数据迁移之Sqoop

一简介

Apache Sqoop（TM）是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系数据库）之间高效传输批量数据的工具。

官方下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.7

1. Sqoop是什么

Sqoop：SQL-to-Hadoop

连接传统关系型数据库和 Hadoop 的桥梁

把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS HBase 和 Hive) 中；

把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。

利用MapReduce加快数据传输速度：将数据同步问题转化为MR作业

批处理方式进行数据传输：实时性不够好

2. Sqoop优势

高效、可控地利用资源

任务并行度，超时时间等

数据类型映射与转换

可自动进行，用户也可自定义

支持多种数据库

MySQL，Oracle，PostgreSQL

3. Sqoop import

将数据从关系型数据库导入Hadoop中

步骤1：Sqoop与数据库Server通信，获取数据库表的元数据信息；

步骤2：Sqoop启动一个Map-Only的MR作业，利用元数据信息并行将数据写入Hadoop。

特点：可以指定hdfs路径，指定关系数据库的表，字段，连接数（不压垮数据库），可以导入多个表，支持增量导入（手动指定起始id、事件，或自动记录上次结束位置，自动完成增量导入）

4. Sqoop Export

将数据从Hadoop导入关系型数据库导中

步骤1：Sqoop与数据库Server通信，获取数据库表的元数据信息；

步骤2：并行导入数据：

将Hadoop上文件划分成若干个split；

每个split由一个Map Task进行数据导入。

5. Sqoop与其他系统结合

Sqoop可以与Oozie、Hive、Hbase等系统结合；

二、sqoop的安装与使用

Sqoop是一个转换工具，用于在关系型数据库与HDFS之间进行数据转换。强大功能见下图

以下操作就是使用sqoop在mysql和hdfs之间转换数据。

1. 安装

首先就是解压缩，重命名为sqoop，然后在文件/etc/profile中设置环境变量SQOOP_HOME。

把mysql的jdbc驱动mysql-connector-java-5.1.10.jar复制到sqoop项目的lib目录下。

2. 重命名配置文件

在${SQOOP_HOME}/conf中执行命令

mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh 生效即可，不用改内容

在conf目录下，有两个文件sqoop-site.xml和sqoop-site-template.xml内容是完全一样的，不必在意，我们只关心sqoop-site.xml即可。

3. 修改配置文件sqoop-env.sh

内容如下

#Set path to where bin/hadoop is available

export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop/

#Set path to where hadoop-*-core.jar is available

export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop

#set the path to where bin/hbase is available

export HBASE_HOME=/usr/local/hbase

#Set the path to where bin/hive is available

export HIVE_HOME=/usr/local/hive

#Set the path for where zookeper config dir is

export ZOOCFGDIR=/usr/local/zk

好了，搞定了，下面就可以运行了。

安装通过查看版本 sqoop version

测试连接mysql

sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://node001:3306/ -username root -password 123

4. 数据从mysql导入到hdfs中

在mysql中数据库test中有一张表是aa，表中的数据如下图所示

现在我们要做的是把aa中的数据导入到hdfs中，执行命令如下

格式： Import 连接数据库（导入文件类型）表名列名目标位置作业数

sqoop ##sqoop命令

import ##表示导入

--connect jdbc:mysql://ip:3306/sqoop ##告诉jdbc，连接mysql的url

--username root ##连接mysql的用户名

--password admin ##连接mysql的密码

--table aa ##从mysql导出的表名称

--fields-terminated-by '\t' ##指定输出文件中的行的字段分隔符

-m 1 ##复制过程使用1个map作业

以上的命令中后面的##部分是注释，执行的时候需要删掉；另外，命令的所有内容不能换行，只能一行才能执行。以下操作类似。

该命令执行结束后，观察hdfs的目录/user/{USER_NAME}，下面会有一个文件夹是aa，里面有个文件是part-m-00000。该文件的内容就是数据表aa的内容，字段之间是使用制表符分割的。

import

--connect

jdbc:mysql://node001:3306/test

--username

root

--password

123

--as-textfile

--columns

id,name,msg

--table

psn

--delete-target-dir

--target-dir

/sqoop/data

-m

命令：sqoop --options-file sqoop1

5. 数据从hdfs导出到mysql中

把上一步导入到hdfs的数据导出到mysql中。我们已知该文件有两个字段，使用制表符分隔的。那么，我们现在数据库test中创建一个数据表叫做bb，里面有两个字段。然后执行下面的命令

sqoop

export ##表示数据从hive复制到mysql中

--connect jdbc:mysql://192.168.1.113:3306/test

--username root

--password admin

--table bb ##mysql中的表，即将被导入的表名称

--export-dir '/user/root/aa/part-m-00000' ##hive中被导出的文件

--fields-terminated-by '\t' ##hive中被导出的文件字段的分隔符

命令执行完后，再去观察表bb中的数据，是不是已经存在了！

export

--connect

jdbc:mysql://node001/test

--username

root

--password

123

-m

--table

h_psn

--columns

id,name,msg

--export-dir

/sqoop/data

l Hadoop启动时，出现 Warning:$HADOOP_HOME is deprecated 的原因

我们在执行脚本start-all.sh，启动hadoop时，有时会出现如下图的警告信息

虽然不影响程序运行，但是看到这样的警告信息总是觉得自己做得不够好，怎么去掉哪？

我们一步步分享，先看一下启动脚本start-all.sh的源码，如下图

虽然我们看不懂shell脚本的语法，但是可以猜到可能和文件hadoop-config.sh有关，我们再看一下这个文件的源码。该文件特大，我们只截取最后一部分，见下图

从图中的红色框框中可以看到，脚本判断变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS和HADOOP_HOME的值，如果前者为空，后者不为空，则显示警告信息“Warning……”。

我们在安装hadoop是，设置了环境变量HADOOP_HOME造成的。

网上有的说新的hadoop版本使用HADOOP_INSTALL作为环境变量，我还没有看到源代码，并且担心其他框架与hadoop的兼容性，所以暂时不修改，那么只好设置HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS的值了。

修改配置文件/etc/profile（我原来一直在这里设置环境变量，操作系统是rhel6.3），增加环境变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS，如下图

保存退出，再次启动hadoop，就不会出现警告信息了，如下图

1、列出mysql数据库中的所有数据库

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username dyh -password 000000

2、连接mysql并列出数据库中的表

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username dyh --password 000000

3、将关系型数据的表结构复制到hive中

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table users --username dyh

--password 000000 --hive-table users --fields-terminated-by "\0001" --lines-terminated-by "\n";

参数说明：

--fields-terminated-by "\0001" 是设置每列之间的分隔符，"\0001"是ASCII码中的1，它也是hive的默认行内分隔符，而sqoop的默认行内分隔符为"，"

--lines-terminated-by "\n" 设置的是每行之间的分隔符，此处为换行符，也是默认的分隔符；

注意：只是复制表的结构，表中的内容没有复制

4、将数据从关系数据库导入文件到hive表中

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username dyh --password 000000

--table users --hive-import --hive-table users -m 2 --fields-terminated-by "\0001";

参数说明：

-m 2 表示由两个map作业执行；

--fields-terminated-by "\0001" 需同创建hive表时保持一致；

5、将hive中的表数据导入到mysql数据库表中

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000

--table users --export-dir /user/hive/warehouse/users/part-m-00000

--input-fields-terminated-by '\0001'

注意：

1、在进行导入之前，mysql中的表userst必须已经提起创建好了。

2、jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test中的IP地址改成localhost会报异常，具体见本人上一篇帖子

6、将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--query 语句使用

sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --query "select id,age,name from userinfos where \$CONDITIONS" -m 1 --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

7、将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--columns --where 语句使用

sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --table userinfos --columns "id,age,name" --where "id > 3 and (age = 88 or age = 80)" -m 1 --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

注意：--target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 可以用 --hive-import --hive-table userinfos2 进行替换

三、Sqoop选项含义说明

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	万能帮助
--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

选选项项	含义说明含义说明
--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
--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>	如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
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

四、Hive月HBase的整合

1. hive和hbase同步官方文档地址

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration

2. jar包拷贝

把hbase中的所有的jar，cp到hive/lib中，

同时把hive-hbase-handler-1.2.1.jar cp到hbase/lib 下

3. hive的配置文件增加属性：

伪分布式完全分布式zookeeper管理

<name>hbase.zookeeper.quorum</name>

</property>

4. 在hive中创建临时表

外部表创建需要hbase数据库有与之对应的表已存在，否则创建失败

CREATE EXTERNAL TABLE tmp_order

(key string, id string, user_id string)

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,order:order_id,order:user_id")

TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "t_order");

内部表创建，hbase上自动创建

CREATE TABLE hbasetbl(key int, value string)

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")

TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz", "hbase.mapred.output.outputtable" = "xyz");