Sqoop

前言

        最近专业 NoSQL 的课程作业涉及到关系型数据库数据导入到非关系型数据库,其实我们也可以通过Java代码,通过JDBC将关系型数据库中的数据读取出来,然后写出到我们的非关系型数据库中(比如HBase)中。

        原本 Sqoop 的学习计划还在后面阶段,现在既然用上了,今天就争取一下午学完,毕竟学校是不会教的。能学会并马上用到,这样的学习效果往往最好。Sqoop 只是一个工具,重点是学会使用。

Sqoop 介绍

        Sqoop 的全称就是  SQL To Hadoop ,它可以把关系型数据库(MySQL、Orcale...)中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 中的数据导入到关系型数据库中。

Sqoop 原理

        将导入或导出命令翻译成 MapReduce 程序来实现,主要是对 InputFormat 和 OutputFormat 进行定制。

Sqoop 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。

1、RDBMS 到 HDFS

1.1、全部导入

其中的斜杠的作用是 因为 linux 下回车命令就会执行,用斜杠可以防止命令直接执行。

bin/sqoop import \    
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--target-dir /user/test \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"

参数解释:

  • target-dir:目标目录(导入到 HDFS 后的存储目录)
  • delete-target-dir:如果目标目录已存在,直接删除
  • num-mappers 1:开启一个 MapTask
  • fields-terminated-by "\t":以制表符分割开来,

运行结果:

Sqoop_第1张图片 

1.2、查询导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/test \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

注意:

  • 如果你要通过查询结果来导入,那 SQL 语句后必须加 $CONDITIONS ,这个参数可以保证最终导入数据的顺序和原本的数据顺序一致。
  • 如果 SQL 语句是双引号,那么必须在 $CONDITIONS 之前加反斜杠代表转义。

比如:

--query "select name,sex from staff where name = 'mike' and \$CONDITIONS;"

1.3、导入指定列

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--columns id,sex \
--target-dir /user/test \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" 

运行结果:

文件中只有 id 和 sex 字段,没有 name。 

Sqoop_第2张图片

1.4、使用sqoop关键字筛选查询导入数据

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/test \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"

注意:

  • where 可以搭配 columns 使用

2、RDBMS 导入到 Hive

先会将 MySQL 的数据导入到 HDFS 的 /user/lyh/staff/ 目录下,再把数据迁移到 Hive(/user/hive/warehouse/staff_hive/)目录下,迁移后 /user/lyh/staff/ 下的数据被删除。 

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table staff_hive

参数解释:

  • hive-import:导入到 Hive
  • hive-overwrite:覆盖的方式
  • hive-table:导入到 hive 哪张表

3、RDBMS 导入到 Hbase 

直接通过 MapReduce 写入到 HBase 的表中,不需要向写入 Hive 一样需要中间结果写入到 /user/用户名/表名/ 下。

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--columns "id,name,sex" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id" \
--hbase-table "hbase_staff" \
--num-mappers 1 \
--split-by id

参数说明:

  • hbase-create-table:如果创建表格
  • hbase-row-key:行键
  • hbase-table:迁移过来后的表名
  • column-family:列族名
  • split-by:当使用Sqoop将数据从关系型数据库导入HBase时,可以使用--split-by参数来提高导入过程的效率。Sqoop会根据指定的列将数据分割成多个部分,并并行处理这些部分,从而加速数据导入的速度。

注意:sqoop1.4.6只支持对 HBase1.0.1之前的版本的自动创建HBase表的功能,不能帮我们在 HBase 中创建表,需要我们自己手动创建一下。

create 'hbase_staff'
scan 'hbase_staff'

如果遇到缺少 NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin.... 这种报错,建议下载一个低版本的 HBase ,把里面 lib 目录下的所有 jar 包都复制到 sqoop 的 lib 目录下,如果遇到重名的建议不要替换。

运行结果:

Sqoop_第3张图片


Sqoop 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。

1、Hive/HDFS 到 RDBMS

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"

参数说明:

  • export-dir:要导出的数据所在目录。

注意:如果不加切割符号(input-fields-terminated-by),整个数据将会被当做一个字符串存到 RDBMS 表中的第一个字段。

清空 MySQL 表数据,防止主键冲突

truncate table staff;

执行 sqoop 命令,运行结果:
Sqoop_第4张图片


Sqoop 脚本打包

使用opt格式的文件打包sqoop命令,然后执行。写入到脚本后,我们把它交给任务调度框架 Oozie、Azkaban等这些工具来替我们定时执行。

1、创建一个 opt 文件

vim sqp.opt

export
--connect
jdbc:mysql://hadoop102:3306/test
--username
root
--password
123456
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"

2、执行脚本

我们一般把下面的命令放到一个脚本中定时去执行。

bin/sqoop --options-file job/sqp.opt

3、测试

清空 MySQL 表格:

truncate table staff;

运行结果:
Sqoop_第5张图片

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