Sqoop 导入 | 易学教程

Sqoop导入
“导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录都存储为文本文件的文本数据
下面的语法用于将数据导入HDFS。
$ sqoop import (generic-args) (import-args)
Sqoop测试表数据
在mysql中创建数据库userdb，然后执行参考资料中的sql脚本：
创建三张表: emp雇员表、 emp_add雇员地址表、emp_conn雇员联系表。

1．全量导入mysql表数据到HDFS
下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoopresult \
--table emp --m 1

其中–target-dir可以用来指定导出数据存放至HDFS的目录；
mysql jdbc url 请使用 ip 地址。

为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据：

hdfs dfs -cat /sqoopresult/part-m-00000

可以看出它会在HDFS上默认用逗号,分隔emp表的数据和字段。可以通过
–fields-terminated-by '\t’来指定分隔符。

1201,gopal,manager,50000,TP
1202,manisha,Proof reader,50000,TP
1203,khalil,php dev,30000,AC
1204,prasanth,php dev,30000,AC
1205,kranthi,admin,20000,TP

2．全量导入mysql表数据到HIVE
2.1．方式一：先复制表结构到hive中再导入数据
将关系型数据的表结构复制到hive中

bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \
--table emp_add \
--username root \
--password hadoop \
--hive-table test.emp_add_sp

其中：
–table emp_add为mysql中的数据库sqoopdb中的表。
–hive-table emp_add_sp 为hive中新建的表名称。

从关系数据库导入文件到hive中

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--table emp_add \
--hive-table test.emp_add_sp \
--hive-import \
--m 1

2.2．方式二：直接复制表结构数据到hive中

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table emp_conn \
--hive-import \
--m 1 \
--hive-database test;

在这里插入图片描述
3．导入表数据子集(where过滤)
–where可以指定从关系数据库导入数据时的查询条件。它执行在数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--where "city ='sec-bad'" \
--target-dir /wherequery \
--table emp_add --m 1

在这里插入图片描述
4．导入表数据子集(query查询)
注意事项：
使用query sql语句来进行查找不能加参数–table ;
并且必须要添加where条件;
并且where条件后面必须带一个$CONDITIONS 这个字符串;
并且这个sql语句必须用单引号，不能用双引号;

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /wherequery12 \
--query 'select id,name,deg from emp WHERE  id>1203 and $CONDITIONS' \
--split-by id \
--fields-terminated-by '\t' \
--m 2

sqoop命令中，–split-by id通常配合-m 10参数使用。用于指定根据哪个字段进行划分并启动多少个maptask。

5．增量导入
在实际工作当中，数据的导入，很多时候都是只需要导入增量数据即可，并不需要将表中的数据每次都全部导入到hive或者hdfs当中去，这样会造成数据重复的问题。因此一般都是选用一些字段进行增量的导入， sqoop支持增量的导入数据。
增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。

–check-column (col)
用来指定一些列，这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入，和关系型数据库中的自增字段及时间戳类似。
注意:这些被指定的列的类型不能使任意字符类型，如char、varchar等类型都是不可以的，同时-- check-column可以去指定多个列。
–incremental (mode)
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)
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

5.1．Append模式增量导入
执行以下指令先将我们之前的数据导入：

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /appendresult \
--table emp --m 1

使用hadoop fs -cat查看生成的数据文件，发现数据已经导入到hdfs中。
然后在mysql的emp中插入2条增量数据:
insert into userdb.emp (id, name, deg, salary, dept) values (‘1206’, ‘allen’, ‘admin’, ‘30000’, ‘tp’);
insert into userdb.emp (id, name, deg, salary, dept) values (‘1207’, ‘woon’, ‘admin’, ‘40000’, ‘tp’);
执行如下的指令，实现增量的导入:

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root  --password hadoop \
--table emp --m 1 \
--target-dir /appendresult \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value  1205

在这里插入图片描述
最后验证导入数据目录可以发现多了一个文件里面就是增量数据

5.2．Lastmodified模式增量导入
首先创建一个customer表，指定一个时间戳字段：
create table customertest(id int,name varchar(20),last_mod timestamp default current_timestamp on update current_timestamp);
此处的时间戳设置为在数据的产生和更新时都会发生改变.
分别插入如下记录:

insert into customertest(id,name) values(1,'neil');
insert into customertest(id,name) values(2,'jack');
insert into customertest(id,name) values(3,'martin');
insert into customertest(id,name) values(4,'tony');
insert into customertest(id,name) values(5,'eric');

执行sqoop指令将数据全部导入hdfs:

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /lastmodifiedresult \
--table customertest --m 1

查看此时导出的结果数据：
在这里插入图片描述
再次插入一条数据进入customertest表

insert into customertest(id,name) values(6,'james')

使用incremental的方式进行增量的导入:

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table customertest \
--target-dir /lastmodifiedresult \
--check-column last_mod \
--incremental lastmodified \
--last-value "2019-05-28 18:42:06" \
--m 1 \
--append

在这里插入图片描述

此处已经会导入我们最后插入的一条记录,但是我们却发现此处插入了2条数据，这是为什么呢？
这是因为采用lastmodified模式去处理增量时，会将大于等于last-value值的数据当做增量插入。
5.3．Lastmodified模式:append、merge-key
使用lastmodified模式进行增量处理要指定增量数据是以append模式(附加)还是merge-key(合并)模式添加
下面演示使用merge-by的模式进行增量更新,我们去更新 id为1的name字段。
update customertest set name = ‘Neil’ where id = 1;
更新之后，这条数据的时间戳会更新为更新数据时的系统时间.
执行如下指令，把id字段作为merge-key:

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \
--username root \
--password hadoop \
--table customertest \
--target-dir /lastmodifiedresult \
--check-column last_mod \
--incremental lastmodified \
--last-value "2019-05-28 18:42:06" \
--m 1 \
--merge-key id

由于merge-key模式是进行了一次完整的mapreduce操作，
因此最终我们在lastmodifiedresult文件夹下可以看到生成的为part-r-00000这样的文件，会发现id=1的name已经得到修改，同时新增了id=6的数据。
在这里插入图片描述