Sqoop基础
Sqoop基础
- 概述
-
- 功能
- 本质
- 应用
- 展示数据库
- Sqoop导入
- Sqoop导入HDFS
-
- MySQL数据准备
- 格式
- 导入测试
- 修改参数
- 按条件导入
- 条件导入部分列
- Sqoop导入Hive
-
- Hive表准备
- 直接导入
- hcatalog导入
- Sqoop增量导入
-
- 正常方式
-
- append
- lastmodified
- 特殊方式
- Sqoop导出
-
- Sqoop全量导出
-
- MySQL准备数据
- Hive准备
- 导出
- Sqoop增量导出
-
- 数据准备
- 增量导出：
-
- updateonly
- allowerinsert
- Sqoop Job
-
- 功能
- 创建Job
- 列举Job
- 查看Job信息
- 运行Job
- 删除Job
- Sqoop脚本封装
Flume基础
概述
和Flume不同，Sqoop的底层是MapReduce（快要被淘汰），高度依赖MapReduce和YARN。是一个纯离线的数据采集工具，只能用于离线业务。离线数据处理时经常会丢失业务数据中发生修改的数据，导致信息收集不全，离线数据处理的弊端很大，随着性能提升，必将被实时数据处理取代。
功能
用于实现MySQL等RDBMS数据库于HDFS之间的数据导入与导出（相对HDFS而言），导入就是MySQL→HDFS，导出就是HDFS→MySQL。
本质
底层是MapReduce，由于基本是做ETL数据清洗之类的操作，大多数情况是三大阶段的MapReduce。
导入阶段：
- Input：DBInputFormat：读MySQL
- Output：TextOutputFormat：写HDFS
导出阶段：
- Input：TextInputFormat：读HDFS
- Output：DBOutputFormat：写MySQL
应用
- 数据同步：定期将离线的数据进行采集同步到数据仓库中
- 全量：每次都采集所有数据
- 增量：每次只采集最新的数据，大部分都是增量处理
- 数据迁移：将历史数据（MySQL、Oracle等RDBMS）存储到HDFS中
- 全量：第一次一定是全量的
展示数据库
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://node3:3306 --username root --password 123456
执行后：
[root@node3 ~]# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://node3:3306 --username root --password 123456
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../hbase does not exist! HBase imports will fail.
Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
21/05/07 21:15:21 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6-cdh5.14.0
21/05/07 21:15:21 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
21/05/07 21:15:21 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
information_schema
hivemetadata
hue
mysql
nev
oozie
performance_schema
scrm
teach
效果还不错。。。
Sqoop导入
Sqoop导入HDFS
MySQL数据准备
create database sqoopTest;
use sqoopTest;
CREATE TABLE `tb_tohdfs` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into tb_tohdfs values(null,"laoda",18);
insert into tb_tohdfs values(null,"laoer",19);
insert into tb_tohdfs values(null,"laosan",20);
insert into tb_tohdfs values(null,"laosi",21);
格式
查看帮助：
sqoop import --help
内容很齐全，但是太多：
[root@node3 ~]# sqoop import --help
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../hbase does not exist! HBase imports will fail.
Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
21/05/07 21:44:30 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6-cdh5.14.0
usage: sqoop import [GENERIC-ARGS] [TOOL-ARGS]
Common arguments:
--connect <jdbc-uri> Specify JDBC
connect
string
--connection-manager <class-name> Specify
connection
manager
class name
--connection-param-file <properties-file> Specify
connection
parameters
file
--driver <class-name> Manually
specify JDBC
driver class
to use
--hadoop-home <hdir> Override
$HADOOP_MAPR
ED_HOME_ARG
--hadoop-mapred-home <dir> Override
$HADOOP_MAPR
ED_HOME_ARG
--help Print usage
instructions
--metadata-transaction-isolation-level <isolationlevel> Defines the
transaction
isolation
level for
metadata
queries. For
more details
check
java.sql.Con
nection
javadoc or
the JDBC
specificaito
n
--oracle-escaping-disabled <boolean> Disable the
escaping
mechanism of
the
Oracle/OraOo
p connection
managers
-P Read
password
from console
--password <password> Set
authenticati
on password
--password-alias <password-alias> Credential
provider
password
alias
--password-file <password-file> Set
authenticati
on password
file path
--relaxed-isolation Use
read-uncommi
tted
isolation
for imports
--skip-dist-cache Skip copying
jars to
distributed
cache
--temporary-rootdir <rootdir> Defines the
temporary
root
directory
for the
import
--throw-on-error Rethrow a
RuntimeExcep
tion on
error
occurred
during the
job
--username <username> Set
authenticati
on username
--verbose Print more
information
while
working
Import control arguments:
--append Imports data
in append
mode
--as-avrodatafile Imports data
to Avro data
files
--as-parquetfile Imports data
to Parquet
files
--as-sequencefile Imports data
to
SequenceFile
s
--as-textfile Imports data
as plain
text
(default)
--autoreset-to-one-mapper Reset the
number of
mappers to
one mapper
if no split
key
available
--boundary-query <statement> Set boundary
query for
retrieving
max and min
value of the
primary key
--columns <col,col,col...> Columns to
import from
table
--compression-codec <codec> Compression
codec to use
for import
--delete-target-dir Imports data
in delete
mode
--direct Use direct
import fast
path
--direct-split-size <n> Split the
input stream
every 'n'
bytes when
importing in
direct mode
-e,--query <statement> Import
results of
SQL
'statement'
--fetch-size <n> Set number
'n' of rows
to fetch
from the
database
when more
rows are
needed
--inline-lob-limit <n> Set the
maximum size
for an
inline LOB
-m,--num-mappers <n> Use 'n' map
tasks to
import in
parallel
--mapreduce-job-name <name> Set name for
generated
mapreduce
job
--merge-key <column> Key column
to use to
join results
--split-by <column-name> Column of
the table
used to
split work
units
--split-limit <size> Upper Limit
of rows per
split for
split
columns of
Date/Time/Ti
mestamp and
integer
types. For
date or
timestamp
fields it is
calculated
in seconds.
split-limit
should be
greater than
0
--table <table-name> Table to
read
--target-dir <dir> HDFS plain
table
destination
--validate Validate the
copy using
the
configured
validator
--validation-failurehandler <validation-failurehandler> Fully
qualified
class name
for
ValidationFa
ilureHandler
--validation-threshold <validation-threshold> Fully
qualified
class name
for
ValidationTh
reshold
--validator <validator> Fully
qualified
class name
for the
Validator
--warehouse-dir <dir> HDFS parent
for table
destination
--where <where clause> WHERE clause
to use
during
import
-z,--compress Enable
compression
Incremental import arguments:
--check-column <column> Source column to check for incremental
change
--incremental <import-type> Define an incremental import of type
'append' or 'lastmodified'
--last-value <value> Last imported value in the incremental
check column
Output line formatting arguments:
--enclosed-by <char> Sets a required field enclosing
character
--escaped-by <char> Sets the escape character
--fields-terminated-by <char> Sets the field separator character
--lines-terminated-by <char> Sets the end-of-line character
--mysql-delimiters Uses MySQL's default delimiter set:
fields: , lines: \n escaped-by: \
optionally-enclosed-by: '
--optionally-enclosed-by <char> Sets a field enclosing character
Input parsing arguments:
--input-enclosed-by <char> Sets a required field encloser
--input-escaped-by <char> Sets the input escape
character
--input-fields-terminated-by <char> Sets the input field separator
--input-lines-terminated-by <char> Sets the input end-of-line
char
--input-optionally-enclosed-by <char> Sets a field enclosing
character
Hive arguments:
--create-hive-table Fail if the target hive
table exists
--hive-database <database-name> Sets the database name to
use when importing to hive
--hive-delims-replacement <arg> Replace Hive record \0x01
and row delimiters (\n\r)
from imported string fields
with user-defined string
--hive-drop-import-delims Drop Hive record \0x01 and
row delimiters (\n\r) from
imported string fields
--hive-home <dir> Override $HIVE_HOME
--hive-import Import tables into Hive
(Uses Hive's default
delimiters if none are
set.)
--hive-overwrite Overwrite existing data in
the Hive table
--hive-partition-key Sets the partition key to
use when importing to hive
--hive-partition-value Sets the partition value to
use when importing to hive
--hive-table Sets the table name to use
when importing to hive
--map-column-hive Override mapping for
specific column to hive
types.
HBase arguments:
--column-family Sets the target column family for the
import
--hbase-bulkload Enables HBase bulk loading
--hbase-create-table If specified, create missing HBase tables
--hbase-row-key Import to in HBase
HCatalog arguments:
--hcatalog-database HCatalog database name
--hcatalog-home Override $HCAT_HOME
--hcatalog-partition-keys Sets the partition
keys to use when
importing to hive
--hcatalog-partition-values Sets the partition
values to use when
importing to hive
--hcatalog-table HCatalog table name
--hive-home Override $HIVE_HOME
--hive-partition-key Sets the partition key
to use when importing
to hive
--hive-partition-value Sets the partition
value to use when
importing to hive
--map-column-hive Override mapping for
specific column to
hive types.
HCatalog import specific options:
--create-hcatalog-table Create HCatalog before import
--drop-and-create-hcatalog-table Drop and Create HCatalog before
import
--hcatalog-storage-stanza HCatalog storage stanza for table
creation
Accumulo arguments:
--accumulo-batch-size Batch size in bytes
--accumulo-column-family Sets the target column family for
the import
--accumulo-create-table If specified, create missing
Accumulo tables
--accumulo-instance Accumulo instance name.
--accumulo-max-latency Max write latency in milliseconds
--accumulo-password Accumulo password.
--accumulo-row-key Import to in Accumulo
--accumulo-user Accumulo user name.
--accumulo-visibility Visibility token to be applied to
all rows imported
--accumulo-zookeepers Comma-separated list of
zookeepers (host:port)
Code generation arguments:
--bindir Output directory for
compiled objects
--class-name Sets the generated class
name. This overrides
--package-name. When
combined with --jar-file,
sets the input class.
--escape-mapping-column-names Disable special characters
escaping in column names
--input-null-non-string Input null non-string
representation
--input-null-string Input null string
representation
--jar-file Disable code generation; use
specified jar
--map-column-java Override mapping for
specific columns to java
types
--null-non-string Null non-string
representation
--null-string Null string representation
--outdir Output directory for
generated code
--package-name Put auto-generated classes
in this package
Generic Hadoop command-line arguments:
(must preceed any tool-specific arguments)
Generic options supported are
-conf specify an application configuration file
-D use value for given property
-fs specify a namenode
-jt specify a ResourceManager
-files specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
The general command line syntax is
bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]
At minimum, you must specify --connect and --table
Arguments to mysqldump and other subprograms may be supplied
after a '--' on the command line.
基本格式应该是这样：
usage: sqoop import [GENERIC-ARGS] [TOOL-ARGS]
显然应该指定MySQL和相关参数（url、username、password、table）及HDFS与写入位置。
导入测试
将MySQL中tb_tohdfs表的数据导入HDFS的/sqoop/import/test01目录中：
在node3：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test01
其中\代表本条语句未结束，提前换行。查看效果：
[root@node3 ~]# hdfs dfs -cat /sqoop/import/test01/par*
1,laoda,18
2,laoer,19
3,laosan,20
4,laosi,21
看看之前的过程中：
21/05/07 21:36:02 INFO db.IntegerSplitter: Split size: 0; Num splits: 4 from: 1 to: 4
这么小的文件产生了4个Split。。。MapTask真多。。。
修改参数
将tb_tohdfs表的id和name导入HDFS的/sqoop/import/test01目录，并且用制表符分隔：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--columns id,name \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop/import/test01 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
其中：
- -m：指定MapTask的个数
- –fields-terminated-by：用于指定输出的分隔符
- –columns：指定导入哪些列
- –delete-target-dir :提前删除输出目录
设置MapTask的个数后：
21/05/07 22:04:12 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
速度反倒也变快了。。。在浏览器打开192.168.88.221:50070：
成功。。。
按条件导入
将tb_tohdfs表中的id >2的数据导入HDFS的/sqoop/import/test01目录中：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--where 'id > 2' \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop/import/test01 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
其中：
–where ：用于指定行的过滤条件
执行后：
[root@node3 ~]# hdfs dfs -cat /sqoop/import/test01/par*
3 laosan 20
4 laosi 21
条件导入部分列
将tb_tohdfs表中的id>2的数据中id和name两列导入/sqoop/import/test01目录中：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--columns id,name \
--where 'id > 2' \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop/import/test01 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
或者使用SQL语句的方式：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
-e 'select id,name from tb_tohdfs where id > 2 and $CONDITIONS' \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop/import/test01 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
-e,–query ：使用SQL语句读取数据.只要使用SQL语句，必须在where子句中加上$CONDITIONS。
Sqoop导入Hive
Hive表准备
在beeline中：
use default;
create table fromsqoop(
id int,
name string,
age int
);
直接导入
在node3中：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--hive-import \
--hive-database default \
--hive-table fromsqoop \
--fields-terminated-by '\001' \
-m 1
其中：
- –hive-import \：表示导入Hive表
- –hive-database default \：表示指定导入哪个Hive的数据库
- –hive-table fromsqoop \：表示指定导入哪个Hive的表
- –fields-terminated-by ‘\001’ \：指定Hive表的分隔符，一定要与Hive表的分隔符一致
其实底层运行了2步。。。先将MySQL的数据通过MapReduce先导入HDFS（DBInputFormat可以读取数据库（读MySQL），再用TextOutputFormat可以写出到HDFS），再将HDFS上导入的这个文件通过load命令加载到了Hive表中。
hcatalog导入
在node3中：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--hcatalog-database default \
--hcatalog-table fromsqoop \
--fields-terminated-by '\001' \
-m 1
这种做法底层也是2步。。。先获取Hive表的元数据，再将Hive表的目录直接作为MapReduce输出。
Sqoop增量导入
如果每天都：
sqoop import --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest --username root --password 123456 --table tb_tohdfs --target-dir /sqoop/import/test02 -m 1
会产生大量重复数据（完全没有意义的脏数据）且读取时间长浪费性能，多余的数据浪费硬盘。。。
正常方式
对某一列值进行判断，只要大于上一次的值就会被导入：
Incremental import arguments:
--check-column Source column to check for incremental
change
--incremental Define an incremental import of type
'append' or 'lastmodified'
--last-value Last imported value in the incremental
check column
其中：
-
–check-column ：按照哪一列进行增量导入
-
–last-value：用于指定上一次的值
-
–incremental：增量的方式
append
必须有一列自增的值，按照自增的int值（∵MySQL等数据库的auto_increment列只能是int类型）进行判断。只能导入insert插入的新数据，无法导入update更新的数据（∵update更新数据时自增列的数据不会变化）。
在node3：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test02 \
--fields-terminated-by '\t' \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 1 \
-m 1
产生新数据后：
insert into tb_tohdfs values(null,"laowu",22);
insert into tb_tohdfs values(null,"laoliu",23);
insert into tb_tohdfs values(null,"laoqi",24);
insert into tb_tohdfs values(null,"laoba",25);
可以增量更新：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test02 \
--fields-terminated-by '\t' \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 4 \
-m 1
lastmodified
必须包含动态时间变化这一列，按照数据变化的时间进行判断。既可以导入新增的数据也导入更新的数据。
MySQL准备数据：
CREATE TABLE `tb_lastmode` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`word` varchar(200) NOT NULL,
`lastmode` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into tb_lastmode values(null,'hadoop',null);
insert into tb_lastmode values(null,'spark',null);
insert into tb_lastmode values(null,'hbase',null);
在node3采集：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_lastmode \
--target-dir /sqoop/import/test03 \
--fields-terminated-by '\t' \
--incremental lastmodified \
--check-column lastmode \
--last-value '2021-05-06 16:09:32' \
-m 1
数据变化时：
insert into tb_lastmode values(null,'hive',null);
update tb_lastmode set word = 'sqoop' where id = 1;
可以增量保存;
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_lastmode \
--target-dir /sqoop/import/test03 \
--fields-terminated-by '\t' \
--merge-key id \
--incremental lastmodified \
--check-column lastmode \
--last-value '2021-05-07 16:10:38' \
-m 1
其中：
–merge-key ：按照id进行合并。
特殊方式
参照之前搞分区表的套路：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
-e 'select id,name from tb_tohdfs where id > 12 and $CONDITIONS' \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop/import/test01 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
这种方式必须每次将最新导入的数据放到一个目录单独存储，也不能增量更新update的数据。
Sqoop导出
Sqoop全量导出
MySQL准备数据
use sqoopTest;
CREATE TABLE `tb_url` (
`id` int(11) NOT NULL,
`url` varchar(200) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Hive准备
vim /export/datas/lateral.txt
1 http://facebook.com/path/p1.php?query=1
2 http://www.baidu.com/news/index.jsp?uuid=frank
3 http://www.jd.com/index?source=baidu
use default;
create table tb_url(
id int,
url string
) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/export/data/lateral.txt' into table tb_url;
导出
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_url \
--export-dir /user/hive/warehouse/tb_url \
--input-fields-terminated-by '\t' \
-m 1
其中：
- –export-dir：指定导出的HDFS目录
- –input-fields-terminated-by ：用于指定导出的HDFS文件的分隔符类型
Sqoop增量导出
有时候，只需要使用新增的数据，不需要全量导出。。。
数据准备
自行修改修改lateral.txt数据。。。
load data local inpath '/export/data/lateral.txt' overwrite into table tb_url;
这句话可以覆盖重写。
增量导出：
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_url \
--export-dir /user/hive/warehouse/tb_url \
--input-fields-terminated-by '\t' \
--update-key id \
--update-mode updateonly \
-m 1
把updateonly改成allowerinsert就是另外一回事了。。。
updateonly
只增量导出更新（update）的数据。
allowerinsert
既导出更新（update）的数据，也导出新增（insert）的数据。
Sqoop Job
功能
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test04 \
--fields-terminated-by '\t' \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 4 \
-m 1
之前的方式，每次执行增量更新，都得人工修改last-value的值，是很愚蠢的做法。。。利用Job就可以自动记录该值，从而实现自动化数据采集。
创建Job
sqoop job --create job01 \
-- import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test04 \
--fields-terminated-by '\t' \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 8 \
-m 1
列举Job
sqoop job --list
查看Job信息
sqoop job --show jobName
运行Job
sqoop job --exec jobName
这一步可能会要求输入MySQL的秘密。。。输入后即可执行。执行完毕后会自动记录last-value的值。
删除Job
sqoop job --delete jobName
Sqoop脚本封装
上一步中执行Job时要求输入MySQL秘密。。。自己玩无所谓了：123456也没啥大问题，虚拟机炸了就重装或者恢复快照。。。但是如果有神马不可告人的秘密就是另外一回事了。。。别以为刷屏、ctrl+L清理CRT、clear清屏就万事大吉了。。。history命令是干嘛的来着？
为了保护不可告人的秘密。。。可以在sqoop的sqoop-site.xml中配置将密码存储在客户端中，比较麻烦。。。
稍微简单的做法是：将密码存储在文件中，通过文件的权限来管理密码。
vim export/data/sqoop.passwd
在新建的文件中写入密码（只能1行）。之后
chmod 700 export/data/sqoop.passwd
配置这个文件的属组、其它用户的权限，最后封装到文件中：
import
--connect
jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest
--username
root
--password-file
file:///export/data/sqoop.passwd
--table
tb_tohdfs
--target-dir
/sqoop/import/test05
--fields-terminated-by
'\t'
-m
1
运行：
sqoop --options-file /export/data/test.sqoop
已经不再需要权限！！！
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