大纲（辅助系统）
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离线辅助系统 |
数据接入 |
Flume介绍 |
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Flume组件 |
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Flume实战案例 |
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任务调度 |
调度器基础 |
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市面上调度工具 |
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Oozie的使用 |
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Oozie的流程定义详解 |
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数据导出 |
sqoop基础知识 |
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sqoop实战及原理 |
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Sqoop数据导入实战 |
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Sqoop数据导出实战 |
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Sqoop作业操作 |
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Sqoop的原理 |
目标：
1、理解flume、sqoop、oozie的应用场景
2、理解flume、sqoop、oozie的基本原理
3、掌握flume、sqoop、oozie的使用方法
前言
在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
1. 日志采集框架Flume
1.1 Flume介绍
1.1.1 概述
u Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
u Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
u 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现
u Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景
1.1.2 运行机制
1、 Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成
2、 每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：
a) Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据
b) Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据
c) Channel：agent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink
1.1.4 Flume采集系统结构图
1. 简单结构
单个agent采集数据
2. 复杂结构
多级agent之间串联
1.2 Flume实战案例
1.2.1 Flume的安装部署
1、Flume的安装非常简单，只需要解压即可，当然，前提是已有hadoop环境
上传安装包到数据源所在节点上
然后解压 tar -zxvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz
然后进入flume的目录，修改conf下的flume-env.sh，在里面配置JAVA_HOME
2、根据数据采集的需求配置采集方案，描述在配置文件中(文件名可任意自定义)
3、指定采集方案配置文件，在相应的节点上启动flume agent
先用一个最简单的例子来测试一下程序环境是否正常
1、先在flume的conf目录下新建一个文件
vi netcat-logger.conf
|
# 定义这个agent中各组件的名字 a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # 描述和配置source组件：r1 a1.sources.r1.type = netcat a1.sources.r1.bind = localhost a1.sources.r1.port = 44444 # 描述和配置sink组件：k1 a1.sinks.k1.type = logger # 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100 # 描述和配置source channel sink之间的连接关系 a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 |
2、启动agent去采集数据
|
bin/flume-ng agent -c conf -f conf/netcat-logger.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console |
-c conf 指定flume自身的配置文件所在目录
-f conf/netcat-logger.con 指定我们所描述的采集方案
-n a1 指定我们这个agent的名字
3、测试
先要往agent采集监听的端口上发送数据，让agent有数据可采
随便在一个能跟agent节点联网的机器上
telnet anget-hostname port （telnet localhost 44444）
1.2.2 采集案例
1、采集目录到HDFS
采集需求：某服务器的某特定目录下，会不断产生新的文件，每当有新文件出现，就需要把文件采集到HDFS中去
根据需求，首先定义以下3大要素
l 采集源，即source——监控文件目录 : spooldir
l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
l source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用内存channel
配置文件编写：
|
#定义三大组件的名称 agent1.sources = source1 agent1.sinks = sink1 agent1.channels = channel1 # 配置source组件 agent1.sources.source1.type = spooldir agent1.sources.source1.spoolDir = /home/hadoop/logs/ agent1.sources.source1.fileHeader = false #配置拦截器 agent1.sources.source1.interceptors = i1 agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname # 配置sink组件 agent1.sinks.sink1.type = hdfs agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000 agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100 agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60 #agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true #agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10 #agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true # Use a channel which buffers events in memory agent1.channels.channel1.type = memory agent1.channels.channel1.keep-alive = 120 agent1.channels.channel1.capacity = 500000 agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600 # Bind the source and sink to the channel agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1 |
Channel参数解释：
capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量
trasactionCapacity：每次最大可以从source中拿到或者送到sink中的event数量
keep-alive：event添加到通道中或者移出的允许时间
2、采集文件到HDFS
采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs
根据需求，首先定义以下3大要素
l 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’
l 下沉目标，即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink
l Source和sink之间的传递通道——channel，可用file channel 也可以用 内存channel
配置文件编写：
|
agent1.sources = source1 agent1.sinks = sink1 agent1.channels = channel1 # Describe/configure tail -F source1 agent1.sources.source1.type = exec agent1.sources.source1.command = tail -F /home/hadoop/logs/access_log agent1.sources.source1.channels = channel1 #configure host for source agent1.sources.source1.interceptors = i1 agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname # Describe sink1 agent1.sinks.sink1.type = hdfs #a1.sinks.k1.channel = c1 agent1.sinks.sink1.hdfs.path =hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000 agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100 agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 102400 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000 agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 60 agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10 agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true # Use a channel which buffers events in memory agent1.channels.channel1.type = memory agent1.channels.channel1.keep-alive = 120 agent1.channels.channel1.capacity = 500000 agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600 # Bind the source and sink to the channel agent1.sources.source1.channels = channel1 agent1.sinks.sink1.channel = channel1 |
1.3 更多source和sink组件
Flume支持众多的source和sink类型，详细手册可参考官方文档
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html
2. 工作流调度器azkaban
2.1 概述
2.1.1为什么需要工作流调度系统
l 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：
shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等
l 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系
l 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
1、 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上；
2、 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中；
3、 需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一个明细数据Hive大表；
4、 将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息；
5、 需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。
2.1.2 工作流调度实现方式
简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；
复杂的任务调度：开发调度平台
或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等
2.1.3 常见工作流调度系统
市面上目前有许多工作流调度器
在hadoop领域，常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等
2.1.4 各种调度工具特性对比
下面的表格对上述四种hadoop工作流调度器的关键特性进行了比较，尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致，但在设计理念，目标用户，应用场景等方面还是存在显著的区别，在做技术选型的时候，可以提供参考
|
特性 |
Hamake |
Oozie |
Azkaban |
Cascading |
|
工作流描述语言 |
XML |
XML (xPDL based) |
text file with key/value pairs |
Java API |
|
依赖机制 |
data-driven |
explicit |
explicit |
explicit |
|
是否要web容器 |
No |
Yes |
Yes |
No |
|
进度跟踪 |
console/log messages |
web page |
web page |
Java API |
|
Hadoop job调度支持 |
no |
yes |
yes |
yes |
|
运行模式 |
command line utility |
daemon |
daemon |
API |
|
Pig支持 |
yes |
yes |
yes |
yes |
|
事件通知 |
no |
no |
no |
yes |
|
需要安装 |
no |
yes |
yes |
no |
|
支持的hadoop版本 |
0.18+ |
0.20+ |
currently unknown |
0.18+ |
|
重试支持 |
no |
workflownode evel |
yes |
yes |
|
运行任意命令 |
yes |
yes |
yes |
yes |
|
Amazon EMR支持 |
yes |
no |
currently unknown |
yes |
2.1.5 Azkaban与Oozie对比
对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。
详情如下：
u 功能
两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务
u 工作流定义
Azkaban使用Properties文件定义工作流
Oozie使用XML文件定义工作流
u 工作流传参
Azkaban支持直接传参，例如${input}
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}
u 定时执行
Azkaban的定时执行任务是基于时间的
Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据
u 资源管理
Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作
Oozie暂无严格的权限控制
u 工作流执行
Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)
Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流
u 工作流管理
Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流
Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
2.2 Azkaban介绍
Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。
它有如下功能特点：
² Web用户界面
² 方便上传工作流
² 方便设置任务之间的关系
² 调度工作流
² 认证/授权(权限的工作)
² 能够杀死并重新启动工作流
² 模块化和可插拔的插件机制
² 项目工作区
² 工作流和任务的日志记录和审计
2. 3 Azkaban安装部署
准备工作
Azkaban Web服务器
azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
Azkaban执行服务器
azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
MySQL
目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,本文档中默认已安装好mysql服务器,并建立了 root用户,密码 root.
下载地址:http://azkaban.github.io/downloads.html
安装
将安装文件上传到集群,最好上传到安装 hive、sqoop的机器上,方便命令的执行
在当前用户目录下新建 azkabantools目录,用于存放源安装文件.新建azkaban目录,用于存放azkaban运行程序
azkaban web服务器安装
解压azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
命令: tar –zxvf azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
将解压后的azkaban-web-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 webserver
命令: mv azkaban-web-server-2.5.0 ../azkaban
cd ../azkaban
mv azkaban-web-server-2.5.0 server
azkaban 执行服器安装
解压azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
命令:tar –zxvf azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
将解压后的azkaban-executor-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 executor
命令:mv azkaban-executor-server-2.5.0 ../azkaban
cd ../azkaban
mv azkaban-executor-server-2.5.0 executor
azkaban脚本导入
解压: azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
命令:tar –zxvf azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
将解压后的mysql 脚本,导入到mysql中:
进入mysql
mysql> create database azkaban;
mysql> use azkaban;
Database changed
mysql> source /home/hadoop/azkaban-2.5.0/create-all-sql-2.5.0.sql;
创建SSL配置
参考地址: http://docs.codehaus.org/display/JETTY/How+to+configure+SSL
命令: keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA
运行此命令后,会提示输入当前生成 keystor的密码及相应信息,输入的密码请劳记,信息如下:
输入keystore密码：
再次输入新密码:
您的名字与姓氏是什么？
[Unknown]：
您的组织单位名称是什么？
[Unknown]：
您的组织名称是什么？
[Unknown]：
您所在的城市或区域名称是什么？
[Unknown]：
您所在的州或省份名称是什么？
[Unknown]：
该单位的两字母国家代码是什么
[Unknown]： CN
CN=Unknown, OU=Unknown, O=Unknown, L=Unknown, ST=Unknown, C=CN 正确吗？
[否]： y
输入<jetty>的主密码
（如果和 keystore 密码相同，按回车）：
再次输入新密码:
完成上述工作后,将在当前目录生成 keystore 证书文件,将keystore 考贝到 azkaban web服务器根目录中.如:cp keystore azkaban/webserver
配置文件
注：先配置好服务器节点上的时区
1、先生成时区配置文件Asia/Shanghai，用交互式命令 tzselect 即可
2、拷贝该时区文件，覆盖系统本地时区配置
cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
azkaban web服务器配置
进入azkaban web服务器安装目录 conf目录
v 修改azkaban.properties文件
命令vi azkaban.properties
内容说明如下:
|
#Azkaban Personalization Settings azkaban.name=Test #服务器UI名称,用于服务器上方显示的名字 azkaban.label=My Local Azkaban #描述 azkaban.color=#FF3601 #UI颜色 azkaban.default.servlet.path=/index # web.resource.dir=web/ #默认根web目录 default.timezone.id=Asia/Shanghai #默认时区,已改为亚洲/上海 默认为美国 #Azkaban UserManager class user.manager.class=azkaban.user.XmlUserManager #用户权限管理默认类 user.manager.xml.file=conf/azkaban-users.xml #用户配置,具体配置参加下文 #Loader for projects executor.global.properties=conf/global.properties # global配置文件所在位置 azkaban.project.dir=projects # database.type=mysql #数据库类型 mysql.port=3306 #端口号 mysql.host=hadoop03 #数据库连接IP mysql.database=azkaban #数据库实例名 mysql.user=root #数据库用户名 mysql.password=root #数据库密码 mysql.numconnections=100 #最大连接数 # Velocity dev mode velocity.dev.mode=false # Jetty服务器属性. jetty.maxThreads=25 #最大线程数 jetty.ssl.port=8443 #Jetty SSL端口 jetty.port=8081 #Jetty端口 jetty.keystore=keystore #SSL文件名 jetty.password=123456 #SSL文件密码 jetty.keypassword=123456 #Jetty主密码 与 keystore文件相同 jetty.truststore=keystore #SSL文件名 jetty.trustpassword=123456 # SSL文件密码 # 执行服务器属性 executor.port=12321 #执行服务器端口 # 邮件设置 mail.sender=xxxxxxxx@163.com #发送邮箱 mail.host=smtp.163.com #发送邮箱smtp地址 mail.user=xxxxxxxx #发送邮件时显示的名称 mail.password=********** #邮箱密码 job.failure.email=xxxxxxxx@163.com #任务失败时发送邮件的地址 job.success.email=xxxxxxxx@163.com #任务成功时发送邮件的地址 lockdown.create.projects=false # cache.directory=cache #缓存目录 |
v azkaban 执行服务器配置
进入执行服务器安装目录conf,修改azkaban.properties
vi azkaban.properties
|
#Azkaban default.timezone.id=Asia/Shanghai #时区 # Azkaban JobTypes 插件配置 azkaban.jobtype.plugin.dir=plugins/jobtypes #jobtype 插件所在位置 #Loader for projects executor.global.properties=conf/global.properties azkaban.project.dir=projects #数据库设置 database.type=mysql #数据库类型(目前只支持mysql) mysql.port=3306 #数据库端口号 mysql.host=192.168.20.200 #数据库IP地址 mysql.database=azkaban #数据库实例名 mysql.user=azkaban #数据库用户名 mysql.password=oracle #数据库密码 mysql.numconnections=100 #最大连接数 # 执行服务器配置 executor.maxThreads=50 #最大线程数 executor.port=12321 #端口号(如修改,请与web服务中一致) executor.flow.threads=30 #线程数 |
v 用户配置
进入azkaban web服务器conf目录,修改azkaban-users.xml
vi azkaban-users.xml 增加 管理员用户
|
<azkaban-users> <user username="azkaban" password="azkaban" roles="admin" groups="azkaban" /> <user username="metrics" password="metrics" roles="metrics"/> <user username="admin" password="admin" roles="admin,metrics" /> <role name="admin" permissions="ADMIN" /> <role name="metrics" permissions="METRICS"/> </azkaban-users> |
启动
web服务器
在azkaban web服务器目录下执行启动命令
bin/azkaban-web-start.sh
注:在web服务器根目录运行
执行服务器
在执行服务器目录下执行启动命令
bin/azkaban-executor-start.sh ./
注:只能要执行服务器根目录运行
启动完成后,在浏览器(建议使用谷歌浏览器)中输入https://服务器IP地址:8443 ,即可访问azkaban服务了.在登录中输入刚才新的户用名及密码,点击 login.
2.4 Azkaban实战
Azkaba内置的任务类型支持command、java
Command类型单一job示例
1、创建job描述文件
vi command.job
|
#command.job type=command command=echo 'hello' |
2、将job资源文件打包成zip文件
zip command.job
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
首先创建project
上传zip包
4、启动执行该job
Command类型多job工作流flow
1、创建有依赖关系的多个job描述
第一个job：foo.job
|
# foo.job type=command command=echo foo |
第二个job：bar.job依赖foo.job
|
# bar.job type=command dependencies=foo command=echo bar |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动工作流flow
HDFS操作任务
1、创建job描述文件
|
# fs.job type=command command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop fs -mkdir /azaz |
2、将job资源文件打包成zip文件
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
4、启动执行该job
MAPREDUCE任务
Mr任务依然可以使用command的job类型来执行
1、创建job描述文件，及mr程序jar包（示例中直接使用hadoop自带的example jar）
|
# mrwc.job type=command command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/azout |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
HIVE脚本任务
l 创建job描述文件和hive脚本
Hive脚本： test.sql
|
use default; drop table aztest; create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; load data inpath '/aztest/hiveinput' into table aztest; create table azres as select * from aztest; insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from aztest; |
Job描述文件：hivef.job
|
# hivef.job type=command command=/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -f 'test.sql' |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
3. sqoop数据迁移
3.1 概述
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统；
导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库
3.2 工作机制
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制
3.3 sqoop实战及原理
3.3.1 sqoop安装
安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境
1、下载并解压
最新版下载地址http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
2、修改配置文件
$ cd $SQOOP_HOME/conf
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
打开sqoop-env.sh并编辑下面几行：
export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/
export HIVE_HOME=/home/hadoop/apps/hive-1.2.1
3、加入mysql的jdbc驱动包
cp ~/app/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.28.jar $SQOOP_HOME/lib/
4、验证启动
$ cd $SQOOP_HOME/bin
$ sqoop-version
预期的输出：
15/12/17 14:52:32 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
Sqoop 1.4.6 git commit id 5b34accaca7de251fc91161733f906af2eddbe83
Compiled by abe on Fri Aug 1 11:19:26 PDT 2015
到这里，整个Sqoop安装工作完成。
3.4 Sqoop的数据导入
“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（或者Avro、sequence文件等二进制数据）
3.4.1 语法
下面的语法用于将数据导入HDFS。
|
$ sqoop import (generic-args) (import-args) |
3.4.2 示例
表数据
在mysql中有一个库userdb中三个表：emp, emp_add和emp_contact
表emp:
|
id |
name |
deg |
salary |
dept |
|
1201 |
gopal |
manager |
50,000 |
TP |
|
1202 |
manisha |
Proof reader |
50,000 |
TP |
|
1203 |
khalil |
php dev |
30,000 |
AC |
|
1204 |
prasanth |
php dev |
30,000 |
AC |
|
1205 |
kranthi |
admin |
20,000 |
TP |
表emp_add:
|
id |
hno |
street |
city |
|
1201 |
288A |
vgiri |
jublee |
|
1202 |
108I |
aoc |
sec-bad |
|
1203 |
144Z |
pgutta |
hyd |
|
1204 |
78B |
old city |
sec-bad |
|
1205 |
720X |
hitec |
sec-bad |
表emp_conn:
|
id |
phno |
|
|
1201 |
2356742 |
gopal@tp.com |
|
1202 |
1661663 |
manisha@tp.com |
|
1203 |
8887776 |
khalil@ac.com |
|
1204 |
9988774 |
prasanth@ac.com |
|
1205 |
1231231 |
kranthi@tp.com |
导入表表数据到HDFS
下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。
|
$bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --m 1 |
如果成功执行，那么会得到下面的输出。
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14/12/22 15:24:54 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5 14/12/22 15:24:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/cebe706d23ebb1fd99c1f063ad51ebd7/emp.jar ----------------------------------------------------- O mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 14/12/22 15:28:08 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 14/12/22 15:28:16 INFO mapreduce.Job: Job job_1419242001831_0001 completed successfully ----------------------------------------------------- ----------------------------------------------------- 14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 145 bytes in 177.5849 seconds (0.8165 bytes/sec) 14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 5 records. |
为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据
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$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/emp/part-m-00000 |
emp表的数据和字段之间用逗号(,)表示。
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1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP |
导入关系表到HIVE
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bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --hive-import --m 1 |
导入到HDFS指定目录
在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。
以下是指定目标目录选项的Sqoop导入命令的语法。
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--target-dir <new or exist directory in HDFS> |
下面的命令是用来导入emp_add表数据到'/queryresult'目录。
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bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --target-dir /queryresult --table emp --m 1 |
下面的命令是用来验证 /queryresult 目录中 emp_add表导入的数据形式。
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$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /queryresult/part-m-* |
它会用逗号（，）分隔emp_add表的数据和字段。
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1201, 288A, vgiri, jublee 1202, 108I, aoc, sec-bad 1203, 144Z, pgutta, hyd 1204, 78B, oldcity, sec-bad 1205, 720C, hitech, sec-bad |
导入表数据子集
我们可以导入表的使用Sqoop导入工具，"where"子句的一个子集。它执行在各自的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。
where子句的语法如下。
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--where <condition> |
下面的命令用来导入emp_add表数据的子集。子集查询检索员工ID和地址，居住城市为：Secunderabad
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bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --where "city ='sec-bad'" --target-dir /wherequery --table emp_add --m 1 |
下面的命令用来验证数据从emp_add表导入/wherequery目录
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$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /wherequery/part-m-* |
它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。
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1202, 108I, aoc, sec-bad 1204, 78B, oldcity, sec-bad 1205, 720C, hitech, sec-bad |
增量导入
增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。
它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入。
下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项。
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--incremental <mode> --check-column <column name> --last value <last check column value> |
假设新添加的数据转换成emp表如下：
1206, satish p, grp des, 20000, GR
下面的命令用于在EMP表执行增量导入。
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bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --m 1 --incremental append --check-column id --last-value 1205 |
以下命令用于从emp表导入HDFS emp/ 目录的数据验证。
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$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/emp/part-m-* 它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。 1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
下面的命令是从表emp 用来查看修改或新添加的行
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$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /emp/part-m-*1 这表示新添加的行用逗号（，）分隔emp表的字段。 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
3.5 Sqoop的数据导出
将数据从HDFS导出到RDBMS数据库
导出前，目标表必须存在于目标数据库中。
u 默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中
u 更新模式下，是生成UPDATE语句更新表数据
语法
以下是export命令语法。
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$ sqoop export (generic-args) (export-args) |
示例
数据是在HDFS 中“EMP/”目录的emp_data文件中。所述emp_data如下：
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1201, gopal, manager, 50000, TP 1202, manisha, preader, 50000, TP 1203, kalil, php dev, 30000, AC 1204, prasanth, php dev, 30000, AC 1205, kranthi, admin, 20000, TP 1206, satish p, grp des, 20000, GR |
1、首先需要手动创建mysql中的目标表
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$ mysql mysql> USE db; mysql> CREATE TABLE employee ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), deg VARCHAR(20), salary INT, dept VARCHAR(10)); |
2、然后执行导出命令
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bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp2 --export-dir /user/hadoop/emp/ |
3、验证表mysql命令行。
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mysql>select * from employee; 如果给定的数据存储成功，那么可以找到数据在如下的employee表。 +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | Id | Name | Designation | Salary | Dept | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | 1201 | gopal | manager | 50000 | TP | | 1202 | manisha | preader | 50000 | TP | | 1203 | kalil | php dev | 30000 | AC | | 1204 | prasanth | php dev | 30000 | AC | | 1205 | kranthi | admin | 20000 | TP | | 1206 | satish p | grp des | 20000 | GR | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ |
3.6 Sqoop作业
注：Sqoop作业——将事先定义好的数据导入导出任务按照指定流程运行
语法
以下是创建Sqoop作业的语法。
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$ sqoop job (generic-args) (job-args) [-- [subtool-name] (subtool-args)] $ sqoop-job (generic-args) (job-args) [-- [subtool-name] (subtool-args)] |
创建作业(--create)
在这里，我们创建一个名为myjob，这可以从RDBMS表的数据导入到HDFS作业。
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bin/sqoop job --create myimportjob -- import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --m 1 |
该命令创建了一个从db库的employee表导入到HDFS文件的作业。
验证作业 (--list)
‘--list’ 参数是用来验证保存的作业。下面的命令用来验证保存Sqoop作业的列表。
$ sqoop job --list
它显示了保存作业列表。
Available jobs:
myjob
检查作业(--show)
‘--show’ 参数用于检查或验证特定的工作，及其详细信息。以下命令和样本输出用来验证一个名为myjob的作业。
$ sqoop job --show myjob
它显示了工具和它们的选择，这是使用在myjob中作业情况。
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Job: myjob Tool: import Options: ---------------------------- direct.import = true codegen.input.delimiters.record = 0 hdfs.append.dir = false db.table = employee ... incremental.last.value = 1206 ... |
执行作业 (--exec)
‘--exec’ 选项用于执行保存的作业。下面的命令用于执行保存的作业称为myjob。
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$ sqoop job --exec myjob 它会显示下面的输出。 10/08/19 13:08:45 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation ... |
3.7 Sqoop的原理
概述
Sqoop的原理其实就是将导入导出命令转化为mapreduce程序来执行，sqoop在接收到命令后，都要生成mapreduce程序
使用sqoop的代码生成工具可以方便查看到sqoop所生成的java代码，并可在此基础之上进行深入定制开发
代码定制
以下是Sqoop代码生成命令的语法：
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$ sqoop-codegen (generic-args) (codegen-args) $ sqoop-codegen (generic-args) (codegen-args) |
示例：以USERDB数据库中的表emp来生成Java代码为例。
下面的命令用来生成导入
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$ sqoop-codegen --import --connect jdbc:mysql://localhost/userdb --username root --table emp |
如果命令成功执行，那么它就会产生如下的输出。
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14/12/23 02:34:40 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5 14/12/23 02:34:41 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation ………………. 14/12/23 02:34:42 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/local/hadoop Note: /tmp/sqoop-hadoop/compile/9a300a1f94899df4a9b10f9935ed9f91/emp.java uses or overrides a deprecated API. Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details. 14/12/23 02:34:47 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/9a300a1f94899df4a9b10f9935ed9f91/emp.jar |
验证: 查看输出目录下的文件
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$ cd /tmp/sqoop-hadoop/compile/9a300a1f94899df4a9b10f9935ed9f91/ $ ls emp.class emp.jar emp.java |
如果想做深入定制导出，则可修改上述代码文件
Source 到 Channel 到 Sink之间传递数据的形式是Event事件；Event事件是一个数据流单元。