sh，修改其名称为 sqoop-env.sh

 cd sqoop/conf/
 mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

修改： vi sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop

当然里面还有HBASE_HOME、HIVE_HOME、ZOOCFGDIR的目录可以填写
4. 将 mysql 驱动包到 sqoop/lib 目录下

 cp  mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar  sqoop/lib

5 验证安装是否成功

sqoop version

Sqoop的基础应用

export ： 将 HDFS 目录文件传给一个数据库
import ： 将 数据库中的一个表格传给 HDFS

1.  列出MySQL数据有哪些数据库

sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/ \
--username hadoop \
--password 000000fzx

2   列出MySQL中的某个数据库有哪些数据表

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql --username hadoop --password 000000fzx

3   创建一张跟mysql中的help_keyword表一样的hive表htable： create-hive-table

sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql \
--username hadoop  \
--password 000000fzx \
--table help_keyword  \
--hive-table htable

4   将mysql库中的help_keyword表中的数据导入到HDFS上

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql \
--username hadoop  \
--password 000000fzx \
--table help_keyword  \
-m 1

-m : 指定Map数量
导入后的表格在HDFS中的/user/hadoop/help_keyword目录中

hadoop fs -cat /user/hadoop/help_keyword/part-m-00000

导入时，指定分隔符， 导入路径：

--fields-terminated-by '\t'
--target-dir  /user/hadoop11/my_help_keyword1

5   将mysql库中的help_keyword表中的数据导入到HDFS上，并查询

增加where条件, 注意：条件必须用引号引起来

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql \
--username hadoop  \
--password 000000fzx  \
--table help_keyword \
--target-dir /sqoop/hadoop_1/out_1 \
--where "name='STRING'"  \
-m 1

  增加query语句， SQL查询语句

–split-by ：    数据切片字段（int类型，m>1时必须指定）

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql  \
--username hadoop   \
--password 000000fzx  \
--target-dir /sqoop/hadoop_1/out_2   \
--fields-terminated-by '\t'  \
--query 'SELECT help_keyword_id,name FROM help_keyword where $CONDITIONS and name="STRING"'  \
--split-by help_word  \
-m 1 

自定义SQL语句导出数据到HDFS的情况下：
1、引号问题，要么外层使用单引号，内层使用双引号， CONDITIONS的 C O N D I T I O N S 的 符号不用转义，
      要么外层使用双引号，那么内层使用单引号，然后 CONDITIONS的 C O N D I T I O N S 的 符号需要转义;
2、自定义的SQL语句中必须带有WHERE $CONDITIONS

6   将HDFS上的数据导出到数据库中

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql \
--username hadoop  \
--password 000000fzx \
--export-dir '/sqoop/hadoop_1/out_1/part-m-00000'  \
--table help_keyword \
--fields-terminated-by '\t'  \
 -m 1

把MySQL数据库中的表数据导入到Hive中

Sqoop 导入关系型数据到 hive 的过程是先导入到 hdfs，然后再 load 进入 hive

1 普通导入：数据存储在默认的default hive库中，表名就是对应的mysql的表名：

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql  \
--username hadoop  \
--password 000000fzx  \
--table help_keyword  \
--hive-import  \
-m 1

第一步：导入mysql.help_keyword的数据到hdfs的默认路径
第二步：自动仿造mysql.help_keyword去创建一张hive表, 创建在默认的default库中
第三步：把临时目录中的数据导入到hive表中

2 指定行分隔符和列分隔符、hive-import、覆盖导入、自动创建hive表、表名、删除中间结果数据目录

保证Hive之前就有srt数据库

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql  \
--username root  \
--password root  \
--table help_keyword  \
--fields-terminated-by "\t"  \
--lines-terminated-by "\n"  \
--hive-import  \
--hive-overwrite  \
--create-hive-table  \
--delete-target-dir \
--hive-database  srt \
--hive-table new_help_keyword

其中最后两个语句–hive-database srt       –hive-table new_help_keyword ，
可以写成一句：   –hive-table srt.new_help_keyword

3. mysql——> 增量导入——> Hive

增量数据导入分两种，一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。二是基于时间列的增量数据导入（LastModified方式）。

执行增量导入之前，先清空hive数据库中的help_keyword表中的数据：
当你不再需要该表时， 用 drop；当你仍要保留该表，但要删除所有记录时， 用 truncate；
当你要删除部分记录时（always with a WHERE clause), 用 delete.

sqoop import  \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql   \
--username hadoop   \
--password  000000fzx   \
--table help_keyword    \
--target-dir  /sqoop/hadoop_1/out_3    \
--incremental append  \
--check-column  help_keyword_id  \
--last-value  100   \
-m 1

–incremental append :     基于递增列的增量导入（将递增列值大于阈值的所有数据增量导入Hadoop）
–check-column :     递增列（int）
–last-value :     阈值（int）

把MySQL数据库中的表数据 ——> 导入到HBase

需要先创建Hbase里面的表，再执行导入的语句

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://Master:3306/mysql \
--username hadoop \
--password 000000fzx \
--table help_keyword \
--hbase-table new_help_keyword \
--column-family person \
--hbase-row-key help_keyword_id

参考博客： https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html
感谢这位大佬~