Hadoop数据传输工具sqoop - 样例

sakko51150

　　Hadoop数据传输工具sqoop
　　分类： 开源学习分享 Architecture hadoop 数据仓库 传输2013-03-24 19:22 8875人阅读 评论(2) 收藏 举报
　　Sqoop Hadoop 数据传输
　　目录(?)[+]
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：

　　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的进一步发展可以参考：A New Generation of Data Transfer Tools for Hadoop: Sqoop 2
　　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 matches
　　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-1.4.3
安装
　　sqoop安装使用可以参考http://www.54chen.com/java-ee/sqoop-mysql-to-hive.html，测试work
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 code to interact with database records
　　create-hive-table  Import a table definition into Hive
　　eval               Evaluate a SQL statement and display the results
　　export             Export an HDFS directory to a database table
　　help               List available commands
　　import             Import a table from a database to HDFS
　　import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
　　job                Work with saved jobs
　　list-databases     List available databases on a server
　　list-tables        List available tables in a database
　　merge              Merge results of incremental imports
　　metastore          Run a standalone Sqoop metastore
　　version            Display version information
　　See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.
　　使用工具list-tables查看表，如下：
　　$ ./sqoop list-tables --connect jdbc: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 --connect jdbc:mysql://127.0.0.1/test --username root --password 123456 --table a --
　　class-name zxm_sqoop
　　......
　　13/03/21 21:02:01 INFO orm.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'SELECT a.*, 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          4 2013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00000
　　-rw-r--r--   1 work supergroup          4 2013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00001
　　-rw-r--r--   1 work supergroup          4 2013-03-21 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 --connect jdbc: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