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 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。
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。
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。
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:
运行结果:
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:
比如:
--query "select name,sex from staff where name = 'mike' and \$CONDITIONS;"
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。
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:
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:
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:
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.
运行结果:
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。
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:
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;
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。
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"
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
清空 MySQL 表格:
truncate table staff;