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news 文章来源：https://blog.csdn.net/Xiayebuliang/article/details/129428416 2025/3/19 21:24:34

网站开发和嵌入式开发哪个,专业公司网络推广,抚州网站建设,网站建设领先目录一、sqoop基本原理 1.1、何为Sqoop？ 1.2、为什么需要用Sqoop？ 1.3、关系图 1.4、架构图二、Sqoop可用命令 2.1、公用参数：数据库连接 2.2、公用参数：import 2.3、公用参数：export 2.4、公用参数&#xff…

一、sqoop基本原理

1.1、何为Sqoop？

1.2、为什么需要用Sqoop？

1.3、关系图

1.4、架构图

二、Sqoop可用命令

2.1、公用参数：数据库连接

2.2、公用参数：import

2.3、公用参数：export

2.4、公用参数：hive

2.3、其他命令

三、Sqoop常用命令

3.1、RDBMS => HDFS (导入重点)

3.1.1、全表导入

3.1.2、查询导入--query

3.1.3、导入指定列 --columns

3.1.4、where语句过滤

3.1.5、①增量导入 append

3.1.5、②增量导入 lastmodified

3.2、RDBMS => HBase

3.3、RDBMS => Hive

3.3.1、导入普通表

3.3.2、导入分区表

3.4、Hive/Hdfs => RDBMS

3.5、Sqoop Job

一、sqoop基本原理

1.1、何为Sqoop？

Sqoop(SQL-to-Hadoop)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，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。

1.2、为什么需要用Sqoop？

我们通常把有价值的数据存储在关系型数据库系统中，以行和列的形式存储数据，以便于用户读取和查询。但是当遇到海量数据时，我们需要把数据提取出来，通过MapReduce对数据进行加工，获得更符合我们需求的数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。为了能够和HDFS系统之外的数据库系统进行数据交互，MapReduce程序需要使用外部API来访问数据，因此我们需要用到Sqoop。

1.3、关系图

1.4、架构图

在 mapreduce 中主要是对 inputformat 和 outputformat 进行定制。
Sqoop工具接收到客户端的shell命令或者Java api命令后，通过Sqoop中的任务翻译器(Task Translator)将命令转换为对应的MapReduce任务，而后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移，进而完成数据的拷贝。

二、Sqoop可用命令

命令	方法
codegen	生成与数据库记录交互的代码
create-hive-table	将表定义导入到Hive中
eval	评估SQL语句并显示结果
export	导出一个HDFS目录到一个数据库表
help	可用命令列表
import	将一个表从数据库导入到HDFS
import-all-tables	从数据库导入表到HDFS
import-mainframe	从大型机服务器导入数据集到HDFS
job	使用已保存的工作
list-databases	列出服务器上可用的数据库
list-tables	列出数据库中可用的表
merge	合并增量导入的结果
metastore	运行一个独立的Sqoop转移
version	显示版本信息

对于不同的命令，有不同的参数，这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码，本文目前介绍常用的导入、导出的一些命令。

2.1、公用参数：数据库连接

参数	说明
--connect	连接关系型数据库的URL
--connection-manager	指定要使用的连接管理类
--driver	JDBC的driver class
--help	打印帮助信息
--username	连接数据库的用户名
--password	连接数据库的密码
--verbose	在控制台打印出详细信息

2.2、公用参数：import

参数	说明
--enclosed-by	给字段值前后加上指定的字符
--escaped-by	对字段中的双引号加转义符
--fields-terminated-by	设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号
--lines-terminated-by	设定每行记录之间的分隔符，默认是\n
--mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以\n分隔，默认转义符是\，字段值以单引号包裹。
--optionally-enclosed-by	给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。

2.3、公用参数：export

参数	说明
--input-enclosed-by	对字段值前后加上指定字符
--input-escaped-by	对含有转移符的字段做转义处理
--input-fields-terminated-by	字段之间的分隔符
--input-lines-terminated-by	行之间的分隔符
--input-optionally-enclosed-by	给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符

2.4、公用参数：hive

参数	说明
--hive-delims-replacement	用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符
--hive-drop-import-delims	在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符
--map-column-hive < map>	生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型
--hive-partition-key	创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string
--hive-partition-value	导入数据时，指定某个分区的值
--hive-home	hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
--hive-import	将数据从关系数据库中导入到hive表中
--hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
--create-hive-table	默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败
--hive-table	后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
--table	指定关系数据库的表名

2.3、其他命令

命令	含义
-m N	指定启动N个map进程
--num-mappers N	指定启动N个map进程
--query	后跟查询的SQL语句
--incremental mode	mode：append或lastmodified
--check-column	作为增量导入判断的列名
--split-by	按照某一列来切分表的工作单元，不能与–autoreset-to-one-mapper连用
--last-value	指定某一个值，用于标记增量导入的位置
--target-dir	指定HDFS路径
--delete-target-dir	若hdfs存放目录已存在，则自动删除

三、Sqoop常用命令

先在mysql中建一张表来使用

create table student(sid int primary key,sname varchar(16) not null,gender enum('女','男') not null default '男',age int not null
);

insert into student(sid,sname,gender,age) values
(1,'孙尚香','女',15),
(2,'貂蝉','女',16),
(3,'刘备','男',17),
(4,'孙二娘','女',16),
(5,'张飞','男',15),
(6,'关羽','男',18),

3.1、RDBMS => HDFS (导入重点)

3.1.1、全表导入

//single为自己虚拟机ip
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table student \
--target-dir /sqooptest/table_all \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by ','

登录web界面查看/sqooptest/table_all目录下，生成了数据结果
或者使用hdfs命令查看数据结果

hdfs dfs -cat /sqooptest/table_all/part-m-00000

数据结果如下

1,孙尚香,女,15
2,貂蝉,女,16
3,刘备,男,17
4,孙二娘,女,16
5,张飞,男,15
6,关羽,男,18

3.1.2、查询导入--query

//single为虚拟机ip地址
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--target-dir /sqooptest/select_test \
--num-mappers 1 \
--query 'select sname,gender from student where $CONDITIONS'

where语句中必须有 $CONDITIONS，表示将查询结果带回。如果query后使用的是双引号，则 $CONDITIONS前必须加转移符即 \$CONDITIONS，防止shell识别为自己的变量。

hdfs dfs -cat /sqooptest/select_test/part-m-00000

数据结果如下

孙尚香,女
貂蝉,女
刘备,男
孙二娘,女
张飞,男
关羽,男

3.1.3、导入指定列 --columns

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table student \
--columns sid,sname,age \
--target-dir /sqooptest/column_test \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "|"

数据结果如下

1|孙尚香|15
2|貂蝉|16
3|刘备|17
4|孙二娘|16
5|张飞|15
6|关羽|18

3.1.4、where语句过滤

源表数据

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table student \
--where "sid>=6" \
--target-dir /sqooptest/wheretest \
-m 2

得到了如下 “sid>=6” 的数据

[root@single ~]# hdfs dfs -cat /sqooptest/wheretest/*
6,关羽,男,18
7,云中君,男,19
8,百里玄策,男,20

3.1.5、①增量导入 append

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--query "select sid,sname,gender from student where \$CONDITIONS" \
--target-dir /sqooptest/add1 \
--split-by sid \
-m 2 \
--incremental append \
--check-column sid \
--last-value 0

–split-by 和 -m 结合实现numberReduceTasks并行

后面两句
–check-column sid
–last-value 0
结合使用的效果类似于where sid>0

MR过程中部分关键信息如下

--sid界限值是0-6
20/11/20 05:17:42 INFO tool.ImportTool: Incremental import based on column `sid`
20/11/20 05:17:42 INFO tool.ImportTool: Lower bound value: 0
20/11/20 05:17:42 INFO tool.ImportTool: Upper bound value: 6
--条件是where `sid` > 0 AND `sid` <= 6
20/11/20 05:17:48 INFO db.DataDrivenDBInputFormat: BoundingValsQuery: SELECT MIN(sid), MAX(sid) FROM (select sid,sname,gender from student where `sid` > 0 AND `sid` <= 6 AND  (1 = 1) ) AS t1
--指定了两个maptask
20/11/20 05:17:48 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2
--提示last-value即sid是6
20/11/20 05:18:06 INFO tool.ImportTool:  --incremental append
20/11/20 05:18:06 INFO tool.ImportTool:   --check-column sid
20/11/20 05:18:06 INFO tool.ImportTool:   --last-value 6

数据结果如下：

1,孙尚香,女
2,貂蝉,女
3,刘备,男
4,孙二娘,女
5,张飞,男
6,关羽,男

此时往mysql中再添加几条数据，再进行一次增量导入

insert into student(sid,sname,gender,age) values(7,'云中君','男',19),(8,'百里玄策','男',20),(9,'裴擒虎','男',17);

再次执行增量导入语句

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--query "select sid,sname,gender,age from student where \$CONDITIONS" \
--target-dir /sqooptest/add1 \
-m 1 \
--incremental append \
--check-column sid \
--last-value 6

hdfs dfs -cat /sqooptest/add1/part-m-*1,孙尚香,女
2,貂蝉,女
3,刘备,男
4,孙二娘,女
5,张飞,男
6,关羽,男
7,云中君,男,19
8,百里玄策,男,20
9,裴擒虎,男,17

3.1.5、②增量导入 lastmodified

先在mysql创建一张新表

create table orderinfo(oid int primary key,oName varchar(10) not null,oPrice double not null,oTime timestamp not null
);insert into orderinfo(oid,oName,oPrice,oTime) values
(1,'爱疯12',6500.0,'2020-11-11 00:00:00'),
(2,'华为xpro',12000.0,'2020-10-1 12:52:33'),
(3,'行李箱',888.8,'2019-5-22 21:56:17'),
(4,'羽绒服',1100.0,'2018-3-7 14:22:31');

将数据传到hdfs

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table orderinfo \
--target-dir /sqooptest/lastmod \
-m 1

往mysql的orderinfo表中新插入几条数据，然后增量导入

insert into orderinfo(oid,oName,oPrice,oTime) values
(5,'帕拉梅拉',1333333.3,'2020-4-7 12:23:34'),
(6,'保温杯',86.5,'2017-3-5 22:52:16'),
(7,'枸杞',46.3,'2019-10-5 11:11:11'),
(8,'电动牙刷',350.0,'2019-9-9 12:21:41');

–incremental lastmodified修改和增加此时搭配–check-column 必须为timestamp类型

使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append（追加）还是要–merge-key（合并）

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table orderinfo \
--target-dir /sqooptest/lastmod \
-m 1 \
--incremental lastmodified \
--check-column oTime \
--merge-key oid \
--last-value "2019-10-1 12:12:12"

数据结果如下

1,爱疯12,6500.0,2020-11-11 00:00:00.0
2,华为xpro,12000.0,2020-10-01 12:52:33.0
3,行李箱,888.8,2019-05-22 21:56:17.0
4,羽绒服,1100.0,2018-03-07 14:22:31.0
5,帕拉梅拉,1333333.3,2020-04-07 12:23:34.0
7,枸杞,46.3,2019-10-05 11:11:11.0

发现只添加了两条记录，因为序号为6和8的记录的时间不在–last-value的范围内

3.2、RDBMS => HBase

先在hbase中建表

hbase(main):007:0> create 'sqooptest:sqstudent','stuinfo'

使用sqoop开始导入数据

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table student \
--hbase-table sqooptest:sqstudent \
--column-family stuinfo \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key sid

–column-family stuinfo
指定列族为stuinfo
–hbase-create-table
若表不存在，则自动创建
–hbase-row-key sid
指定行键为sid

查看hbase表数据

hbase(main):008:0> scan 'sqooptest:sqstudent'
ROW                         COLUMN+CELL                                                                    1                          column=stuinfo:age, timestamp=1605958889301, value=15                          1                          column=stuinfo:gender, timestamp=1605958889301, value=\xE5\xA5\xB3             1                          column=stuinfo:sname, timestamp=1605958889301, value=\xE5\xAD\x99\xE5\xB0\x9A\xE9\xA6\x99                                                                     2                          column=stuinfo:age, timestamp=1605958889301, value=16                          2                          column=stuinfo:gender, timestamp=1605958889301, value=\xE5\xA5\xB3             2                          column=stuinfo:sname, timestamp=1605958889301, value=\xE8\xB2\x82\xE8\x9D\x89  
...
...
...                                                     9                          column=stuinfo:age, timestamp=1605958892765, value=17                          9                          column=stuinfo:gender, timestamp=1605958892765, value=\xE7\x94\xB7             9                          column=stuinfo:sname, timestamp=1605958892765, value=\xE8\xA3\xB4\xE6\x93\x92\xE8\x99\x8E                                                                     
9 row(s) in 0.1830 seconds

HBase中的数据没有数据类型，统一存储为字节码，是否显示具体的汉字只是前端显示问题，此处没有解决，因此gender和sname字段显示的都是字节码

3.3、RDBMS => Hive

3.3.1、导入普通表

将mysql中retail_db库下的orders表导入hive

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/retail_db \
--driver com.mysql.jdbc.Driver \
--username root \
--password kb10 \
--table orders \
--hive-import \
--hive-database sqooptest \
--create-hive-table \
--hive-table orders \
--hive-overwrite \
-m 3

3.3.2、导入分区表

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/retail_db \
--driver com.mysql.jdbc.Driver \
--username root \
--password kb10 \
--query "select order_id,order_status from orders where 
order_date>='2014-07-02' and order_date<'2014-07-03' and \$CONDITIONS" \
--hive-import \
--hive-database sqooptest \
--hive-table order_partition \
--hive-partition-key 'order_date' \
--hive-partition-value '2014-07-02' \
-m 1

3.4、Hive/Hdfs => RDBMS

先在mysql中建表

create table hiveTomysql(sid int primary key,sname varchar(5) not null,gender varchar(1) default '男',age int not null
);

我们把刚才在hive中创建的sqstudent表数据再导出到mysql中

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table hiveTomysql \
--num-mappers 1 \
--export-dir /opt/software/hadoop/hive110/warehouse/sqstudent/part-m-00000 \
--input-fields-terminated-by ","

3.5、Sqoop Job

job参数说明

Argument	Description
–create JOB_NAME	创建job参数
–delete JOB_NAME	删除一个job
–exec JOB_NAME	执行一个job
–help	显示job帮助
–list	显示job列表
–help	显示job帮助
–meta-connect < jdbc-uri>	用来连接metastore服务
–show JOB_NAME	显示一个job的信息
–verbose	打印命令运行时的详细信息

创建job
- -和import之间有个空格。这里–空格之后表示给job添加参数，而恰好import又不需要–，所以这个空格很容易被忽略。

sqoop job --create myjob \
-- import \
--connect jdbc:mysql://single:3306/sqoop_test \
--username root \
--password kb10 \
--table student \
--target-dir /sqooptest/myjob \
-m 1 \
--lines-terminated-by '\n' \
--null-string '\\N' \
--null-non-string '\\N'

查看job

sqoop job --list

显示job

sqoop job --show myjob

删除job

sqoop job --delete myjob

执行job

sqoop job --exec pwdjob

一、sqoop基本原理

1.1、何为Sqoop？

1.2、为什么需要用Sqoop？

1.3、关系图

1.4、架构图

二、Sqoop可用命令

2.1、公用参数：数据库连接

2.2、公用参数：import

2.3、公用参数：export

2.4、公用参数：hive

2.3、其他命令

三、Sqoop常用命令

3.1、RDBMS => HDFS (导入重点)

3.1.1、全表导入

3.1.2、查询导入--query

3.1.3、导入指定列 --columns

3.1.4、where语句过滤

3.1.5、①增量导入 append

3.1.5、②增量导入 lastmodified

3.2、RDBMS => HBase

3.3、RDBMS => Hive

3.3.1、导入普通表

3.3.2、导入分区表

3.4、Hive/Hdfs => RDBMS

3.5、Sqoop Job

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