hadoop记录篇11-关系型数据库导入导出组件 sqoop
一 。sqoop简介html
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，
java
能够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，也能够将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
sqoop1架构（直接使用shell sqoop直接和关系型数据库与hadoop对接）
node
sqoop2架构
sqoop2引入了sqoop server（具体服务器为tomcat），对connector实现了集中的管理。其访问方式也变得多样化了，其能够经过REST API、JAVA API、WEB UI以及CLI控制台方式进行访问。另外，其在安全性能方面也有必定的改善，在sqoop1中咱们常常用脚本的方式将HDFS中的数据导入到mysql中，或者反过来将mysql数据导入到HDFS中，其中在脚本里边都要显示指定mysql数据库的用户名和密码的，安全性作的不是太完善。在sqoop2中，若是是经过CLI方式访问的话，会有一个交互过程界面，你输入的密码信息不被看到
sqoop官网 http://sqoop.apache.org/
sqoop2用户手册地址 http://sqoop.apache.org/docs/1.99.7/admin/Installation.html
mysql
二 。chd安装sqoop算法
使用cdh admin console添加服务 选择 sqoop2 （不使用cdh参考手册Admin Guide）
角色分配 选择一台服务器 我选择cdh3 （cdh自动将hadoop配置分发给sqoop）
sqoop元数据数据库配置 默认是derby
sql
建立成功
shell
sqoopserver其实是部署在tomcat中 从日志能够看出
数据库
sqoop-shell客户端 cdh未提供 下载sqoop安装包 解压使用bin目录接口 apache
下载 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.99.7/sqoop-1.99.7-bin-hadoop200.tar.gztomcat
解压 进入就如bin目录 就可使用 sqoop2-shell命令
sqoop1由于没有sqoopserver 若是安装了 直接使用sqoop-import 或者sqoop-export导入和导出
同理 在cdh添加 服务 选择sqoop1 只是个命令 就没有启动的说话
三 。sqoop脚本实现导入和导出
1。sqoop1实现
》》数据导入
CDH添加服务 sqoop1的客户端 实际上就是设置参数
(http://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html#_sqoop_tools)
官网描述 sqoop导入数据到hadoop中 调用hadoop命令 全部这里必须确保 本机有操做hadoop目录的命令（检测hdfs dfs -ls /可否查看hdfs内容） 不然目标地址
就只能使用 hdfs://这种了 cdh中下载hdfs客户端配置文件
查看帮助
[root@cdh3 conf]# sqoop-import --help Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-5.7.6-1.cdh5.7.6.p0.6/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. 18/04/25 16:57:34 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6-cdh5.7.6 usage: sqoop import [GENERIC-ARGS] [TOOL-ARGS] Common arguments: --connect <jdbc-uri> 链接url --driver <class-name> 驱动类 --password <password> 密码 --username <username> 用户名 Import control arguments: --append 追加数据模式 --as-avrodatafile 导入avro格式 --as-parquetfile Parquet格式 --as-sequencefile Imports data --as-textfile 文本文件 --columns <col,col,col...> 导入的列 --compression-codec <codec> 压缩算法类 --delete-target-dir -e,--query <statement> 指定导入sql语句 -m,--num-mappers <n> map个数决定了输出几个文件 --table <table-name> 数据库读取的表 --target-dir <dir> 目标hdfs目录 --where <where clause> WHERE 条件 -z,--compress 启用压缩 Output line formatting arguments: --fields-terminated-by <char> 设置字段间分隔符 --lines-terminated-by <char> 行结尾符号 默认 \n Input parsing arguments: --input-fields-terminated-by <char> 设置字段间分隔符 --input-lines-terminated-by <char> 行结尾符号 默认 \n Hive arguments: --create-hive-table 建立hive的表 必须hive中不存在该表 --hive-database <database-name> 导入数据指定的数据库名称 --hive-import 表示是hive导入 --hive-table <table-name> 指定hive表名 -libjars 指定包含classpath下的jar文件.
演示个简单例子 演示在cdh1上数据库 启用mysql的general_log
set global general_log=on; # 开启general log模式 set global log_output='table' 自动将日志写入到 mysql.general_log表将 mysql.genera_log下全部日志导入到hive中 查看表结构
MariaDB [mysql]> desc general_log; +--------------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ | event_time | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP | | user_host | mediumtext | NO | | NULL | | | thread_id | int(11) | NO | | NULL | | | server_id | int(10) unsigned | NO | | NULL | | | command_type | varchar(64) | NO | | NULL | | | argument | mediumtext | NO | | NULL | | +--------------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ 6 rows in set (0.00 sec)
测试数据
MariaDB [mysql]> select * from general_log limit 0,5; +---------------------+----------------------------------+-----------+-----------+--------------+---------------------------------------------------------+ | event_time | user_host | thread_id | server_id | command_type | argument | +---------------------+----------------------------------+-----------+-----------+--------------+---------------------------------------------------------+ | 2018-04-25 17:14:47 | scm[scm] @ localhost [127.0.0.1] | 19 | 0 | Query | commit | | 2018-04-25 17:14:47 | scm[scm] @ localhost [127.0.0.1] | 19 | 0 | Query | SET autocommit=1 | | 2018-04-25 17:14:47 | scm[scm] @ localhost [127.0.0.1] | 19 | 0 | Query | SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ | | 2018-04-25 17:14:48 | scm[scm] @ localhost [127.0.0.1] | 19 | 0 | Query | SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED | | 2018-04-25 17:14:48 | scm[scm] @ localhost [127.0.0.1] | 19 | 0 | Query | SET autocommit=0 | +---------------------+----------------------------------+-----------+-----------+--------------+---------------------------------------------------------+写sqoop的导入语句 这里先导入到hdfs中
sqoop-import --connect jdbc:mysql://node1:3306/mysql \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --password hive \ --username hive \ --as-textfile \ --query 'select * from general_log where' \ --num-mappers 1 \ --target-dir /im通常会报错
18/04/25 17:27:15 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
18/04/25 17:27:16 ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.IOException: Query [select * from general_log] must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.
at org.apache.sqoop.manager.ConnManager.getColumnTypes(ConnManager.java:332)
at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.getColumnTypes(ClassWriter.java:1856)由于有可能在命令 中使用 --where 这个语句就放在 $CONDITIONS 中 修改sql语句
sqoop-import --connect jdbc:mysql://node1:3306/mysql \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --password hive \ --username hive \ --as-textfile \ --query 'select * from general_log where $CONDITIONS' \ --num-mappers 1 \ --target-dir /im导入完成查看 hdfs 的/im目录
[root@cdh4 init.d]# hdfs dfs -ls /im Found 2 items -rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2018-04-25 17:56 /im/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 root supergroup 8435938 2018-04-25 17:56 /im/part-m-00000直接导入到hive中
sqoop-import --connect jdbc:mysql://node1:3306/mysql \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --password hive \ --username hive \ --as-textfile \ --query 'select * from general_log where $CONDITIONS' \ --num-mappers 1 \ --target-dir /im1 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --hive-database default \ --hive-table general_log
这里指定的target-dir只是个临时的存储 最终导入//user/hive/warehouse/general_log下
进入hive命令段 查看新建的hive表
sqoop-import --connect jdbc:mysql://node1:3306/mysql \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --password hive \ --username hive \ --as-textfile \ --query 'select * from general_log where $CONDITIONS' \ --num-mappers 1 \ --target-dir /im1 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --hive-database default \ --hive-table general_log
》》数据导出
对应的使用 sqoop-export便可 将以前导入到hive的表导入到test数据库的ttt表 建立ttt表的结构
mysql> create table ttt as select * from mysql.general_log where 1!=1; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc ttt; +--------------+------------------+------+-----+---------------------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+------------------+------+-----+---------------------+-------+ | event_time | timestamp | NO | | 0000-00-00 00:00:00 | | | user_host | mediumtext | NO | | NULL | | | thread_id | int(11) | NO | | NULL | | | server_id | int(10) unsigned | NO | | NULL | | | command_type | varchar(64) | NO | | NULL | | | argument | mediumtext | NO | | NULL | | +--------------+------------------+------+-----+---------------------+-------+ 6 rows in set (0.00 sec)
导出命令
sqoop-export --connect jdbc:mysql://node1:3306/test \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --password hive \ --username hive \ --table ttt \ --num-mappers 1 \ --hcatalog-database default \ --hcatalog-table general_log
最后查询mysql 查看到导出数据
mysql> select count(*) from ttt; +----------+ | count(*) | +----------+ | 4838 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
2。sqoop2实现
（暂略）
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