Sqoop中import & export & job & eval与options-file

Sqoop中的import与export都是基于Hadoop而言的。在本篇文章中，将对Sqoop中的import与export进行详细介绍；同时对sqoop job的使用，eval与options-file的使用进行介绍

Sqoop import

Sqoop import命令详解

1. 如何查看帮助

   • 帮助文档
     http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.6-cdh5.7.0/SqoopUserGuide.html
     建议：sqoop的使用不看官方文档，太乱
   • 直接使用 –help 命令进行查看

2. 查看使用帮助

   $>sqoop import --help

3. 将MySQL中的数据导入到HDFS

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp

   产生报错：
   

   原因：少个jar包，需要将java-json.jar包拷贝到lib目录下

   $>cp java-json.jar $SQOOP_HOME/lib/

4. 导入jar包之后，重新导入

   在运行过程中，扔到了YARN上去执行作业
   原因：Sqoop的底层是MapReduce任务的执行，因此是跑在Yarn上的

   分析打印的控制台log：

   • 打印了信息SELECT t.* FROM emp AS t LIMIT 1
     
     执行这句话的目的：去查看emp这张表是否在数据库中存在
     不相信，我们可以直接在mysql中进行执行

     select * from empsb limit 1;   // 会报错，因为empsb这张表在数据库中不存在select * from emp limit 1;     // 没报错，因为empsb这张表在数据库中存在

   • 打印信息HADOOP_MAPRED_HOME is /opt/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0
     

   • 打印信息Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/3b2ff5cf1612195cd5cbd6b29c3e75e5/emp.jar
     
     根据表的名字，生成一个相关的jar包
   • 打印信息number of splits:4
     
     why? 因为默认情况下就是4个map，会生成4个文件
     我们可以通过-m参数进行指定map个数

5. 导入成功之后，查看HDFS上的数据
   

6. 使用–delete-target-dir参数
   执行的过程中，删除已经存在的输出目录
   (因为如果输出的目录已经存在了，会报错，和执行MR的时候是一样的)

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--delete-target-dir

7. 使用–mapreduce-job-name命令
   指定输出jar包的名字

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all

   通过Web界面可以发现不同：
   

8. 只抽取指定字段

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM"

   

9. 指定输出到HDFS的路径

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_COLUMN

   

10. 使用-m参数指定map个数

    sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_COLUMN

    

Sqoop import命令条件过滤详解

1. 使用–where参数来限定工资条件(SAL > 2000)

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_COLUMN \--where "SAL>2000"

   

2. 使用–query 写sql语句 来执行

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \-m 1 \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--target-dir EMP_COLUMN \--query 'select * from emp where sal>2000 and $CONDITIONS'

   

   注意：

   • 使用–query写sql语句，就不需要–table 去指定表名了，也不需要–columns该参数去指定输出列了，不然会报错
   • 而且必须在sql语句的最后加 $CONDITIONS，不然会报错

导入没有主键的表数据到HDFS，并且使用多个map来运行

1. 创建没有主键的表salgrage，并导入数据

   create table salgrade (    grade numeric,    losal numeric,    hisal numeric);insert into salgrade values (1, 700, 1200);insert into salgrade values (2, 1201, 1400);insert into salgrade values (3, 1401, 2000);insert into salgrade values (4, 2001, 3000);insert into salgrade values (5, 3001, 9999);

2. 导入

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table salgrade

   报错：
   

   分析错误信息：对于这张表，没有主键能够被找到

   分析报错原因：

   • 因为map的默认数量为4，而salgrage里有5条数据，那么就必然涉及到数据的切分
   • 但是因为没主键，如何去切分数据呢？

   解决方案：
   - 设置map个数为1
   - 设置切分数据的字段

   设置切分的字段为GRADE 去导入：

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table salgrade \--split-by GRADE \--delete-target-dir \-m 2

   查看HDFS上的数据：

   $>hadoop fs -ls salgrage$>hadoop fs -text salgrade/*

   

对分隔符及空值的处理

1. 介绍
   
   

   –null-non-string ‘0’ \ 非String类型的null值用0替代
   –null-string ” \ String类型的null值用’ ‘替代

2. 分隔符及空值处理

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_COLUMN_SPLIT \--fields-terminated-by '\t' \--null-non-string '0' \--null-string ''

3. 查看HDFS上的数据

   $>hadoop fs -text EMP_COLUMN_SPLIT/part-m-00000

   

direct模式

1. 使用

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_COLUMN_SPLIT \--fields-terminated-by '\t' \--null-non-string '0' \--null-string '' \--direct    

2. 浅析direct模式
   direct模式底层使用了工具mysqlimport
   当数据量不大，使用该模式跑起来没什么意义

   观察日志信息：
   使用的manager为DirectMySQLManager

   17/10/21 15:18:18 WARN manager.DirectMySQLManager: Direct-mode import from MySQL does not support column

   而不使用–direct模式，使用的manager则为MySQLManager

   17/10/21 15:15:15 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.17/10/21 15:15:15 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct

   同时，值得注意的信息有：direct模式支持全部列导入的模式

3. 对各种数据库的支持
   

增量导入

上面所介绍的数据导入方式都是：全量的导入方式

1. 增量导入介绍
   

2. 增量导入的使用

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--mapreduce-job-name emp-all \--columns "EMPNO,ENAME,JOB,SAL,COMM" \--target-dir EMP_APPEND \--fields-terminated-by '\t' \--null-non-string '0' \--null-string '' \--check-column EMPNO \--incremental append \--last-value 7900

   –last-value 7900 表示只取比7900大的数据，进行导入

   注意
   –incremental append 与 –delete-target-dir之间不能共用，因为是互斥的

导入MySQL数据到Hive表

1. 使用参数–create-hive-table导入

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--hive-import \--create-hive-table \--hive-table emp_import

   报错：
   
   说是找不到类，Jar包缺失

   解决办法：

   $>cp $HIVE_HOME/lib/hive-common-1.1.0-cdh5.7.0.jar $SQOOP_HOME/lib$>cp $HIVE_HOME/lib/hive-shims-* $SQOOP_HOME/lib

   重新导入

   查看导入到Hive表的表结构：

   hive>desc emp_import;

   会发现有些字段的类型发生了改变，从double类型变成了int类型

2. 使用–hive-import参数导入
   删除Hive表之后，再度执行一次：

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \-m 1 \--delete-target-dir \--hive-import \--hive-table emp_import

   补充

   • –create-hive-table 生产上不建议使用，字段类型和我们自己预想会有差别
     而且只能执行一次(再执行一次，会报表已经存在的错误)
   • –hive-import 在导入的时候，会默认去读Hive的default数据库
     –hive-table 不需要自己先去Hive中创建表，执行的时候，会自动帮我们去创建相应的表

导入分区表到Hive中

1. 介绍
   

2. 分区表导入
   增量导入的方式(综合前面的import使用命令)

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--mapreduce-job-name emp-all \--fields-terminated-by '\t' \--null-non-string '0' \--null-string '' \--check-column EMPNO \--incremental append \--last-value 7900 \--hive-import \--hive-table emp_import \--hive-partition-key 'event_month' \--hive-partition-value '2017-10-08' 

3. 导入成功
   

Sqoop export

导出HDFS数据到MySQL

1. 创建MySQL表
   导入数据到MySQL之前，需要现在MySQL上创建一个表
   导入一个空表，但是有表结构

   mysql>create table emp_demo as select * from emp where 1=2;mysql>select * from emp_demo;

2. 导出
   导出之前，先从MySQL全量导入一张表到HDFS中，并命名为emp

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--target-dir emp \--fields-terminated-by '\t'

   

   开始导出：

   sqoop export \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp_demo \--fields-terminated-by '\t' \--export-dir /user/hadoop/emp

3. 成功导出到MySQL
   

   注意每操作一次，数据就会直接叠加上去

导出Hive数据到MySQL

1. 前置准备
   事先先导入数据到Hive表中，自己设置分隔符

   sqoop import \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp \--fields-terminated-by '\t' \--delete-target-dir \--hive-import \--hive-table emp_import

2. 导出

   sqoop export \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--table emp_demo \--export-dir /user/hive/warehouse/emp_import \--fields-terminated-by '\t' \-m 1

   

   注意导出的时候，分隔符需要自己去设置，不然又要对不上，可能会报错

eval与options-file

eval的使用

执行一个SQL语句，并将结果展示出来在控制台上

```sqoop eval \--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--query "select * from emp where deptno=10"```

options-file的使用

在工作中推荐这样子使用

```$>vi emp.optimport--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username root --password root --table emp -m 1 --delete-target-dir  --target-dir EMP_OPTIONS_FILE ```

执行sqoop
$>sqoop –options-file emp.opt

执行成功：

Sqoop job

sqoop job --create myjob  -- \import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \--username root \--password root \--delete-target-dir \--table emp$>sqoop job --list             列出创建的sqoopjob$>sqoop job --show myjob$>sqoop job --exec myjob           执行创建的job$>hadoop fs -text emp/part*        查看HDFS上的数据

sqoop job创建成功，可以执行：