[转]Sqoop-1.4.4工具import和export使用详解

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Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：

1. 业务数据存放在关系数据库中，如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计，单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈，这时可以将数据从业务数据库数据导入（import）到Hadoop平台进行离线分析。
2. 对大规模的数据在Hadoop平台上进行分析以后，可能需要将结果同步到关系数据库中作为业务的辅助数据，这时候需要将Hadoop平台分析后的数据导出（export）到关系数据库。

这里，我们介绍Sqoop完成上述基本应用场景所使用的import和export工具，通过一些简单的例子来说明这两个工具是如何做到的。

工具通用选项

import和export工具有些通用的选项，如下表所示：

选项	含义说明
--connect <jdbc-uri>	指定JDBC连接字符串
--connection-manager <class-name>	指定要使用的连接管理器类
--driver <class-name>	指定要使用的JDBC驱动类
--hadoop-mapred-home <dir>	指定$HADOOP_MAPRED_HOME路径
--help	打印用法帮助信息
--password-file	设置用于存放认证的密码信息文件的路径
-P	从控制台读取输入的密码
--password <password>	设置认证密码
--username <username>	设置认证用户名
--verbose	打印详细的运行信息
--connection-param-file <filename>	可选，指定存储数据库连接参数的属性文件

数据导入工具import

import工具，是将HDFS平台外部的结构化存储系统中的数据导入到Hadoop平台，便于后续分析。我们先看一下import工具的基本选项及其含义，如下表所示：

选项	含义说明
--append	将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上
--as-avrodatafile	将数据导入到Avro数据文件
--as-sequencefile	将数据导入到SequenceFile
--as-textfile	将数据导入到普通文本文件（默认）
--boundary-query <statement>	边界查询，用于创建分片（InputSplit）
--columns <col,col,col…>	从表中导出指定的一组列的数据
--delete-target-dir	如果指定目录存在，则先删除掉
--direct	使用直接导入模式（优化导入速度）
--direct-split-size <n>	分割输入stream的字节大小（在直接导入模式下）
--fetch-size <n>	从数据库中批量读取记录数
--inline-lob-limit <n>	设置内联的LOB对象的大小
-m,--num-mappers <n>	使用n个map任务并行导入数据
-e,--query <statement>	导入的查询语句
--split-by <column-name>	指定按照哪个列去分割数据
--table <table-name>	导入的源表表名
--target-dir <dir>	导入HDFS的目标路径
--warehouse-dir <dir>	HDFS存放表的根路径
--where <where clause>	指定导出时所使用的查询条件
-z,--compress	启用压缩
--compression-codec <c>	指定Hadoop的codec方式（默认gzip）
--null-string <null-string>	果指定列为字符串类型，使用指定字符串替换值为null的该类列的值
--null-non-string <null-string>	如果指定列为非字符串类型，使用指定字符串替换值为null的该类列的值

下面，我们通过实例来说明，在实际中如何使用这些选项。

• 将MySQL数据库中整个表数据导入到Hive表

1	bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/workflow --table project --username shirdrn -P --hive-import  -- --default-character-set=utf-8

将MySQL数据库workflow中project表的数据导入到Hive表中。

• 将MySQL数据库中多表JION后的数据导入到HDFS

1	bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/workflow --username shirdrn -P --query 'SELECT users.*, tags.tag FROM users JOIN tags ON (users.id = tags.user_id) WHERE $CONDITIONS' --split-by users.id --target-dir /hive/tag_db/user_tags  -- --default-character-set=utf-8

这里，使用了--query选项，不能同时与--table选项使用。而且，变量$CONDITIONS必须在WHERE语句之后，供Sqoop进程运行命令过程中使用。上面的--target-dir指向的其实就是Hive表存储的数据目录。

• 将MySQL数据库中某个表的数据增量同步到Hive表

1	bin/sqoop job --create your-sync-job -- import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/workflow --table project --username shirdrn -P --hive-import--incremental append --check-column id --last-value 1 -- --default-character-set=utf-8

这里，每次运行增量导入到Hive表之前，都要修改--last-value的值，否则Hive表中会出现重复记录。

• 将MySQL数据库中某个表的几个字段的数据导入到Hive表

1	bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/workflow --username shirdrn --P --table tags --columns 'id,tag' --create-hive-table -target-dir /hive/tag_db/tags -m 1 --hive-table tags --hive-import -- --default-character-set=utf-8

我们这里将MySQL数据库workflow中tags表的id和tag字段的值导入到Hive表tag_db.tags。其中--create-hive-table选项会自动创建Hive表，--hive-import选项会将选择的指定列的数据导入到Hive表。如果在Hive中通过SHOW TABLES无法看到导入的表，可以在conf/hive-site.xml中显式修改如下配置选项：

1	<property>

2	<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

3	<value>jdbc:derby:;databaseName=hive_metastore_db;create=true</value>

4	</property>

然后再重新运行，就能看到了。

• 使用验证配置选项

1	sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com/corp --table EMPLOYEES --validate --validator org.apache.sqoop.validation.RowCountValidator --validation-threshold org.apache.sqoop.validation.AbsoluteValidationThreshold --validation-failurehandler org.apache.sqoop.validation.AbortOnFailureHandler

上面这个是官方用户手册上给出的用法，我们在实际中还没用过这个，有感兴趣的可以验证尝试一下。

数据导出工具export

export工具，是将HDFS平台的数据，导出到外部的结构化存储系统中，可能会为一些应用系统提供数据支持。我们看一下export工具的基本选项及其含义，如下表所示：

选项	含义说明
--validate <class-name>	启用数据副本验证功能，仅支持单表拷贝，可以指定验证使用的实现类
--validation-threshold <class-name>	指定验证门限所使用的类
--direct	使用直接导出模式（优化速度）
--export-dir <dir>	导出过程中HDFS源路径
-m,--num-mappers <n>	使用n个map任务并行导出
--table <table-name>	导出的目的表名称
--call <stored-proc-name>	导出数据调用的指定存储过程名
--update-key <col-name>	更新参考的列名称，多个列名使用逗号分隔
--update-mode <mode>	指定更新策略，包括：updateonly（默认）、allowinsert
--input-null-string <null-string>	使用指定字符串，替换字符串类型值为null的列
--input-null-non-string <null-string>	使用指定字符串，替换非字符串类型值为null的列
--staging-table <staging-table-name>	在数据导出到数据库之前，数据临时存放的表名称
--clear-staging-table	清除工作区中临时存放的数据
--batch	使用批量模式导出

下面，我们通过实例来说明，在实际中如何使用这些选项。这里，我们主要结合一个实例，讲解如何将Hive中的数据导入到MySQL数据库。
首先，我们准备几个表，MySQL数据库为tag_db，里面有两个表，定义如下所示：

01	CREATE TABLE tag_db.users (

02	id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

03	name VARCHAR(100) NOT NULL,

04	PRIMARY KEY (`id`)

05	) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

06

07	CREATE TABLE tag_db.tags (

08	id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

09	user_id INT NOT NULL,

10	tag VARCHAR(100) NOT NULL,

11	PRIMARY KEY (`id`)

12	) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

这两个表中存储的是基础数据，同时对应着Hive中如下两个表：

01	CREATE TABLE users (

02

id INT,

03	name STRING

04

);

05

06	CREATE TABLE tags (

07

id INT,

08	user_id INT,

09	tag STRING

10

);

我们首先在上述MySQL的两个表中插入一些测试数据：

1	INSERT INTO tag_db.users(name) VALUES('jeffery');

2	INSERT INTO tag_db.users(name) VALUES('shirdrn');

3	INSERT INTO tag_db.users(name) VALUES('sulee');

4

5	INSERT INTO tag_db.tags(user_id, tag) VALUES(1, 'Music');

6	INSERT INTO tag_db.tags(user_id, tag) VALUES(1, 'Programming');

7	INSERT INTO tag_db.tags(user_id, tag) VALUES(2, 'Travel');

8	INSERT INTO tag_db.tags(user_id, tag) VALUES(3, 'Sport');

然后，使用Sqoop的import工具，将MySQL两个表中的数据导入到Hive表，执行如下命令行：

1	bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/tag_db --table users --username shirdrn -P --hive-import -- --default-character-set=utf-8

2	bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/tag_db --table tags --username shirdrn -P --hive-import -- --default-character-set=utf-8

导入成功以后，再在Hive中创建一个用来存储users和tags关联后数据的表：

1	CREATE TABLE user_tags (

2	id STRING,

3	name STRING,

4	tag STRING

5

);

执行如下HQL语句，将关联数据插入user_tags表：

1	FROM users u JOIN tags t ON u.id=t.user_id INSERT INTO TABLE user_tags SELECT CONCAT(CAST(u.id ASSTRING), CAST(t.id AS STRING)), u.name, t.tag;

将users.id与tags.id拼接的字符串，作为新表的唯一字段id，name是用户名，tag是标签名称。
再在MySQL中创建一个对应的user_tags表，如下所示：

1	CREATE TABLE tag_db.user_tags (

2	id varchar(200) NOT NULL,

3	name varchar(100) NOT NULL,

4	tag varchar(100) NOT NULL

5

);

使用Sqoop的export工具，将Hive表user_tags的数据同步到MySQL表tag_db.user_tags中，执行如下命令行：

1	bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://10.95.3.49:3306/tag_db --username shirdrn --P --table user_tags --export-dir /hive/user_tags --input-fields-terminated-by '\001' -- --default-character-set=utf-8

执行导出成功后，可以在MySQL的tag_db.user_tags表中看到对应的数据。
如果在导出的时候出现类似如下的错误：

01	14/02/27 17:59:06 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201402260008_0057_m_000001_0, Status : FAILED

02	java.io.IOException: Can't export data, please check task tracker logs

03	at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:112)

04	at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:39)

05	at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:145)

06	at org.apache.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:64)

07	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)

08	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:364)

09	at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)

10	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

11	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)

12	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1190)

13	at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)

14	Caused by: java.util.NoSuchElementException

15	at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)

16	at user_tags.__loadFromFields(user_tags.java:225)

17	at user_tags.parse(user_tags.java:174)

18	at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:83)

19	... 10 more

通过指定字段分隔符选项--input-fields-terminated-by，指定Hive中表字段之间使用的分隔符，供Sqoop读取解析，就不会报错了。

参考链接

• http://stackoverflow.com/questions/19507542/sqoop-import-to-hive-does-not-show-in-show-tables
• http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6663177