大数据数据传输 Sqoop (四)
大数据技术之Sqoop
一、Sqoop简介
Apache Sqoop™是一种旨在有效地在Apache
Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
Sqoop于2012年3月孵化出来，现在是一个顶级的Apache项目。
请注意，1.99.7与1.4.6不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于生产部署。
二、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。
三、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
-
最新版下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中，如我的上传目录是：/opt/software/
- 解压sqoop安装包到指定目录，如：
$ tar -zxvf 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
$ mv sqoop-site-template.xml sqoop-site.xml 此行不用做
2) 修改配置文件
sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.8.4
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.8.4
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf
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 version Display version information ·····
注:注释掉configure-sqoop 134行到143行的内容，内容如下
134 \#\# Moved to be a runtime check in sqoop.
135 \#if [ ! -d "\${HCAT_HOME}" ]; then
136 \# echo "Warning: \$HCAT_HOME does not exist! HCatalog jobs will fail."
137 \# echo 'Please set \$HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.'
138 \#fi
139 \#
140 \#if [ ! -d "\${ACCUMULO_HOME}" ]; then
141 \# echo "Warning: \$ACCUMULO_HOME does not exist! Accumulo imports will fail." 142 \# echo 'Please set \$ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.' 143 \#fi
3.5、测试Sqoop是否能够成功连接数据库
$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/ --username root --password 000000 出现如下输出： information_schema metastore mysql performance_schema
四、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
-
确定Mysql服务开启正常
-
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');
- 导入数据
（1）全部导入
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --target-dir /user/test/student1 --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "t"
（2）查询导入
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --target-dir /user/test/student --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "t" --query 'select name,sex from student where id <=6 and $CONDITIONS;'
尖叫提示：must contain ‘$CONDITIONS’ in WHERE clause. 注：CONDITIONS 翻译‘条件’
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://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --target-dir /user/test/student --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "t" --columns id,name --table student
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://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --target-dir /user/test/student --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "t" --table student --where "id=2"
尖叫提示：在Sqoop中可以使用sqoop import -D
property.name=property.value这样的方式加入执行任务的参数，多个参数用空格隔开。
4.1.2、RDBMS到Hive
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --delete-target-dir --num-mappers 1 --hive-import --fields-terminated-by "t" --hive-overwrite --hive-table student_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：从MYSQL到Hive，本质时从MYSQL => HDFS => load To Hive
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
创建aca表
create table abc(id int,name VARCHAR(5));
$ bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://bigdata111:3306/test characterEncoding=utf-8 --username root --password 000000 --export-dir /user/hive/warehouse/student_hive --table student1 --num-mappers 1 --input-fields-terminated-by "t"
尖叫提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建,自行根据表结构创建
尖叫提示：重复往mysql的统一个表中导出数据，mysql的表不能设置主键和自增。
尖叫提示：如果数据导出mysql中是“？？”那么添加characterEncoding=utf-8
思考：数据是覆盖还是追加 答案：追加
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
$ touch job_HDFS2RDBMS.opt
2) 编写sqoop脚本
$ vi ./job_HDFS2RDBMS.opt \
#以下命令是从staff_hive中追加导入到mysql的aca表中
export --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --num-mappers 1 --export-dir /user/hive/warehouse111/student_hive --input-fields-terminated-by "t"
3) 执行该脚本
$ bin/sqoop --options-file job_HDFS2RDBMS.opt
五、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://bigdata113:3306/test --username root --password 000000 --table access \\ --hive-import \\ --fields-terminated-by "\\t"
如：增量导入数据到hive中，mode=append
append导入：
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata111:3306/test --username root --password 000000 --table student --num-mappers 1 --fields-terminated-by "t" --target-dir /user/hive/warehouse111/student_hive --check-column id --incremental append --last-value 10
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）
注:–last-value 2
的意思是标记增量的位置为第二行，也就是说，当数据再次导出的时候，从第二行开始算
注：如果 --last-value N , N >
MYSQL中最大行数，则HDFS会创建一个空文件。如果N<=0 , 那么就是所有数据
如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified（注：卡住）
先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql\> create table staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql\> insert into staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female'); mysql\> insert into staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');
先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table staff_timestamp --delete-target-dir --hive-import --fields-terminated-by "t" --m 1
再增量导入一部分数据:
mysql\> insert into staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table staff_timestamp --check-column last_modified --incremental lastmodified --m 1 --last-value "2019-07-16 06:44:12" --append --fields-terminated-by "t"--warehouse-dir /user/hive/warehouse/
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：在Hive中，如果不指定输出路径，可以去看以下两个目录
-
/user/root（此为用户名）
-
/user/hive/warehouse 个人配置的目录
尖叫提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
如果卡住，在yarn-site.xml中加入以下配置
|
\yarn.nodemanager.resource.memory-mb\ \20480\ \ \ \yarn.scheduler.minimum-allocation-mb\ \2048\ \ \ \yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio\ \2.1\ \ |
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）中将数据导出到关系型数据库中。
1) 命令：
如：
bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/test --username root --password 000000 --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive --table aca --num-mappers 1 --input-fields-terminated-by "t"
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://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --bindir /root/student --class-name Student --fields-terminated-by "t"
| 序号 | 参数 |
| 1 | –bindir |
| 2 | –class-name |
| 3 | –outdir |
| 4 | –package-name |
| 5 | –input-null-non-string |
| 6 | –input-null-string |
| 7 | –map-column-java |
| 8 | –null-non-string |
| 9 | –null-string |
| 10 | –table |
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：仅建表
\$ bin/sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --hive-table hive_student
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://bigdata11:3306/test --username root --password 000000 --query "SELECT \* FROM student"
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：注意：(卡住)
$ bin/sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --hive-import --fields-terminated-by "t"
bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://bigdata111:3306/test --username root --password 000000 --as-textfile --warehouse-dir /user/root/plus -m 1
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://bigdata112:3306/test --username root --password 000000
$ bin/sqoop job --list
$ bin/sqoop job --exec myjob1
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
执行的结果在HDFS：/user/root/ 目录中，即导出所有表到/user/root中
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://bigdata113:3306/ --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://bigdata112:3306/test --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：注意:以下数据自己手动改成\t
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://bigdata112:3306/test --username root --password 000000 --table student --bindir /opt/Desktop/student --class-name Student --fields-terminated-by "t"
开始合并：注：是hdfs路径
$ bin/sqoop merge --new-data /new/ --onto /old/ --target-dir /test/merged1 --jar-file /opt/Desktop/student/Student.jar --class-name Student --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 |