Hadoop学习之第八章节：Sqoop安装配置

一、Sqoop介绍

 

  Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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的数据导入到关系型数据库中。

Sqoop目前已经是Apache的顶级项目了，目前版本是1.4.4 和 Sqoop2 1.99.3，本文以1.4.4的版本为例讲解基本的安装配置和简单应用的演示。

版本为：

sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

1. 环境变量配置

2.Sqoop参数配置

# Set Hadoop-specific environment variables here.
#Set path to where bin/hadoop is available
#export HADOOP_COMMON_HOME=
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
#export HADOOP_MAPRED_HOME=
#set the path to where bin/hbase is available
#export HBASE_HOME=
#Set the path to where bin/hive is available
#export HIVE_HOME=

3.驱动jar包

下面测试演示以MySQL为例，则需要把mysql对应的驱动lib文件copy到<SQOOP_HOME>/lib 目录下。

4.Mysql中测试数据

CREATE TABLE `demo_blog` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `blog` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8;



CREATE TABLE `demo_log` (
  `operator` varchar(16) NOT NULL,
  `log` varchar(100) NOT NULL
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8;



插入测试数据：



insert into demo_blog (id, blog) values (1, "micmiu.com");
insert into demo_blog (id, blog) values (2, "ctosun.com");
insert into demo_blog (id, blog) values (3, "baby.micmiu.com");
insert into demo_log (operator, log) values ("micmiu", "create");
insert into demo_log (operator, log) values ("micmiu", "update");
insert into demo_log (operator, log) values ("michael", "edit");
insert into demo_log (operator, log) values ("michael", "delete");

二 .Sqoop命令操作

1.Sqoop基本命令

（1）列出Mysql中的数据库

sqoop list-databases   --connect  jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306  --username  root   --password rootroot

（2）列出test数据库中所有的表

 
 
 sqoop list-databases   --connect  jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306  --username  root   --password rootroot

（3）从Mysql导入HDFS文件中

sqoop import --connect  jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306/test --username root --password rootroot --table demo_log  --split-by operator  --target-dir /usr/sqoop/other

显示错误：找不到表中的类  Class demo_log not found

1.将/tmp/sqoop-root/compile/………下的编译文件复制到  /usr/local/sqoop/lib/下

2.需要以下注释配置

bin/configure-sqoop文件中把以下内容注释掉就可以了

## Moved to be a runtime check in sqoop.
#if [ ! -d "${HBASE_HOME}" ]; then
#  echo "Warning: $HBASE_HOME does not exist! HBase imports will fail."
#  echo 'Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.'
#fi
## Moved to be a runtime check in sqoop.
#if [ ! -d "${HCAT_HOME}" ]; then
# echo "Warning: $HCAT_HOME does not exist! HCatalog jobs will fail."
#  echo 'Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.'
#fi

（4）从HDFS中导入到Mysql中

sqoop export   --connect jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306/test --username root  --password rootroot --table   dutao --export-dir /usr/other/part-2 --input-fields-terminated-by '\t'   -m 1

(5)从mysql中导入到Hive中

sqoop import --connect jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306/test --username root --password rootroot --table demo_log --warehouse-dir  /user/sqoop/demo_log   --hive-import --create-hive-table  -m 1

直接导入hive表 

     sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name--username user_name  --table table_name  --hive-import -m 5 

    内部执行实际分三部，1.将数据导入hdfs（可在hdfs上找到相应目录），2.创建hive表名相同的表，3，将hdfs上数据传入hive表中 

sqoop根据postgresql表创建hive表 

    sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name  --table table_name  --hive-table hive_table_name( --hive-partition-key partition_name若需要分区则加入分区名称)

 

导入hive已经创建好的表中 
    sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name  --table table_name  --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name  (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value); 

  

使用query导入hive表 

    sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name  --query "select ,* from retail_tb_order where \$CONDITIONS"  --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name  (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value); 
    注意：$CONDITIONS条件必须有，query子句若用双引号，则$CONDITIONS需要使用\转义，若使用单引号，则不需要转义。 

（6）将hive中的表数据导入到mysql数据库表中

sqoop export --connect jdbc:mysql://Master-Hadoop:3306/test --username root --password rootroot --table demo_log --export-dir /user/hive/warehouse/demo_log/000000_1 --input-fields-terminated-by '\0001'

在进行导入之前，mysql中的表 demo_log 必须已经提起创建好了。

  1.将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--query 语句使用

 
 
 sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --query "select id,age,name from userinfos where \$CONDITIONS"  -m 1  --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

  2.将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--columns  --where 语句使用

 
 
 sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --table userinfos --columns "id,age,name"  --where "id > 3 and (age = 88 or age = 80)"  -m 1  --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

注意：--target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2   可以用  --hive-import --hive-table   userinfos2 进行替换

(6)Hdfs与Hive之间数据

1.从Hive导出到本地系统

hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
    > select * from wyp;

2.从本地系统到Hive中

•   先在Hive里面创建好表，

hive> create table wyp
    > (id int, name string,
    > age int, tel string)
    > ROW FORMAT DELIMITED
    > FIELDS TERMINATED BY '\t'
    > STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 2.832 seconds

•   本地文件系统里面有个/home/wyp/wyp.txt文件

[wyp@master ~]$ cat wyp.txt
1       wyp     25      13188888888888
2       test    30      13888888888888
3       zs      34      899314121

• wyp.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的，可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到wyp表里面，操作如下：

hive> load data local inpath 'wyp.txt' into table wyp;
Copying data from file:/home/wyp/wyp.txt
Copying file: file:/home/wyp/wyp.txt
Loading data to table default.wyp
Table default.wyp stats:
[num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 67]
OK
Time taken: 5.967 seconds

2.从Hive导出到HDFS

hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
    > select * from wyp;