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@sasaki 2016-04-22T03:26:54.000000Z 字数 11412 阅读 9621

Sqoop——数据传输工具

BigData

版本控制

  1.     @Title          Sqoop——数据传输工具
  2.     @Version        v1.0
  3.     @Timestamp      2016-01-20 18:08
  4.     @Author         Nicholas
  5.     @Mail           redskirt@outlook.com

一、Sqoop简介与部署

  1. Sqoop是一款开源的工具，主要用于在HADOOP不传统的数据库(mysql、postgresql等)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中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。

  2. Sqoop1架构

    QQ截图20160120182115.jpg-121.6kB

    • 版本号为1.4.x为sqoop1
    • 在架构上：sqoop1使用sqoop客户端直接提交的方式
    • 访问方式：CLI控制台方式进行访问
    • 安全性：命令或脚本中指定用户数据库名及密码

  3. Sqoop2架构

    QQ截图20160120182204.jpg-110.8kB

    • 版本号为1.99x为sqoop2
    • 在架构上：sqoop2引入了sqoop server，对connector实现了集
      中的管理
    • 访问方式：REST API、 JAVA API、 WEB UI以及CLI控制台方式进
      行访问
    • CLI方式访问，会通过交互过程界面，输入的密码信息丌被看到，
      同时Sqoop2引入基亍角色的安全机制

    Sqoop2比Sqoop多了一个Server端。

  4. Sqoop1与Sqoop2对比

    QQ截图20160120182356.jpg-221.6kB

  5. Sqoop官方测试过数据库版本

    • Sqoop主要通过JDBC和关系数据库进行交互。理论上支持JDBC的database都可以使用sqoop和hdfs进行数据交互。
    • Sqoop官方测试通过列表
    • Database version URL
    • HSQLDB 1.8.0+ jdbc:hsqldb:*//
    • MySQL 5.0+ jdbc:mysql://
    • Oracle 10.2.0+ jdbc:oracle:*//
    • PostgreSQL 8.3+ jdbc:postgresql://

  6. 安装Sqoop
    由于我的Hadoop集群是CDH版本，在服务中添加Sqoop服务即可。

    QQ截图20160120183023.jpg-173.7kB

  7. Sqoop验证安装

    1. [root@master bin]# sqoop help
    2. Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.8-1.cdh5.3.8.p0.5/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
    3. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
    6. 16/01/20 18:31:21 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5-cdh5.3.8
    7. usage: sqoop COMMAND [ARGS]
    9. Available commands:
    10.   codegen            Generate code to interact with database records
    11.   create-hive-table  Import a table definition into Hive
    12.   eval               Evaluate a SQL statement and display the results
    13.   export             Export an HDFS directory to a database table
    14.   help               List available commands
    15.   import             Import a table from a database to HDFS
    16.   import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
    17.   import-mainframe   Import datasets from a mainframe server to HDFS
    18.   job                Work with saved jobs
    19.   list-databases     List available databases on a server
    20.   list-tables        List available tables in a database
    21.   merge              Merge results of incremental imports
    22.   metastore          Run a standalone Sqoop metastore
    23.   version            Display version information
    25. See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.

二、测试Sqoop导入/导出MySQL

  1. 准备环境

    • mysql-connector-java
      将mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar放入sqoop/lib/下面（低于此版本mysql连接器可能会有异常）
    • mysql数据库允许远程连接
      Linux下执行mysql命令登录测试是否mysql允许远程访问:
      mysql –h mysql-server-ip –u username –p database，
      如果没有权限，在mysql命令行中执行：
      grant all PRIVILEGES on *.* to root@’hostname’ identified by ‘password’; flush privileges;
    • 测试sqoop是否可以连接到mysql
      Sqoop测试命令，显示当前可用的数据库：
      sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://mysql-server-ip:3306/ --username root --password <password> 
      2. # 将mysql-*.jar放入sqoop目录中
      4. [root@master tmp]# cp mysql-connector-java-5.1.35.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.8-1.cdh5.3.8.p0.5/lib/sqoop
      5. [root@master tmp]# cp mysql-connector-java-5.1.35.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.8-1.cdh5.3.8.p0.5/lib/sqoop2
      8. # 用sqoop查看数据库
      10. [root@master tmp]# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password root
      11. Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.8-1.cdh5.3.8.p0.5/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
      12. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
      13. 16/01/20 20:47:19 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5-cdh5.3.8
      14. 16/01/20 20:47:19 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
      15. 16/01/20 20:47:20 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
      16. information_schema
      17. cm
      18. hive
      19. mysql
      20. navigator_audit_server
      21. navigator_metadata_server
      22. reports_manager
      23. test
      26. # 用于测试的数据库表结构及数据内容
      29. mysql> use test
      30. Reading table information for completion of table and column names
      31. You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
      33. Database changed
      35. mysql> describe user_info;
      36. +--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
      37. | Field  | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
      38. +--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
      39. | id     | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
      40. | name   | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                |
      41. | gender | varchar(10)  | YES  |     | NULL    |                |
      42. | grade  | int(20)      | YES  |     | NULL    |                |
      43. +--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
      44. 4 rows in set (0.00 sec)
      46. mysql> select * from user_info;
      47. +----+----------+--------+-------+
      48. | id | name     | gender | grade |
      49. +----+----------+--------+-------+
      50. |  1 | redskirt | m      |   100 |
      51. |  2 | honey    | m      |    90 |
      52. |  3 | lw       | m      |    92 |
      53. |  4 | nicholas | m      |    99 |
      54. |  5 | sasaki   | m      |    99 |
      55. +----+----------+--------+-------+
      56. 5 rows in set (0.00 sec)

  2. mysql数据导入HDFS

    • 全表导入（单map串行导入）
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username root --password root --table user_info -m 1

    参数解析：
    --connect：JDBC连接URL
    --username：连接数据库用户名
    --password：连接数据库密码
    --table：要读取的表
    -m：map并行读取的数量
    含义：读取user_info表数据到HDFS集群，并叧通过一个map任务
    注意：此Sqoop命令没有指定HDFS目录，默认数据会放在/user/{user.name}/{--table参数指定表名}目录下。

    1. [root@master tmp]# sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password root --table user_info -m 1
    3. mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%';
    4. Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
    6. mysql> flush privileges;
    7. Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

    在YARN上可看到完成的MapReduce任务
    QQ截图20160120213128.png-59.2kB

    2. # HDFS中查看结果
    4. [root@master tmp]# hadoop fs -cat /user/root/user_info/part-m-00000
    5. 1,redskirt,m,100
    6. 2,honey,m,90
    7. 3,lw,m,92
    8. 4,nicholas,m,99
    9. 5,sasaki,m,99
    • Select语句导入
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/test --username root --password root --query 'select * from user_info where id <5 and $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /user/root/mysql/user_info -m 2

    参数解析：
    --query： 导入过程使用SQL语句
    --split-by：表中的那一列作为任务分配列并列：有id列1，2，3，4， 5，6，-m选项为2，那么将分为1，2，3记录通过一个map任务来执行，4，5，6，通过另一个map任务来执行
    --target-dir： 指定HDFS上存放数据目录
    where $CONDITIONS： 当使用--query的时候需要有$CONDITIONS

    1. [root@master tmp]# sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --query 'select * from user_info where id <5 and $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /user/root/mysql/user_info -m 2
    4. # 查看导入结果
    6. [root@master tmp]# hadoop fs -cat /user/root/mysql/user_info/part-m-00000
    7. 1,redskirt,m,100
    8. 2,honey,m,90

    QQ截图20160121000902.png-61.4kB

    • Select语句导入空值处理
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username root --password root --query 'select * from user_info where $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /data/sqoop/mysql/user_info -m 2 --null-string '' --null-non-string ''

    参数解析：
    当从数据库中拉取过来的数据存在空值，默认Sqoop会设置为null，通过下面参数，来替换null值。
    举例语句中，null值，设置为了空：
    --null-string：string类型替换为第一个''中指定的值
    --null-non-string：非string类型替换为第二个''中指定的值

    1. mysql> select * from user_info;
    2. +----+----------+--------+-------+
    3. | id | name     | gender | grade |
    4. +----+----------+--------+-------+
    5. |  1 | redskirt | m      |   100 |
    6. |  2 | honey    | m      |    90 |
    7. |  3 | lw       | m      |    92 |
    8. |  4 | nicholas | m      |    99 |
    9. |  5 | sasaki   | m      |    99 |
    10. |  6 | NULL     | NULL   |  NULL |
    11. +----+----------+--------+-------+
    12. 6 rows in set (0.00 sec)
    14. [root@master tmp]# hadoop fs -rmr /user/root/mysql/user_info
    15. [root@master tmp]# sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --query 'select * from user_info where $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /user/root/mysql/user_info -m 2 --null-string '' --null-non-string ''
    16. [root@master tmp]# hadoop fs -cat /user/root/mysql/user_info/part-m-00000
    17. 1,redskirt,m,100
    18. 2,honey,m,90
    19. 3,lw,m,92
    20. [root@master tmp]# hadoop fs -cat /user/root/mysql/user_info/part-m-00001
    21. 4,nicholas,m,99
    22. 5,sasaki,m,99
    23. 6,,,
    • 导入库下所有语句
    1. sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username root --password root

    参数解析：
    import-all-tables：导入指定库下面所有的表

    1. [root@master tmp]# hadoop fs -rmr /user/root/user_info
    2. [root@master tmp]# sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root

    QQ截图20160121111208.jpg-241.4kB

    • 指定某些列导入HDFS
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table user_info --target-dir /user/root/user_info -m 1 --null-string '' --null-non-string '' --columns id,name

    参数解析：
    --columns：指定导出哪几列

    1. [root@master tmp]# hadoop fs -rmr /user/root/user_info
    2. [root@master tmp]# sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table user_info --target-dir /user/root/user_info -m 1 --null-string '' --null-non-string '' --columns id,name
    3. [root@master tmp]# hadoop fs -cat /user/root/user_info/part-m-00000
    4. 1,redskirt
    5. 2,honey
    6. 3,lw
    7. 4,nicholas
    8. 5,sasaki
    9. 6,

  3. HDFS数据导入mysql

    • 数据导出到mysql表
    1. sqoop export --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/test --username root --password root --table user_info_ --fields-terminated-by ',' --export-dir /user/root/mysql/user_info --input-null-string '' --input-null-non-string ''

    参数解析：
    export：从HDFS导出mysql（或其他RDBMS）
    --table：mysql当中表
    --fields-terminated-by：源数据字段分隔符
    --export-dir：源数据HDFS上位置

    2. # 创建目标表结构
    4. mysql> use test;
    5. Reading table information for completion of table and column names
    6. You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
    8. Database changed
    10. mysql> create table if not exists user_info_(
    11.     -> id int(11) not null primary key auto_increment,
    12.     -> name varchar(50) 
    13.     -> );
    14. Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
    17. # 执行导出
    19. [root@master tmp]# sqoop export --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table user_info_ --fields-terminated-by ',' --export-dir /user/root/mysql/user_info --input-null-string '' --input-null-non-string ''
    22. # 查看数据库
    24. mysql> select * from user_info_;
    25. +----+----------+
    26. | id | name     |
    27. +----+----------+
    28. |  1 | redskirt |
    29. |  2 | honey    |
    30. |  3 | lw       |
    31. |  4 | nicholas |
    32. |  5 | sasaki   |
    33. |  6 | NULL     |
    34. +----+----------+
    35. 6 rows in set (0.00 sec)
    • Batch模式数据导入到mysql表
    1. sqoop export -Dsqoop.export.records.per.statement=10 -- connect jdbc:mysql://mysql-server-ip:3306/sqoop --username root --password root --table user_info_bak --fields-terminatedby ',' --export-dir /user/root/mysql/user_info

    参数解析
    --Dsqoop.export.records.per.statement=10指定每10条数据执行一次insert类似 INSERT INTO xxx VALUES (), (), (), ...
    或是
    --Dsqoop.export.records.per.transaction=10指定每次事务多少条记录被insert，类似BEGIN; INSERT, INSERT, .... COMMIT

    • HDFS数据对mysql表做更新
    1. sqoop export --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table user_info_bak --update-key id --fields-terminated-by ',' --export-dir /user/root/mysql/user_info

    参数解析
    --update-key id指定根据那个列进行更新，也可指定多列，用逗号分隔。
    相当于：

    1. update user_info_bak set name=‘xxx’… where id=“1’;
    2. update user_info_bak set name=‘ yyy’… where id=“2’;
    3. …
    • HDFS导出mysql表空值处理
    1. sqoop export --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table user_info --input-null-string '' --input-null-non-string ''

    参数解析
    同导入的含义相同
    --input-null-string：会被翻译成数据库中string列NULL的值
    --input-null-non-string：被翻译成数据库中非string列NULL的值

三、导入Hbase，Hive场景

  1. mysql数据导入Hive

    • mysql直接导入到hive
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/tmpbase --username root --password password --table user_info --hive-import -hive-database default --hive-table user_info_bak

    参数解析：
    --hive-import：该次导入任务为导向hive
    --hive-table：要导入的hive表
    --hive-database：导入的hive库
    注意两边表结构要一致

  2. mysql数据导入Hbase

    • mysql直接导入到hbase
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/tmpbase --username root --password password --table user_info --hbase-table user_info --column-family f --hbase-createtable

    参数解析:
    --hbase-table：要导入的hbase表
    --column-family：指定hbase表中列族
    --hbase-create-table：如果HBase表没有创建，自行创建
    注意：实际使用效率较差，小数据量情况下使用(100百万以下数据，可以尝试使用)

    • Mysql bulk load方式导入到hbase
    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/tmpbase --username root --password password --table user_info --hbase-table user_info --column-family f --hbase-createtable --hbase-bulkload

    参数解析:
    --hbase-table：要导入的hbase表
    --column-family：指定hbase表中列族
    --hbase-create-table：如果HBase表没有创建，自劢创建
    --hbase-bulkload：以bulkload方式导入HBase，而非直接put

四、Sqoop增量导入

  1. Sqoop Append增量模式
    ppend模式：追加模式，必须是数值字段（1,2,3,4）
    适用范围：有自增序列

    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql-serverip:3306/sqoop --username root --password root --query 'select * from user_info where $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /data/sqoop/ -m 1 --incremental append -- check-column grade --last-value 80

    参数解析：
    --incremental：指定sqoop增量模式
    --check-column：指定增量的列
    --last-value：指定列值从那一行开始

  2. Sqoop Lastmodified增量模式
    Lastmodified模式：根据时间戳更新模式。
    适用范围：有自增序列

    1. sqoop import --connect jdbc:mysql://msyql-serverip:3306/sqoop --username root --password root --query 'select * from user_info where $CONDITIONS' --split-by id --target-dir /data/sqoop -m 1 --incremental lastmodified --check-column c_date --append --last-value '2015-03-05 01:16:18'

    参数解析：
    --incremental：指定sqoop增量模式
    --check-column：指定增量的列（datatime类型）
    --last-value：指定从那一段时间到当前开始
    --c_date：datetime

五、Sqoop Job定义

  1. Sqoop定义任务

    • 定义user_info Job
    1. sqoop job --create user_info -- import --connect jdbc:mysql://mysql-server-ip:3306/sqoop --username root --password root --table user_info -m 1

    参数解析：
    sqoop job –create：将创建一个Job名字为user_info

  2. Sqoop执行任务及修改Job参数

    • 执行定义的 Job
    1. sqoop job -exec user_info

    参数解析：
    sqoop job -exec：将执行已经定义好的user_info覆盖定义Job的默认参数
    sqoop job -exec user_info -- -m 3：覆盖之前存在的参数-m 1为-m 3

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