OOzie调度sqoop1 Action 从mysql导入数据到hive

：

一、安装好mysql、Hadoop、oozie、hive

二、上面安装的软件皆可正确执行

 

开始：

 用oozie调度sqoop1 Action 须要准备三个基本文件，workflow.xml、job.properties、hive-site.xml（其实也能够不要，后面会说）文件

 

一、在HDFS建立一个oozie的工做流应用保存路径，我建立的是/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo，在此路径下再建立一个lib目录，以下图所示

二、将mysql的驱动程序上传到lib目录下

 

三、编写job.properties文件，文件内容以下：

 

oozie.wf.application.path=hdfs://NODE3:8020/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo

#Shell Script to run

 

EXEC=sq2hive.sh

 

 

jobTracker=NODE3:8032

nameNode=hdfs://NODE3:8020

queueName=default

oozie.use.system.libpath=true

oozie.libpath=/user/oozie/share/lib/lib_20150708191612

user.name=root

 

四、编写workflow.xml文件，也就是sqoopAction的配置文件，此处能够有两种配置文件，一种是命令行模式，一种是参数模式

  

命令行模式的workflow.xml配置文件：

<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.1' name='sq2hive-wf'>

 

    <start to='sq2hive' />

    <action name='sq2hive'>

 

        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">

 

            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>

 

            <name-node>${nameNode}</name-node>

 

            <configuration>

 

                <property>

 

                  <name>mapred.job.queue.name</name>

 

                  <value>${queueName}</value>

                </property>

               

                 <property>

                      <name>hive.metastore.uris</name>  

 

                      <value>thrift://172.17.20.2:9083</value>  

                </property>

            </configuration>

 

                <command>import --connect jdbc:mysql://172.17.20.4/scm --username root --password root --table ROLES --columns "ROLE_ID,NAME,HOST_ID" --delete-target-dir --hive-import --hive-overwrite --hive-table sun.roles -m 2</command>

 

        </sqoop>

 

        <ok to="end" />

 

        <error to="fail" />

 

    </action>

    <kill name="fail">

 

        <message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>

 

    </kill>

 

    <end name='end' />

 

 

参数模式的workflow.xml配置文件：

 

<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.1' name='sq2hive-wf'>

 

    <start to='sq2hive' />

    <action name='sq2hive'>

 

        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">

 

            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>

 

            <name-node>${nameNode}</name-node>

 

            <configuration>

 

                <property>

                  <name>mapred.job.queue.name</name>

 

                  <value>${queueName}</value>

                </property>

 

                 <property>

                      <name>hive.metastore.uris</name>  

 

                      <value>thrift://172.17.20.2:9083</value>  

                </property>

                               

            </configuration>

 

                <arg>import</arg>

                                             

                <arg>--connect</arg>

 

                <arg>jdbc:mysql://172.17.20.4/scm</arg>

 

                <arg>--username</arg>

 

                <arg>root</arg>

 

                <arg>--password</arg>

 

                <arg>root</arg>

 

                <arg>--table</arg>

 

                <arg>ROLES</arg>

 

                <arg>--columns</arg>

 

                <arg>ROLE_ID,NAME,HOST_ID</arg>

 

                <arg>--delete-target-dir</arg>

 

                <arg>--hive-import</arg>

 

                <arg>--hive-overwrite</arg>

 

                 <arg>--hive-table</arg>

       

                <arg>sun.roles</arg>

 

                <arg>-m</arg>

 

                <arg>2</arg>

 

            <file>/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo/hive-site.xml#hive-site.xml</file>

        </sqoop>

 

        <ok to="end" />

 

        <error to="fail" />

 

    </action>

    <kill name="fail">

 

        <message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>

 

    </kill>

 

    <end name='end' />

 

</workflow-app>

 

 

 

5，将 workflow.xml文件上传到HDFS上，即oozie工做流应用路径/user/oozieDemo/workflows /sq2hiveDemo下，同时将job.properties（也能够不用上传，运行OOzie的job时指定的是本地的 job.properties）和hive-site.xml上传到此路径下，以下图：

6,使用命令行方式提交并启动刚刚写好的工做流：命令以下：

 

oozie job --oozie http://node1:11000/oozie --config job.properties -run

 

此命令为提交并启动job

 

 

 

 

7，能够经过oozie web界面或者 hue的workflow查看界面查看job执行状况，hue下查看以下：