从零开始使用Sqoop

前提条件

• MRS 3.1.0及之后版本在创建集群时已勾选Sqoop组件。
• 安装客户端，具体请参考安装客户端（3.x及之后版本）。例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。

sqoop export (HDFS 到 MySQL)

1. 登录客户端所在节点。
2. 执行如下命令初始化环境变量。

   source /opt/client/bigdata_env

3. 使用sqoop命令操作sqoop客户端。

   sqoop export --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxxxxx --table component13 -export-dir hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/component_test3 --fields-terminated-by ',' -m 1

   表1 参数说明

   参数	说明
   -direct	快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
   -export-dir <dir>	存放数据的HDFS的源目录。
   -m或-num-mappers <n>	启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。
   -table <table-name>	要导入的目的关系数据库表。
   -update-key <col-name>	后面接条件列名，通过该参数可以将关系数据库中已经存在的数据进行更新操作，类似于关系数据库中的update操作。
   -update-mode <mode>	更新模式，有两个值updateonly和默认的allowinsert，该参数只能在关系数据表里不存在要导入的记录时才能使用，比如要导入的hdfs中有一条id=1的记录，如果在表里已经有一条记录id=2，那么更新会失败。
   -input-null-string <null-string>	可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用。
   -input-null-non-string <null-string>	可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用。
   -staging-table <staging-table-name>	创建一个与导入目标表同样数据结构的表，将所有数据先存放在该表中，然后由该表通过一次事务将结果写入到目标表中。 该参数是用来保证在数据导入关系数据库表的过程中的事务安全性，因为在导入的过程中可能会有多个事务，那么一个事务失败会影响到其它事务，比如导入的数据会出现错误或出现重复的记录等等情况，那么通过该参数可以避免这种情况。
   -clear-staging-table	如果该staging-table非空，则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。

sqoop import（MySQL 到 Hive表）

1. 登录客户端所在节点。
2. 执行如下命令初始化环境变量。

   source /opt/client/bigdata_env

3. 使用sqoop命令操作sqoop客户端。

   sqoop import --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxxxxx --table component --hive-import --hive-table component_test2 --delete-target-dir --fields-terminated-by "," -m 1 --as-textfile

   表2 参数说明

   参数	说明
   -append	将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。使用该参数，sqoop将把数据先导入到一个临时目录中，然后重新给文件命名到一个正式的目录中，以避免和该目录中已存在的文件重名。
   -as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中。
   -as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中。
   -as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中，生成该文本文件后，可以在hive中通过sql语句查询出结果。
   -boundary-query <statement>	边界查询，在导入前先通过SQL查询得到一个结果集，然后导入的数据就是该结果集内的数据，格式如：-boundary-query 'select id,creationdate from person where id = 3'，表示导入的数据为id=3的记录，或者select min(<split-by>), max(<split-by>) from <table name>。 注意：查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段，否则会报错：java.sql.SQLException: Invalid value for getLong()。
   -columns<col,col,col…>	指定要导入的字段值，格式如：-columns id,username
   -direct	快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
   -direct-split-size	在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节数分块，特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据时，可以将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。
   -inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值。
   -m或-num-mappers	启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。
   -query，-e<statement>	从查询结果中导入数据，该参数使用时必须指定-target-dir、-hive-table，在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含$CONDITIONS。 示例：-query 'select * from person where $CONDITIONS ' -target-dir /user/hive/warehouse/person -hive-table person
   -split-by<column-name>	表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键ID。
   -table <table-name>	关系数据库表名，数据从该表中获取。
   -target-dir <dir>	指定hdfs路径。
   -warehouse-dir <dir>	与-target-dir不能同时使用，指定数据导入的存放目录，适用于导入hdfs，不适合导入hive目录。
   -where	从关系数据库导入数据时的查询条件，示例：-where 'id = 2'
   -z,-compress	压缩参数，默认数据不压缩，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile，text文本文件，和Avro文件。
   –compression-codec	Hadoop压缩编码，默认为gzip。
   –null-string <null-string>	替换null字符串，如果没有指定，则字符串null将被使用。
   –null-non-string<null-string>	替换非String的null字符串，如果没有指定，则字符串null将被使用。
   -check-column (col)	增量导入参数，用来作为判断的列名，如id。
   -incremental (mode) append 或lastmodified	增量导入参数。 append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。 lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录。
   -last-value (value)	增量导入参数，指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也可以自己设定某一值。

Sqoop使用样例

• sqoop import（MySQL到HDFS）

  sqoop import --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxx --query 'SELECT * FROM component where $CONDITIONS and component_id ="MRS 1.0_002"' --target-dir /tmp/component_test --delete-target-dir --fields-terminated-by "," -m 1 --as-textfile

• sqoop export （obs到MySQL）

  sqoop export --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxx --table component14 -export-dir obs://obs-file-bucket/xx/part-m-00000 --fields-terminated-by ',' -m 1

• sqoop import（MySQL到obs）

  sqoop import --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxx --table component --target-dir obs://obs-file-bucket/xx --delete-target-dir --fields-terminated-by "," -m 1 --as-textfile

• sqoop import（MySQL到Hive外obs表）

  sqoop import --connect jdbc:mysql://10.100.231.134:3306/test --username root --password xxx --table component --hive-import --hive-table component_test01 --fields-terminated-by "," -m 1 --as-textfile