Sqoop导入关系数据库到Hive

Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具。本文以 mysql 数据库为例，实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive。

1. 安装 Sqoop

使用 rpm 安装便可。

yum install sqoop sqoop-metastore -y

安装完以后须要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录。

这里使用 hive 的 metastore 的 mysql 数据库做为关系数据库，以 TBLS 表为例，该表结构和数据以下：

mysql> select * from TBLS limit 3;
+------+-----------+-----+----------------+-----+--------+------+---------+----------------+------------------+-------------------+
|TBL_ID|CREATE_TIME|DB_ID|LAST_ACCESS_TIME|OWNER|RETENTI | SD_ID| TBL_NAME| TBL_TYPE       |VIEW_EXPANDED_TEXT| VIEW_ORIGINAL_TEXT|
+------+-----------+-----+----------------+-----+--------+------+---------+----------------+------------------+-------------------+
|    34|1406784308 |    8|               0|root |       0|    45| test1   | EXTERNAL_TABLE | NULL             | NULL              |
|    40|1406797005 |    9|               0|root |       0|    52| test2   | EXTERNAL_TABLE | NULL             | NULL              |
|    42|1407122307 |    7|               0|root |       0|    59| test3   | EXTERNAL_TABLE | NULL             | NULL              |
+------+-----------+-----+----------------+-----+--------+------+---------+----------------+------------------+-------------------+

2. 使用

2.1 命令说明

查看 sqoop 命令说明：

$ sqoop help
usage: sqoop COMMAND [ARGS]

Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  version            Display version information

See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.

你也能够查看某一个命令的使用说明：

$ sqoop import --help
$ sqoop help import

你也能够使用别名来代替 sqoop (toolname)：

$ sqoop-import

sqoop import 的一个示例以下：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS

你还能够使用 --options-file 来传入一个文件，使用这种方式能够重用一些配置参数：

$ sqoop --options-file /users/homer/work/import.txt --table TEST

/users/homer/work/import.txt 文件内容以下：

import
--connect
jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore
--username
hiveuser
--password 
redhat

2.2 导入数据到 hdfs

使用 sqoop-import 命令能够从关系数据库导入数据到 hdfs。

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --target-dir /user/hive/result

注意：

• mysql jdbc url 请使用 ip 地址
• 若是重复执行，会提示目录已经存在，能够手动删除
• 若是不指定 --target-dir，导入到用户家目录下的 TBLS 目录

你还能够指定其余的参数：

参数	说明
--append	将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。使用该参数，sqoop将把数据先导入到一个临时目录中，而后从新给文件命名到一个正式的目录中，以免和该目录中已存在的文件重名。
--as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中
--as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中
--as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中，生成该文本文件后，能够在hive中经过sql语句查询出结果。
--boundary-query <statement>	边界查询，也就是在导入前先经过SQL查询获得一个结果集，而后导入的数据就是该结果集内的数据，格式如：--boundary-query 'select id,no from t where id = 3'，表示导入的数据为id=3的记录，或者 select min(<split-by>), max(<split-by>) from <table name>，注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段，不然会报错
--columns<col,col>	指定要导入的字段值，格式如：--columns id,username
--direct	直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具。官网上是说这样导入会更快
--direct-split-size	在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节数分块，特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据的时候，能够将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。
--inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值
-m,--num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认是4个，最好不要将数字设置为高于集群的节点数
--query，-e <sql>	从查询结果中导入数据，该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table，在查询语句中必定要有where条件且在where条件中须要包含 \$CONDITIONS，示例：--query 'select * from t where \$CONDITIONS ' --target-dir /tmp/t –hive-table t
--split-by <column>	表的列名，用来切分工做单元，通常后面跟主键ID
--table <table-name>	关系数据库表名，数据从该表中获取
--delete-target-dir	删除目标目录
--target-dir <dir>	指定hdfs路径
--warehouse-dir <dir>	与 --target-dir 不能同时使用，指定数据导入的存放目录，适用于hdfs导入，不适合导入hive目录
--where	从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：--where "id = 2"
-z,--compress	压缩参数，默认状况下数据是没被压缩的，经过该参数能够使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件
--compression-codec	Hadoop压缩编码，默认是gzip
--null-string <null-string>	可选参数，若是没有指定，则字符串null将被使用
--null-non-string <null-string>	可选参数，若是没有指定，则字符串null将被使用

示例程序：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --columns "tbl_id,create_time" --where "tbl_id > 1" --target-dir /user/hive/result

使用 sql 语句

参照上表，使用 sql 语句查询时，须要指定 $CONDITIONS

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --query 'SELECT * from TBLS where \$CONDITIONS ' --split-by tbl_id -m 4 --target-dir /user/hive/result

上面命令经过 -m 1 控制并发的 map 数。

使用 direct 模式：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --delete-target-dir --direct --default-character-set UTF-8 --target-dir /user/hive/result

指定文件输出格式：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir  --target-dir /user/hive/result

这时候查看 hdfs 中数据(观察分隔符是否为制表符)：

$ hadoop fs -ls result
Found 5 items
-rw-r--r--   3 root hadoop          0 2014-08-04 16:07 result/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 root hadoop         69 2014-08-04 16:07 result/part-m-00000
-rw-r--r--   3 root hadoop          0 2014-08-04 16:07 result/part-m-00001
-rw-r--r--   3 root hadoop        142 2014-08-04 16:07 result/part-m-00002
-rw-r--r--   3 root hadoop         62 2014-08-04 16:07 result/part-m-00003

$ hadoop fs -cat result/part-m-00000
34    1406784308    8    0    root    0    45    test1    EXTERNAL_TABLE    null    null    null

$ hadoop fs -cat result/part-m-00002
40    1406797005    9    0    root    0    52    test2    EXTERNAL_TABLE    null    null    null
42    1407122307    7    0    root    0    59    test3    EXTERNAL_TABLE    null    null    null

指定空字符串：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' --target-dir /user/hive/result

若是须要指定压缩：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' --compression-codec "com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec" --target-dir /user/hive/result

附：可选的文件参数以下表。

参数	说明
--enclosed-by <char>	给字段值先后加上指定的字符，好比双引号，示例：--enclosed-by '\"'，显示例子："3","jimsss","dd@dd.com"
--escaped-by <char>	给双引号做转义处理，如字段值为"测试"，通过 --escaped-by "\\" 处理后，在hdfs中的显示值为：\"测试\"，对单引号无效
--fields-terminated-by <char>	设定每一个字段是以什么符号做为结束的，默认是逗号，也能够改成其它符号，如句号.，示例如：--fields-terminated-by
--lines-terminated-by <char>	设定每条记录行之间的分隔符，默认是换行串，但也能够设定本身所须要的字符串，示例如：--lines-terminated-by "#" 以#号分隔
--mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置，字段之间以,隔开，行之间以换行\n隔开，默认转义符号是\，字段值以单引号'包含起来。
--optionally-enclosed-by <char>	enclosed-by是强制给每一个字段值先后都加上指定的符号，而--optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号，故叫可选的

2.3 建立 hive 表

生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表：

$ sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS

参数	说明
--hive-home <dir>	Hive的安装目录，能够经过该参数覆盖掉默认的hive目录
--hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
--create-hive-table	默认是false，若是目标表已经存在了，那么建立任务会失败
--hive-table	后面接要建立的hive表
--table	指定关系数据库表名

2.4 导入数据到 hive

执行下面的命令会将 mysql 中的数据导入到 hdfs 中，而后建立一个hive 表，最后再将 hdfs 上的文件移动到 hive 表的目录下面。

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table dw_srclog.TBLS --delete-target-dir

说明：

• 能够在 hive 的表名前面指定数据库名称
• 能够经过 --create-hive-table 建立表，若是表已经存在则会执行失败

接下来能够查看 hive 中的数据：

$ hive -e 'select * from dw_srclog.tbls'
34    1406784308    8    0    root    0    45    test1    EXTERNAL_TABLE    null    null    NULL
40    1406797005    9    0    root    0    52    test2    EXTERNAL_TABLE    null    null    NULL
42    1407122307    7    0    root    0    59    test3    EXTERNAL_TABLE    null    null    NULL

直接查看文件内容：

$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/dw_srclog.db/tbls/part-m-00000
34140678430880root045go_goodsEXTERNAL_TABLEnullnullnull
40140679700590root052merchantEXTERNAL_TABLEnullnullnull

从上面可见，数据导入到 hive 中以后分隔符为默认分隔符，参考上文你能够经过设置参数指定其余的分隔符。

另外，Sqoop 默认地导入空值（NULL）为 null 字符串，而 hive 使用 N 去标识空值（NULL），故你在 import 或者 export 时候，须要作相应的处理。在 import 时，使用以下命令：

$ sqoop import  ... --null-string '\\N' --null-non-string '\\N'

在导出时，使用下面命令：

$ sqoop import  ... --input-null-string '' --input-null-non-string ''

一个完整的例子以下：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table dw_srclog.TBLS --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' --compression-codec "com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec"

2.5 增量导入

参数	说明
--check-column (col)	用来做为判断的列名，如id
--incremental (mode)	append：追加，好比对大于last-value指定的值以后的记录进行追加导入。lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期以后的记录
--last-value (value)	指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也能够本身设定某一值

2.6 合并 hdfs 文件

将HDFS中不一样目录下面的数据合在一块儿，并存放在指定的目录中，示例如：

sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id

其中，–class-name 所指定的 class 名是对应于 Person.jar 中的 Person 类，而 Person.jar 是经过 Codegen 生成的

参数	说明
--new-data <path>	Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是但愿在合并后能优先保留的，原则上通常是存放越新数据的目录就对应这个参数。
--onto <path>	Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是但愿在合并后能被更新数据替换掉的，原则上通常是存放越旧数据的目录就对应这个参数。
--merge-key <col>	合并键，通常是主键ID
--jar-file <file>	合并时引入的jar包，该jar包是经过Codegen工具生成的jar包
--class-name <class>	对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的。
--target-dir <path>	合并后的数据在HDFS里的存放目录