利用SQOOP将数据从数据库导入到HDFS

基本使用

    如下面这个shell脚本：

    #Oracle的连接字符串，其中包含了Oracle的地址，SID,和端口号

    CONNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2

    #使用的用户名

    ORACLENAME=kkaa

    #使用的密码

    ORACLEPASSWORD=kkaa123

    #需要从Oracle中导入的表名

    oralceTableName=tt

    #需要从Oracle中导入的表中的字段名

    columns=AREA_ID,TEAM_NAME

    #将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径

    hdfsPath=apps/as/hive/$oralceTableName

    #执行导入逻辑。将Oracle中的数据导入到HDFS中

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --num-mappers 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'

    执行这个脚本之后，导入程序就完成了。

    接下来，用户可以自己创建外部表，将外部表的路径和HDFS中存放Oracle数据的路径对应上即可。

    注意：这个程序导入到HDFS中的数据是文本格式，所以在创建Hive外部表的时候，不需要指定文件的格式为RCFile,而使用默认的TextFile 即可。数据间的分隔符为'\001'.如果多次导入同一个表中的数据，数据以append的形式插入到HDFS目录中。

    并行导入

    假设有这样这个sqoop命令，需要将Oracle中的数据导入到HDFS中：

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'  --where "data_desc='2011-02-26'"

    请注意，在这个命令中，有一个参数"-m",代表的含义是使用多少个并行，这个参数的值是1,说明没有开启并行功能。

    现在，我们可以将"-m"参数的值调大，使用并行导入的功能，如下面这个命令：

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --m 4 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'  --where "data_desc='2011-02-26'"

    一般来说，Sqoop就会开启4个进程，同时进行数据的导入操作。

    但是，如果从Oracle中导入的表没有主键，那么会出现如下的错误提示：

    ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table creater_user.popt_cas_redirect_his. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

    在这种情况下，为了更好的使用Sqoop的并行导入功能，我们就需要从原理上理解Sqoop并行导入的实现机制。

    如果需要并行导入的Oracle表的主键是id,并行的数量是4,那么Sqoop首先会执行如下一个查询：

    select max（id） as max, select min（id） as min from table [where 如果指定了where子句];

    通过这个查询，获取到需要拆分字段（id）的最大值和最小值，假设分别是1和1000.


然后，Sqoop会根据需要并行导入的数量，进行拆分查询，比如上面的这个例子，并行导入将拆分为如下4条SQL同时执行：

    select * from table where 0 <= id < 250;

    select * from table where 250 <= id < 500;

    select * from table where 500 <= id < 750;

    select * from table where 750 <= id < 1000;

    注意，这个拆分的字段需要是整数。

    从上面的例子可以看出，如果需要导入的表没有主键，我们应该如何手动选取一个合适的拆分字段，以及选择合适的并行数。

    再举一个实际的例子来说明：

    我们要从Oracle中导入creater_user.popt_cas_redirect_his.

    这个表没有主键，所以我们需要手动选取一个合适的拆分字段。

    首先看看这个表都有哪些字段：

    然后，我假设ds_name字段是一个可以选取的拆分字段，然后执行下面的sql去验证我的想法：

  

 select min（ds_name）， max（ds_name） from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

    发现结果不理想，min和max的值都是相等的。所以这个字段不合适作为拆分字段。

    再测试一下另一个字段：CLIENTIP

    select min（CLIENTIP）， max（CLIENTIP） from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

    这个结果还是不错的。所以我们使用CLIENTIP字段作为拆分字段。

    所以，我们使用如下命令并行导入：

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --m 12 --split-by CLIENTIP --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'  --where "data_desc='2011-02-26'"

    这次执行这个命令，可以看到，消耗的时间为：20mins, 35sec,导入了33,222,896条数据。

    另外，如果觉得这种拆分不能很好满足我们的需求，可以同时执行多个Sqoop命令，然后在where的参数后面指定拆分的规则。如：

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'  --where "data_desc='2011-02-26' logtime<10:00:00"

    sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath  --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'  --where "data_desc='2011-02-26' logtime>=10:00:00"

    从而达到并行导入的目的。