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[经验分享] Hadoop数据传输工具sqoop-DavideyLee

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发表于 2018-10-31 09:07:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
  概述
  sqoop是Apache顶级项目,主要用来在Hadoop和关系数据库中传递数据。通过sqoop,我们可以方便的将数据从关系数据库导入到HDFS,或者将数据从HDFS导出到关系数据库。
  sqoop架构:
DSC0000.jpg

  sqoop架构非常简单,其整合了Hive、Hbase和Oozie,通过map-reduce任务来传输数据,从而提供并发特性和容错。
  sqoop主要通过JDBC和关系数据库进行交互。理论上支持JDBC的database都可以使用sqoop和hdfs进行数据交互。
  但是,只有一小部分经过sqoop官方测试,如下:
  Database          version       --direct support     connect string
  HSQLDB           1.8.0+            No            jdbc:hsqldb:*//
  MySQL            5.0+             Yes            jdbc:mysql://
  Oracle            10.2.0+           No            jdbc:oracle:*//
  PostgreSQL        8.3+             Yes           (import only)jdbc:postgresql://
  较老的版本有可能也被支持,但未经过测试。
  出于性能考虑,sqoop提供不同于JDBC的快速存取数据的机制,可以通过--direct使用。
  以下基于sqoop-1.99
  工具
  sqoop包含一系列的工具,运行sqoop help可以查看相关帮助,
  $ ./sqoop help
  usage: sqoop COMMAND [ARGS]
  Available commands:
  codegen            Generate codeto interact with database records
  create-hive-table  Import a tabledefinition into Hive
  eval               Evaluate a SQLstatement and display the results
  export             Export an HDFSdirectory to a database table
  help               List availablecommands
  import             Import a tablefrom a database to HDFS
  import-all-tables  Import tablesfrom a database to HDFS
  job                Work with savedjobs
  list-databases     List availabledatabases on a server
  list-tables        List availabletables in a database
  merge              Merge resultsof incremental imports
  metastore          Run astandalone Sqoop metastore
  version            Display version information
  See 'sqoop help COMMAND' for information ona specific command.
  使用工具list-tables查看表,如下:
  $ ./sqoop list-tables --connectjdbc:mysql://127.0.0.1/test --username root --password 123456
  a
  t1
  可以使用codegen生成代码,但不执行map-reduce,如下:
  $ ./sqoop codegen --connectjdbc:mysql://127.0.0.1/test --username root --password 123456 --table a --
  class-name zxm_sqoop
  ......
  13/03/21 21:02:01 INFOorm.CompilationManager: Writing jar file:/tmp/sqoop-work/compile/29864e3980ab5630b699e8e1e2145369/zxm_sqoop.jar
  此处相关代码和java包可在 /tmp/sqoop-work/compile/29864e3980ab5630b699e8e1e2145369/找到
  Import
  sqoop 数据导入具有以下特点:
  1.支持文本文件(--as-textfile)、avro(--as-avrodatafile)、SequenceFiles(--as-sequencefile)。 RCFILE暂未支持,默认为文本
  2.支持数据追加,通过--apend指定
  3.支持table列选取(--column),支持数据选取(--where),和--table一起使用
  4.支持数据选取,例如读入多表join后的数据'SELECTa.*, b.* FROM a JOIN b on (a.id == b.id) ‘,不可以和--table同时使用
  5.支持map数定制(-m)
  6.支持压缩(--compress)
  7.支持将关系数据库中的数据导入到Hive(--hive-import)、HBase(--hbase-table)
  数据导入Hive分三步:1)导入数据到HDFS  2)Hive建表  3)使用“LOAD DATA INPAHT”将数据LOAD到表中
  数据导入HBase分二部:1)导入数据到HDFS 2)调用HBase put操作逐行将数据写入表
  示例:
  mysql文件内容:
  mysql> select * from a;
  +------+--------+
  | key1 | value1 |
  +------+--------+
  |   1 | a1     |
  |   2 | a2     |
  |   3 | a3     |
  |   4 | a4     |
  |   5 | a5     |
  |   6 | a6     |
  |   7 | a7     |
  |   8 | a8     |
  |   9 | a9     |
  +------+--------+
  编写文件a.conf,内容:
  [html] view plaincopy
  import
  --append
  -m
  3
  --connect
  jdbc:mysql://127.0.0.1/test
  --username
  root
  --password
  123456
  --table
  a
  --target-dir
  /tmp/a
  --columns
  key1
  --where
  'key1>3'
  运行:
  $ ./sqoop --options-file a.conf
  查看输出:
  $ hadoop fs -ls /tmp/a/
  Found 3 items
  -rw-r--r--  1 work supergroup          42013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00000
  -rw-r--r--  1 work supergroup          42013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00001
  -rw-r--r--  1 work supergroup          42013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00002
  ==》3个文件对应3个mapper
  $ hadoop fs -cat /tmp/a/*
  4
  5
  6
  7
  8
  9
  Export
  sqoop export 能将HDFS上的文件导出到关系数据库。其工作原理是根据用户指定的分隔符(字段分隔符:--fields-terminated-by)读入并解析数据,然后转换成insert/update语句导入数据到关系数据库。
  其具有以下特点:
  1. 支持将数据导出到表(--table)或者调用存储过程(--call)
  2. 支持insert、update模式
  3. 支持并发控制(-m)
  实例:
  $ hadoop fs -cat /tmp/b/*
  1,a
  2,b
  3,c
  $ ./sqoop export --connectjdbc:mysql://127.0.0.1/test --table b -username root -password 123456 --ex
  port-dir /tmp/b
  mysql> select * from b;
  +------+--------+
  | key1 | value1 |
  +------+--------+
  |   1 | a      |
  |   2 | b      |
  |   3 | c      |
  +------+--------+
  出了上述提到的工具外,sqoop还提供了一些有意思的工具,例如sqoop job,有兴趣的同学可以研究下
  其它:
  1. 通过使用map-reduce,sqoop提供了良好的并发性和容错,可以作为异构数据库同步工具。
  2. Sqoop虽然支持Hive、HBase,但并不完整,某些场景下数据传输后的加工不可避免
  3. 大数据传输,也许可以使用—direct


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