Sqoop 1.99.6 安装和使用

 

 

安装

 

1.安装准备工作：  

下载的sqoop安装包

http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.99.6/sqoop-1.99.6.tar.gz

 

2.解压文件到工作目录:  

hadoop@hadoopMaster:$ sudo tar -xvf /opt/hn/hadoop_family/sqoop-1.99.6-bin-hadoop200.tar.gz   
hadoop@hadoopMaster:mv /opt/hn/hadoop_family/sqoop-1.99.6-bin-hadoop200 /usr/local/sqoop  

 

3.修改环境变量：  

hadoop@hadoopMaster:~$ vim /etc/profile  
添加如下内容：  
#sqoop  
export SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop  
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH  
export CATALINA_HOME=$SQOOP_HOME/server  
export LOGDIR=$SQOOP_HOME/logs  
保存退出即时生效：  
source /etc/profile  

 

4.修改sqoop配置：  

hadoop@hadoopMaster:~$ vim /usr/local/sqoop/server/conf/sqoop.properties   
#修改指向我的hadoop安装目录  
org.apache.sqoop.submission.engine.mapreduce.configuration.directory=/usr/local/hadoop/  
#把hadoop目录下的jar包都引进来  
hadoop@hadoopMaster:~$ vim /usr/local/sqoop/server/conf/catalina.properties   
common.loader=/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/httpfs/tomcat/lib/*.jar
 

 

5.下载mysql驱动包  

mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar  

 

6.启动/停止sqoop200  

hadoop@hadoopMaster:/usr/local/sqoop/bin$ ./sqoop.sh server start/stop  
查看启动日志：  
hadoop@hadoopMaster:/usr/local/sqoop/server/logs$ vim catalina.out   

 

7.进入客户端交互目录  

hadoop@hadoopMaster:/usr/local/sqoop/bin$ ./sqoop.sh client 

 

 

 

 

使用

 

 

1 查看所有数据库:

sqoop list-databases --connect  jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/ --username root --password 123456

2 查看具体数据库内的表

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/kellte --username root --password 123456

3  将关系型数据表结构users复制到Hive默认库的表users中：

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table users --username root  --password 123456

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

参数说明：  这两个参数可以不加

--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；

4  将mysql表student数据拷贝到hive默认库的student表中：这里使用一个mapreduce来执行

sqoop
import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root
--passwd 123456 --table  student  --hive-import --hive-table student -m
1;

5 根据列导入数据: 将kettle库下student表的name属性 写入到 hive表的student1中

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root --password 123456

--table student  --column 'name'  --hive-import --hive-table student1 -m1;

5.1  column和where合用在mysql导出到hive中：

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root --password 123456

--table student --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

5.2 将数据表导入到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'"

6 增量添加数据：

Sqoop提供了原生增量导入的特性，包含以下三个关键参数：

--check-column (col)    指定一个“标志列”用于判断增量导入的数据范围，该列不能是字符型，最好是数字或者日期型（这个很好理解吧）。
--incremental (mode)    指定增量模式，包含“追加模式”  append 和“最后修改模式”  lastmodified （该模式更满足常见需求）。
--last-value (value)    指定“标志列”上次导入的上界。如果“标志列”是最后修改时间，则--last-value为上次执行导入脚本的时间。

 

sqoop支持两种增量MySql导入到hive的模式

一种是 append，即通过指定一个递增的列，比如：
--incremental append  --check-column num_iid --last-value 0
另种是可以根据时间戳，比如：
--incremental lastmodified --check-column created --last-value '2012-02-01 11:0:00'
就是只导入created 比'2012-02-01 11:0:00'更大的数据。

sqoop
job --create incretest -- import --connect
jdbc:oracle:thin:@192.168.0.138:1521:orcl  --username HIVE --password
hivefbi --table FBI_SQOOPTEST --hive-import --hive-table INCRETEST 
--incremental lastmodified --check-column LASTMODIFIED --last-value
'2014/8/27 13:00:00'

 

 

注意

 

在
导入数据的过程中，如果碰到列值为null的情况，hive中为null的是以\N代替的，所以你在导入到MySql时，需要加上两个参数：--
input-null-string '\\N' --input-null-non-string
'\\N'，多加一个'\'，是为转义。如果你通过这个还不能解决字段为null的情况，还是报什么NumberFormalt异常的话，那就是比较另类
的了，没有关系，我们还是要办法解决，这就是终极武器。呵呵

 

--direct 只支持mysql 5.0 + 和postgresql 8.3+（只是import）
jdbc的jar包需要放在$SQOOP_HOME/lib目录下

mysql zeroDateTimeBehavior
mysql允许DATE列使用'0000-00-00\' 如果不处理sqoop默认给转换为null
当然你也可以自己指定为 round，自动转换为('0001-01-01\')
$ sqoop import --table foo --connect jdbc:mysql://db.example.com/someDb?zeroDateTimeBehavior=round

mysql UNSIGNED 列
如果是UNSIGNED的，它是介于0 and 2^32 (4294967295)的，但是数据库会告诉sqoop，这是整形
整形的大小是介于-2147483648 and \+2147483647的，超过214748364的，它处理不了。

--direct模式不支持BLOB和CLOB，不支持视图

为了性能，一般的是32MB提交一次，可以通过 -D sqoop.mysql.export.checkpoint.bytes=size来指定
它的单位是bytes，设置为0，就禁用检查点了。

在对生产环境导入数据时，用户也在用，我们通过stage表来解决稳定性的问题，肯定会对生产环境产生影响
我们可以通过设置 -D sqoop.mysql.export.sleep.ms=time 参数(单位毫秒)来让它停止一段时间
每传输sqoop.mysql.export.checkpoint.bytes个字节就休息一段时间

 

oracle部分
sqoop支持 ojdbc6.jar
oracle当中的DATE和TIME，都会当做是TIMESTAMP值，sqoop会当做java.sql.Timestamp来存储
当把数据导回到数据库的时候，sqoop会把它转换为 yyyy-mm-dd HH:MM:SS.ffffffff格式
但是你只希望yyyy-mm-dd格式

时区，默认是GMT
$ sqoop import -D oracle.sessionTimeZone=America/Los_Angeles --connect jdbc:oracle:thin:@//db.example.com/foo --table bar

hive和sql的数据类型匹配
DATE,TIME,TIMESTAMP 会被当做是字符串处置， NUMERIC和DECIMAL会被认为是double
sqoop会提醒你精度丢失了

Microsoft SQL特殊的参数
--schema <name>     Scheme name that sqoop should use. Default is "dbo".
--table-hints <hints>     Table hints that Sqoop should use for data movement.

$ sqoop import ... --table custom_table -- --schema custom_schema
$ sqoop import ... --table custom_table -- --table-hints NOLOCK

PostgreSQL
$ sqoop export (generic-args) --connection-manager org.apache.sqoop.manager.PGBulkloadManager (export-args)
支持参数和例子
Property     Description
mapred.reduce.tasks     map数量
pgbulkload.bin             pg_bulkoad binary安装路径，每一台机器都有
pgbulkload.check.constraints     检查约束，默认是true
pgbulkload.parse.errors             在转义,加密,过滤,检查约束,数据类型转换中产生的错误的最大数，默认是无穷大
pgbulkload.duplicate.errors     数据重复的忍耐值. 重复值在数据库中存储是badfile，默认是无穷大
pgbulkload.filter             转换每一行为输入的数据

Here is a example of complete command line.

$ sqoop export \
    -Dmapred.reduce.tasks=2
    -Dpgbulkload.bin="/usr/local/bin/pg_bulkload" \
    -Dpgbulkload.input.field.delim=$'\t' \
    -Dpgbulkload.check.constraints="YES" \
    -Dpgbulkload.parse.errors="INFINITE" \
    -Dpgbulkload.duplicate.errors="INFINITE" \
    --connect jdbc:postgresql://pgsql.example.net:5432/sqooptest \
    --connection-manager org.apache.sqoop.manager.PGBulkloadManager \
    --table test --username sqooptest --export-dir=/test -m 2

 

 

 

 

 

参数

 

 

import的主要参数：

--connect <jdbc-uri>    jdbc连接地址
--connection-manager <class-name>     连接管理者
--driver <class-name>     驱动类
--hadoop-mapred-home <dir>     $HADOOP_MAPRED_HOME
--password <password>     密码
--username <username>     账号
--verbose    打印信息

--help     help信息
--connection-param-file <filename>  可选参数

 

--append     添加到hdfs中已经存在的dataset
--as-avrodatafile     导入数据作为avrodata
--as-sequencefile     导入数据位SequenceFiles
--as-textfile          默认导入数据为文本
--boundary-query <statement>     创建splits的边界
--columns <col,col,col…>     选择列
--direct             使用直接导入快速路径
--direct-split-size <n>     在快速模式下每n字节使用一个split
--fetch-size <n>     一次读入的数量
--inline-lob-limit <n>     最大数值 an inline LOB
-m,--num-mappers <n>     通过实行多少个map，默认是4个，某些数据库8 or 16性能不错
-e,--query <statement>     通过查询语句导入
--split-by <column-name>     创建split的列，默认是主键
--table <table-name>     要导入的表名
--target-dir <dir>     HDFS 目标路径
--warehouse-dir <dir>     HDFS parent for table destination
--where <where clause>     where条件
-z,--compress     Enable compression
--compression-codec <c>     压缩方式，默认是gzip
--null-string <null-string>    字符列null值
--null-non-string <null-string>     非字符列null值

export主要参数

--direct     快速导入
--export-dir <dir>     HDFS到处数据的目录
-m,--num-mappers <n>     都少个map线程
--table <table-name>     导出哪个表
--call <stored-proc-name>     存储过程
--update-key <col-name>     通过哪个字段来判断更新
--update-mode <mode>     插入模式，默认是只更新，可以设置为allowinsert.
--input-null-string <null-string>     字符类型null处理
--input-null-non-string <null-string>     非字符类型null处理
--staging-table <staging-table-name>     临时表
--clear-staging-table                     清空临时表
--batch                                     批量模式

转义字符相关参数

--enclosed-by <char>     设置字段结束符号
--escaped-by <char>     用哪个字符来转义
--fields-terminated-by <char>     字段之间的分隔符
--lines-terminated-by <char>     行分隔符
--mysql-delimiters             使用mysql的默认分隔符: , lines: \n escaped-by: \ optionally-enclosed-by: '
--optionally-enclosed-by <char>     复制结束符