Sqoop是一款开源的工具，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递

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Sqoop是一款开源的工具，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递。

Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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。

1  导入导出数据库
   1)列出mysql数据库中的所有数据库命令
  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
   
   2)连接mysql并列出数据库中的表命令
# sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456
   命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称  username password分别为mysql数据库的用户密码
   
  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 username --username root --password 123456 --hive-table test
其中 --table username为mysql中的数据库test中的表   --hive-table test 为hive中新建的表名称
   
   4)从关系数据库导入文件到hive中
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import

5)将hive中的表数据导入到mysql中

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03

6）上传数据到hadoop中

sqoop import --connect jdbc:mysql://10.2.136.24:3306/test --username root  --table aa -m 1

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运行环境  centos 5.6   hadoop  hive
sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具

在使用过程中可能遇到的问题：

• sqoop依赖zookeeper，所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中。
• sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar，所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz，解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

1  首先安装sqoop,如果你使用的是clouder分发版的话就非常简单  
   # yum install sqoop
  如果用官方版本的话 
   # cd /etc/yum.repos.d
   # wget http://archive.cloudera.com/redhat/cdh/cloudera-cdh3.repo
   # yum -y install sqoop
   sqoop就会安装完成
2  使用sqoop
   首先将mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar文件复制到/usr/lib/sqoop/lib文件夹下
   
3  导入导出数据库
   1)列出mysql数据库中的所有数据库命令
  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
   
   2)连接mysql并列出数据库中的表命令
   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456
   命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称  username password分别为mysql数据库的用户密码
   
   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 username --username root --password 123456 --hive-table test
其中 --table username为mysql中的数据库test中的表   --hive-table test 为hive中新建的表名称
   
   4)从关系数据库导入文件到hive中
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import

5)将hive中的表数据导入到mysql中

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03

如果报错
11/08/05 10:51:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201108051007_0010  
11/08/05 10:51:23 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%  
11/08/05 10:51:36 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108051007_0010_m_000000_0, Status : FAILED 
java.util.NoSuchElementException  
        at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)  
        at uv_info.__loadFromFields(uv_info.java:194)  
        at uv_info.parse(uv_info.java:143)  
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:79) 
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:38) 
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)  
        at com.cloudera.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:187) 
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:647)  
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:323)  
        at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270)  
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)  
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)  
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1127) 
        at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264)  
此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

hive默认的字段分隔符为'\001'
./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/datacenter --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03 --input-fields-terminated-by '\t'