摘要:本文主要讲了笔者在使用sqoop过程中的一些实例
Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与 Hadoop 之间进行高效的大数据交流。用户可以在 Sqoop 的帮助下,轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中;同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。因此,可以说Sqoop就是一个桥梁,连接了关系型数据库与Hadoop。qoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。Sqoop架构非常简单,其整合了Hive、Hbase和Oozie,通过map-reduce任务来传输数据,从而提供并发特性和容错。Sqoop的基本工作流程如下图所示:
接下来将以实例来说明如何使用
sqoop可以将mysql表或其它关系型数据库的表结构自动映射到Hive表。映射后的表结构为textfile格式。先来看一个脚本
#!/bin/sh
. ~/.bashrc
host='xx.xx.xx.xx'
database='cescore'
user='xxxx'
password='xxxx'
mysqlTable='yyyyyyy'
hiveDB='ods_uba'
hiveTable='yyyyyy'
sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://${host}:3306/${database} --username ${user} --password ${password} \
--table ${mysqlTable} \
--hive-table ${hiveDB}.${hiveTable} \
--hive-overwrite --hive-partition-key req_date \
rm *.java
--connect 指明连接的类型,基本所有的关系型数据库都可以
--table 指明要源表的表名
--hive-table 指明要创建的Hive表名
--hive-overwrite 指明是否覆盖插入(将原来的分区数据全删除,再插入)
--hive-partition-key 指明分区的字段
我们可以到Hive去查看对应的表结构:
sqoop可以将数据从关系型数据库导到Hive或Hive导到关系型数据库,先来看一个从mydql导数据到Hive的实例,示例脚本如下
先来看一个脚本
#!/bin/sh
. ~/.bashrc
host='xx.xx.xx.xx'
database='xxxcc'
user='xxxx'
password='xxxx'
mysqlTable='sys_approve_reject_code'
hiveDB='ods_uba'
hiveTable='sys_approve_reject_code'
tmpDir='/user/hive/warehouse/ods_uba.db/'${hiveTable}
sqoop import --connect jdbc:mysql://${host}:3306/${database} --username ${user} --password ${password} \
--query "select * from "${database}"."${mysqlTable}" where 1 = 1 and \$CONDITIONS" \
--hive-import --hive-table ${hiveDB}.${hiveTable} --target-dir ${tmpDir} --delete-target-dir --split-by approve_reject_code \
--hive-overwrite \
--null-string '\\N' --null-non-string '\\N'
一般情况下,如果Hive里的表不存在,也可以不用执行第一步的创建表的步骤,因为一般导数时,它如果发现hive表不存在,会自己帮你创建表,Hive表的数据结构就和mysql的一样。不过,这样要注意一个点,如果Hive表是你自己通过Hive的交互命令行建立起来的,并且存储格式设置为orc,那么使用sqoop导数据到这个表时是可以导入成功,但是会发现无法查询出来,或者查询乱码。只能设置成textfile才可以。
上面的sql是将表全量导入到Hive中,不进行分区操作,每次导数都会将原来的数据删除,因为这是一张字典表,所以需要这么做。来看看各字段的含义
--query 指明查询的sql语句,注意主里加了一个 and \$conditions ,这是必需的,如果有带where条件的话
--hive-table 指明目标表名
--target-dir 指明目标表的hdfs路径
--delete-target-dir 删除目标hfds路径数据
--split-by 指明shuffle的字段,一般是取主键
--hive-overwrite 先删除旧数据,再重新插入
--null-string --对null字符串和处理,映射成hive里的null
--null-non-string --对null非字符串和处理,映射成hive里的null
下面再来看一个比较复杂的脚本,这里将从phoenix导数据,并将一天的数据分成24份
#!/bin/sh
. ~/.bashrc
#导数据,注意要传入一个yyyy-mm-dd类型参数
synData(){
echo "您要统计数据的日期为:$statisDate"
#生成每小时的查询条件
for i in `seq 24`
do
num=$(echo $i)
doSqoop $statisDate $num
done
}
#sqoop导数据
doSqoop(){
echo "输入日期:$statisDate,输入序列号:$num"
timeZone=$(printf "%02d\n" $(expr "$num" - "1"))
partitionTime=$(echo "$statisDate-$timeZone")
evtNOPre=$(echo $partitionTime | sed 's/\-//g')
echo "分区字段:$partitionTime"
where_qry=$(echo "evt_no like '$evtNOPre%'")
echo $where_qry
hiveDB='ods_uba'
hiveTable='evt_log'
tmpDir='/user/hive/warehouse/ods_uba.db/'${hiveTable}
sqoop import -D mapreduce.map.memory.mb=3072 --driver org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver \
--connect jdbc:phoenix:xxxxxxxx \
--query "select * from uba.evt_log where $where_qry and \$CONDITIONS" \
--hive-import --hive-table ${hiveDB}.${hiveTable} --target-dir ${tmpDir} --delete-target-dir --split-by evt_no \
--hive-overwrite --hive-partition-key partition_time --hive-partition-value ${partitionTime} \
--null-string '\\N' --null-non-string '\\N'
rm *.java
}
#统计日期默认取昨天
diffday=1
statisDate=`date +"%Y-%m-%d" -d "-"${diffday}"day"`
#首先判断是否有输入日期,以及输入日期是否合法,如果合法,取输入的日期。不合法报错,输入日期为空,取昨天
if [ $# -eq 0 ]; then
echo "您没有输入参数"
synData $statisDate
elif [ $# -eq 1 ]; then
echo "您输入参数为: $1 "
statisDate=$1
if [ ${#statisDate} -eq 10 ];then
synData $statisDate
else
echo "您输入日期不合法,请输入yyyy-mm-dd类型参数"
fi
else
echo "您输入参数多于一个,请不要输入或只输入一个yyyy-mm-dd类型参数"
fi
-D mapreduce.map.memory.mb=3072,这是一个非常有用的参数,一般如果数据量非常大,在抽数据时有可能报内存不足,这时可以通过调高这个参数。
--driver 这里指明了使用的驱动类型,注意要将对应的驱动连接包放到sqoop对应的lib目录下,要不会报错
--hive-partition-key 指明分区字段
--hive-partition-value 指明分区值
这里因为是每天抽数,所以按天进行分区,因为还将每天分成了24个小时,理论上讲设置成两个分区字段会好点,但是sqoop只支持设置一个分区字段,所以这里的分区字段会被设计成yyyy-mm-dd-hh的类型
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/acmedb \
--table ORDERS --username test --password **** \
--hbase-create-table --hbase-table ORDERS --column-family mysql
----
--hbase-create-table: 指明使用sqoop创建hbse表参考文章:
http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4440216.html
https://blogs.apache.org/sqoop/entry/apache_sqoop_overview