Sqoop:sqoop简介及原理,安装配置sqoop,sqoop简单的使用案例,RDBMS导入数据到HDFS,Hive,HBase,Hive/HDFS导出到RDBMS,脚本打包,sqoo常用命令及参数
文章目录
第1章 Sqoop简介
第2章 Sqoop原理
第3章 Sqoop安装
3.1 下载并解压
3.2 修改配置文件
3.3 拷贝JDBC驱动
3.4 验证Sqoop
3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库
第4章 Sqoop的简单使用案例
4.1 导入数据
4.1.1 RDBMS到HDFS
4.1.2 RDBMS到Hive
4.1.3 RDBMS到Hbase
4.2、导出数据
4.2.1 HIVE/HDFS到RDBMS
4.3 脚本打包
第5章 Sqoop一些常用命令及参数
5.1 常用命令列举
5.2、命令&参数详解
5.2.1、公用参数：数据库连接
5.2.2、公用参数：import
5.2.3、公用参数：export
5.2.4、公用参数：hive
5.2.5、命令&参数：import
5.2.6、命令&参数：export
5.2.7、命令&参数：codegen
5.2.8、命令&参数：create-hive-table
5.2.9、命令&参数：eval
5.2.10、命令&参数：import-all-tables
5.2.11、命令&参数：job
5.2.12、命令&参数：list-databases
5.2.13、命令&参数：list-tables
5.2.14、命令&参数：merge
5.2.15、命令&参数：metastore
第1章 Sqoop简介
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。
Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，2与1不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于生产部署。
第2章 Sqoop原理
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
第3章 Sqoop安装
安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。
3.1 下载并解压
1) 下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
2) 上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中
3) 解压sqoop安装包到指定目录，如：
| $ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/ |
3.2 修改配置文件
Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似，在sqoop根目录下的conf目录中。
1) 重命名配置文件
| $ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh |
2) 修改配置文件
sqoop-env.sh
| export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2 export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2 export HIVE_HOME=/opt/module/hive export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10 export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10 export HBASE_HOME=/opt/module/hbase |
3.3 拷贝JDBC驱动
拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下，如：
| $ cp -a mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/ |
3.4 验证Sqoop
我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：
| $ bin/sqoop help 出现一些Warning警告（警告信息已省略），并伴随着帮助命令的输出： Available commands: codegen Generate code to interact with database records create-hive-table Import a table definition into Hive eval Evaluate a SQL statement and display the results export Export an HDFS directory to a database table help List available commands import Import a table from a database to HDFS import-all-tables Import tables from a database to HDFS import-mainframe Import datasets from a mainframe server to HDFS job Work with saved jobs list-databases List available databases on a server list-tables List available tables in a database merge Merge results of incremental imports metastore Run a standalone Sqoop metastore version Display version information |
3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库
| $ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 000000 出现如下输出： information_schema metastore mysql oozie performance_schema |
第4章 Sqoop的简单使用案例
4.1 导入数据
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
4.1.1 RDBMS到HDFS
1) 确定Mysql服务开启正常
2) 在Mysql中新建一张表并插入一些数据
| $ mysql -uroot -p000000 mysql> create database company; mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255)); mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male'); mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale'); |
3) 导入数据
（1）全部导入
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" |
注意:--delete-target-dir 用来删除目标文件夹中的文件.
查看运行结果
[atguigu@hadoop102 sqoop]$ hadoop fs -cat /user/company/part-m-00000
（2）查询导入
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'
|
尖叫提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.
尖叫提示：如果query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转移符，防止shell识别为自己的变量。
（3）导入指定列
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --columns id,sex \ --table staff
|
尖叫提示：columns中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格
（4）使用sqoop关键字筛选查询导入数据
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --table staff \ --where "id=1"
|
4.1.2 RDBMS到Hive
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --hive-import \ --fields-terminated-by "\t" \ --hive-overwrite \ --hive-table staff_hive
|
尖叫提示：该过程分为两步，第一步将数据导入到HDFS，第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库
尖叫提示：第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名
4.1.3 RDBMS到Hbase
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --columns "id,name,sex" \ --column-family "info" \ --hbase-create-table \ --hbase-row-key "id" \ --hbase-table "hbase_company" \ --num-mappers 1 \ --split-by id |
遇到的问题:报19/09/06 20:39:30 INFO mapreduce.HBaseImportJob: Creating missing HBase table hbase_company
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor.addFamily(Lorg/apache/hadoop/hbase/HColumnDescriptor;)V异常
原因:hbase中未创建表,需要把表建好再运行.
hbase(main):002:0> create 'hbase_company','info'
运行sqoop命令后
重新上传取消
尖叫提示：sqoop1.4.6只支持HBase1.0.1之前的版本的自动创建HBase表的功能
解决方案：手动创建HBase表
| hbase> create 'hbase_company’,'info' |
(5) 在HBase中scan这张表得到如下内容
| hbase> scan ‘hbase_company’ |
4.2、导出数据
在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。
4.2.1 HIVE/HDFS到RDBMS
| $ bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ --input-fields-terminated-by "\t"
|
尖叫提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建
4.3 脚本打包
使用opt格式的文件打包sqoop命令，然后执行
1) 创建一个.opt文件
| $ mkdir opt $ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt |
2) 编写sqoop脚本
| $ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company --username root --password 000000 --table staff --num-mappers 1 --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive --input-fields-terminated-by "\t" |
3) 执行该脚本
| $ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt |
第5章 Sqoop一些常用命令及参数
5.1 常用命令列举
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
| 序号 |
命令 |
类 |
说明 |
| 1 |
import |
ImportTool |
将数据导入到集群 |
| 2 |
export |
ExportTool |
将集群数据导出 |
| 3 |
codegen |
CodeGenTool |
获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar |
| 4 |
create-hive-table |
CreateHiveTableTool |
创建Hive表 |
| 5 |
eval |
EvalSqlTool |
查看SQL执行结果 |
| 6 |
import-all-tables |
ImportAllTablesTool |
导入某个数据库下所有表到HDFS中 |
| 7 |
job
|
JobTool |
用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。 |
| 8 |
list-databases |
ListDatabasesTool |
列出所有数据库名 |
| 9 |
list-tables |
ListTablesTool |
列出某个数据库下所有表 |
| 10 |
merge |
MergeTool |
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中 |
| 11 |
metastore
|
MetastoreTool |
记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。 |
| 12 |
help |
HelpTool |
打印sqoop帮助信息 |
| 13 |
version |
VersionTool |
打印sqoop版本信息 |
5.2、命令&参数详解
刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。
5.2.1、公用参数：数据库连接
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--connect |
连接关系型数据库的URL |
| 2 |
--connection-manager |
指定要使用的连接管理类 |
| 3 |
--driver |
Hadoop根目录 |
| 4 |
--help |
打印帮助信息 |
| 5 |
--password |
连接数据库的密码 |
| 6 |
--username |
连接数据库的用户名 |
| 7 |
--verbose |
在控制台打印出详细信息 |
5.2.2、公用参数：import
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--enclosed-by |
给字段值前加上指定的字符 |
| 2 |
--escaped-by |
对字段中的双引号加转义符 |
| 3 |
--fields-terminated-by |
设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号 |
| 4 |
--lines-terminated-by |
设定每行记录之间的分隔符，默认是\n |
| 5 |
--mysql-delimiters |
Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以\n分隔，默认转义符是\，字段值以单引号包裹。 |
| 6 |
--optionally-enclosed-by |
给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。 |
5.2.3、公用参数：export
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--input-enclosed-by |
对字段值前后加上指定字符 |
| 2 |
--input-escaped-by |
对含有转移符的字段做转义处理 |
| 3 |
--input-fields-terminated-by |
字段之间的分隔符 |
| 4 |
--input-lines-terminated-by |
行之间的分隔符 |
| 5 |
--input-optionally-enclosed-by |
给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符 |
5.2.4、公用参数：hive
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--hive-delims-replacement |
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符 |
| 2 |
--hive-drop-import-delims |
在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符 |
| 3 |
--map-column-hive |
生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型 |
| 4 |
--hive-partition-key |
创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string |
| 5 |
--hive-partition-value |
导入数据时，指定某个分区的值 |
| 6 |
--hive-home |
hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录 |
| 7 |
--hive-import |
将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
| 8 |
--hive-overwrite |
覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
| 9 |
--create-hive-table |
默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。 |
| 10 |
--hive-table |
后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名 |
| 11 |
--table |
指定关系数据库的表名 |
公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
5.2.5、命令&参数：import
将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。
1) 命令：
如：导入数据到hive中
| $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --hive-import |
如：增量导入数据到hive中，mode=append
| append导入： $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t" \ --target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 3 |
尖叫提示：append不能与--hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter --append-mode）
如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified
| 先在mysql中建表并插入几条数据： mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP); mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female'); mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female'); 先导入一部分数据： $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff_timestamp \ --delete-target-dir \ --m 1 再增量导入一部分数据： mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female'); $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff_timestamp \ --check-column last_modified \ --incremental lastmodified \ --last-value "2017-09-28 22:20:38" \ --m 1 \ --append |
尖叫提示：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要--append（追加）还是要--merge-key（合并）
尖叫提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
2) 参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--append |
将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。 |
| 2 |
--as-avrodatafile |
将数据导入到一个Avro数据文件中 |
| 3 |
--as-sequencefile |
将数据导入到一个sequence文件中 |
| 4 |
--as-textfile |
将数据导入到一个普通文本文件中 |
| 5 |
--boundary-query |
边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。 |
| 6 |
--columns |
指定要导入的字段 |
| 7 |
--direct |
直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。 |
| 8 |
--direct-split-size |
在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件 |
| 9 |
--inline-lob-limit |
设定大对象数据类型的最大值 |
| 10 |
--m或–num-mappers |
启动N个map来并行导入数据，默认4个。 |
| 11 |
--query或--e |
将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参--target-dir，--hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字 |
| 12 |
--split-by |
按照某一列来切分表的工作单元，不能与--autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档） |
| 13 |
--table |
关系数据库的表名 |
| 14 |
--target-dir |
指定HDFS路径 |
| 15 |
--warehouse-dir |
与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录 |
| 16 |
--where |
从关系数据库导入数据时的查询条件 |
| 17 |
--z或--compress |
允许压缩 |
| 18 |
--compression-codec |
指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip) |
| 19 |
--null-string |
string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
| 20 |
--null-non-string |
非string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
| 21 |
--check-column |
作为增量导入判断的列名 |
| 22 |
--incremental |
mode：append或lastmodified |
| 23 |
--last-value |
指定某一个值，用于标记增量导入的位置 |
5.2.6、命令&参数：export
从HDFS（包括Hive和HBase）中奖数据导出到关系型数据库中。
1) 命令：
如：
| $ bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --export-dir /user/company \ --input-fields-terminated-by "\t" \ --num-mappers 1 |
2) 参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--direct |
利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率 |
| 2 |
--export-dir |
存放数据的HDFS的源目录 |
| 3 |
-m或--num-mappers |
启动N个map来并行导入数据，默认4个 |
| 4 |
--table |
指定导出到哪个RDBMS中的表 |
| 5 |
--update-key |
对某一列的字段进行更新操作 |
| 6 |
--update-mode |
updateonly allowinsert(默认) |
| 7 |
--input-null-string |
请参考import该类似参数说明 |
| 8 |
--input-null-non-string |
请参考import该类似参数说明 |
| 9 |
--staging-table |
创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。 |
| 10 |
--clear-staging-table |
如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表 |
5.2.7、命令&参数：codegen
将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。
如：
| $ bin/sqoop codegen \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --bindir /home/admin/Desktop/staff \ --class-name Staff \ --fields-terminated-by "\t" |
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--bindir |
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径 |
| 2 |
--class-name |
设定生成的Java文件指定的名称 |
| 3 |
--outdir |
生成Java文件存放的路径 |
| 4 |
--package-name |
包名，如com.z，就会生成com和z两级目录 |
| 5 |
--input-null-non-string |
在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串） |
| 6 |
--input-null-string |
将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用） |
| 7 |
--map-column-java |
数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：--map-column-java id=long, name=String |
| 8 |
--null-non-string |
在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值 |
| 9 |
--null-string |
在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用） |
| 10 |
--table |
对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应 |
5.2.8、命令&参数：create-hive-table
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令：
如：
| $ bin/sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --hive-table hive_staff |
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--hive-home |
Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录 |
| 2 |
--hive-overwrite |
覆盖掉在Hive表中已经存在的数据 |
| 3 |
--create-hive-table |
默认是false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 |
| 4 |
--hive-table |
后面接要创建的hive表 |
| 5 |
--table |
指定关系数据库的表名 |
5.2.9、命令&参数：eval
可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。
命令：
如：
| $ bin/sqoop eval \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --query "SELECT * FROM staff" |
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--query或--e |
后跟查询的SQL语句 |
5.2.10、命令&参数：import-all-tables
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录
命令：
如：
| $ bin/sqoop import-all-tables \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --warehouse-dir /all_tables |
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--as-avrodatafile |
这些参数的含义均和import对应的含义一致 |
| 2 |
--as-sequencefile |
|
| 3 |
--as-textfile |
|
| 4 |
--direct |
|
| 5 |
--direct-split-size |
|
| 6 |
--inline-lob-limit |
|
| 7 |
--m或—num-mappers |
|
| 8 |
--warehouse-dir |
|
| 9 |
-z或--compress |
|
| 10 |
--compression-codec |
5.2.11、命令&参数：job
用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。
命令：
如：
| $ bin/sqoop job \ --create myjob -- import-all-tables \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 $ bin/sqoop job \ --list $ bin/sqoop job \ --exec myjob |
尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的--之间有一个空格
尖叫提示：如果需要连接metastore，则--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--create |
创建job参数 |
| 2 |
--delete |
删除一个job |
| 3 |
--exec |
执行一个job |
| 4 |
--help |
显示job帮助 |
| 5 |
--list |
显示job列表 |
| 6 |
--meta-connect |
用来连接metastore服务 |
| 7 |
--show |
显示一个job的信息 |
| 8 |
--verbose |
打印命令运行时的详细信息 |
尖叫提示：在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化
| |
5.2.12、命令&参数：list-databases
命令：
如：
| $ bin/sqoop list-databases \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ \ --username root \ --password 000000 |
参数：与公用参数一样
5.2.13、命令&参数：list-tables
命令：
如：
| $ bin/sqoop list-tables \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 |
参数：与公用参数一样
5.2.14、命令&参数：merge
将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中
数据环境：
| new_staff 1 AAA male 2 BBB male 3 CCC male 4 DDD male old_staff 1 AAA female 2 CCC female 3 BBB female 6 DDD female |
尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为\t，行与行之间的分割符为\n，如果直接复制，请检查之。
命令：
如：
| 创建JavaBean： $ bin/sqoop codegen \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --bindir /home/admin/Desktop/staff \ --class-name Staff \ --fields-terminated-by "\t"
开始合并： $ bin/sqoop merge \ --new-data /test/new/ \ --onto /test/old/ \ --target-dir /test/merged \ --jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \ --class-name Staff \ --merge-key id 结果： 1 AAA MALE 2 BBB MALE 3 CCC MALE 4 DDD MALE 6 DDD FEMALE |
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--new-data |
HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留 |
| 2 |
--onto |
HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖 |
| 3 |
--merge-key |
合并键，一般是主键ID |
| 4 |
--jar-file |
合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
| 5 |
--class-name |
对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的 |
| 6 |
--target-dir |
合并后的数据在HDFS里存放的目录 |
5.2.15、命令&参数：metastore
记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。
命令：
如：启动sqoop的metastore服务
| $ bin/sqoop metastore |
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--shutdown |
关闭metastore |