sqoop部署及使用

一、概述

 sqoop是hive、hdfs、hbase等与RDMBS(mysql等)之间的沟通桥梁，主要通过JDBC与RDMBS进行交互。有两个版本sqoop1和sqoop2，sqoop1架构简单，使用非常方便(由于我使用的是sqoop1，所以本文主要介绍sqoop1)，sqoop2是c/s架构，需要一个tomcat部署server端，并且提供了更多的访问方式：REST API、WEBUI、CLI、JAVA API等，并且提供了更安全的访问方式（主要是密码不会是明文）。但是sqoop主要在内网是用所以这都无所谓了。

二、部署

1、安装前的准备

去官方下载最新的安装包，下载地址：https://github.com/apache/sqoop/releases

下载mysql的连接jar包，下载地址：http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.9-rc/mysql-connector-java-8.0.9-rc.jar

请确保已经提前安装好hadoop、hive。

2、安装

#tar xf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz  -C  /data/

#cd /data/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/lib

#wget  http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.9-rc/mysql-connector-java-8.0.9-rc.jar

#cd /data/sqoop-1.4.7.bin/__hadoop-2.6.0/conf

添加系统环境变量

#vim  /etc/profile

export SQOOP_HOME=/data/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib/*

修改sqoop-env.sh

#cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

添加如下内容：

#vim sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/data/hadoop-2.7.5

export HADOOP_MAPRED_HOME=/data/hadoop-2.7.5

export HIVE_HOME=/data/apache-hive-2.3.2-bin
export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf

#vim $JAVA_HOME/jre/lib/security/java.policy

在grant{}内部添加如下内容：

      permission javax.management.MBeanTrustPermission "register";

3、替换lib目录下面想应的jar包，否则是用的时候会报错

1）报错：

main ERROR Could not register mbeans java.security.AccessControlException: access denied ("javax.management.MBeanTrustPermission" "register") 

    解决方法：

     #vim $JAVA_HOME/jre/lib/security/java.policy

     在grant{}内部添加如下内容：

      permission javax.management.MBeanTrustPermission "register";

2）报错：

NoSuchMethodError: com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readerFor

   是由于sqoop的lib目录下面的jackson相关的包的版本与hive的lib目录下的jackson相关jar包的版本不一致导致的。

   解决方法：

   将hive下的所有jackson相关jar全部copy到sqoop的lib目录下面

  #cp -r $HIVE_HOME/lib/jackson-*   $SQOOP_HOME/lib/

  然后将重复的低版本的全部删掉就可以了。（切记不要全部删除，有些是不重复的）

3）报错：

ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf 

  解决方法：

 #vim  /etc/profile

 export HADOOP_CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib/*

#source  /etc/profile

4)报错：

ERROR sqoop.Sqoop: Got exception running Sqoop: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLException: The connection property 'zeroDateTimeBehavior' acceptable values are: 'CONVERT_TO_NULL', 'EXCEPTION' or 'ROUND'. The value 'convertToNull' is not acceptable.
java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLException: The connection property 'zeroDateTimeBehavior' acceptable values are: 'CONVERT_TO_NULL', 'EXCEPTION' or 'ROUND'. The value 'convertToNull' is not acceptable

解决方法：

使用命令是又一个jdbc的url,在url的后面加上zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL。

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table a  --hive-import --fields-terminated-by ',' --hive-overwrite -m 1

三、使用

1）将mysql数据导入到hive

创建hive表：

# sqoop create-hive-table  --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test --username root --password hive123 --table a --hive-table tt --fields-terminated-by ',' --hive-overwrite --as-parquetfile --target-dir /data/

将数据导入到hive表：

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table a  --hive-import --fields-terminated-by ',' --hive-overwrite -m 1 --as-parquetfile

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table userlog --fields-terminated-by " "  --lines-terminated-by " " --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table userlog.userlog --delete-target-dir

将数据导入到hive指定的库中：

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table porder0 --hive-import --hive-overwrite --hive-database bigdata  -m 1

导入部分字段：

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table b --columns id,csv_date --hive-import  --fields-terminated-by ',' --hive-overwrite --direct -m 1 --delete-target-dir

2）将mysql数据增量导入到hive里面：

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table a  --hive-import --fields-terminated-by ',' --hive-overwrite -m 1 --as-parquetfile

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table a  -m 1 --target-dir /test/a_2 --incremental lastmodified --check-column crt_date --where  crt_date>="2016-12-26 17:04:20" --as-parquetfile

3)codegen生成jar包：

#sqoop codegen --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table a

4)合并

#sqoop merge --new-data /test/a_2 --onto /test/a_1 --target-dir /test/a_merge --jar-file /tmp/sqoop-root/compile/57c71c4b6aa32458bb7a2d2636ba673f/a.jar --class-name a --merge-key id

注：–class-name a(这里是表名)

5）将合并后的数据导入到hive：

#cat  hive.ql

drop table a;

create table if not exists a(id int, name string, csr_date timestamp) row delimited fields terminated by ',' stored as parquet;

load data inpath "/test/a_merge/" into table a;

#hive  -f hive.ql

将hive里的数据导入到mysql：

1、根据hive里面表的结构，创建mysql表：

>create table if not exists test(id int, name varchar(40));

2、导入数据

#sqoop export --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/test?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive23 --table test --export-dir /user/hive/warehouse/a -m 1 --input-fields-terminated-by ','

将mysql数据导入到hdfs中

#sqoop import --connect jdbc:mysql://10.0.2.248:3306/sqoop?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL --username root --password hive123 --table test -m 1 --as-parquetfile --target-dir /user/hive/result

参数详解：

--append            将数据追加到 hdfs 中已经存在的 dataset 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-parquetfile      将数据导入到一个parquet文件里面

--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，也就是在导入前先通过 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,no from t 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

--columns<col,col>  指定要导入的字段值，格式如： --columns id,username

--direct            直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具。官网上是说这样导入会更快

--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 导入数据的时候，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,--num-mappers    启动 N 个 map 来并行导入数据，默认是 4 个，最好不要将数字设置为高于集群的节点数

--query ， -e <sql>   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 t where $CONDITIONS ' --target-dir /tmp/t – hive-table t

--split-by <column> 表的列名，用来切分工作单元，一般后面跟主键 ID

--target-dir <dir>  指定 hdfs 路径

--delete-target-dir 删除目标目录

--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 hdfs 导入，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    默认情况下数据是没被压缩的，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，默认是 gzip

--table <table-name> 关系数据库表名，数据从该表中获取

--hive-import     导入到hive中

--hive-overwrite  覆盖原有的数据

--hive-database 指定导入到hive中指定的库