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在关系数据库和hadoop之间数据的相互转换的工具。 安装：原生安装：appache １．解压安装， ２．重命名sqoop-1.4.5-cdh5.4.4/sqoop-env-template.sh 为sqoop-env.sh ３．修改sqoop-env.sh配置：填写Hadoop，hbase,hive,zoocfgdir 对应的路径 ４．vi /etc/profile export PATH=$PATH: /opt/sqoop-1.4.5-cdh5.4.4/bin source /etc/profile 安装问题： 1.数据库驱动：在执行sqoop命令的client的sqoop lib目录下面放入驱动jar包即可（CDH默认在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/sqoop/lib/目录），驱动版本建议使用mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar以上。 2.client端JDK版本1.6~1.7，并且配置环境变量 3.安装原生版本时，如果sqoop抛出找不到 驱动类或者主类org.apache.sqoop.Sqoop时，在如下目录中添加驱动包和sqoop核心包sqoop-1.4.x.jar。 /opt/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib 安装好后直接sqoop 导入，导出，其他工具使用 一．导入import １．mysql导入hdfs 指定路径导入 sqoop import --connect jdbc:mysql://ip地址:3306/数据库 --username 'root' --password '123456' --table 表名 –target-dir 指定目录（aadir） 导入后hdfs dfs -ls aadir(前面指定的) 如果数据库数据大于4条会有4个文件，因为默认4个map任务，sqoop是hdfs的map阶段;sqoop 可以指定 -m 为1 吧数据导入一个文件 sqoop import --connect jdbc:mysql://ip地址:3306/数据库 --username 'root' --password '123456' --table 表名 -m 1 如果文件存在 导入是加上删除目录 --delete-target-dir 向同一目录追加 --table info -m 1 --append --check-column 'id' --incremental append --last-value 23 会向 之前info表导入hdfs的目录下追加一个文件数据时根据id并且23以后的数据 --table info -m 1 --append --where "job like 'CTO'" -z (--compression-codec ) 按照条件，默认gzip方式在目录下新增一个文件存放数据 ２．把mysql中的表复制到hive中 sqoop import --connect jdbc:mysql://ip地址:3306/数据库 --username 'root' --password '123456' --table info --hive-import -m 1 （--fields-terminated-by "|" ）按照指定分割方式，导入hive hive >show tables;查看数据库 --table info --hive-import -m 1 --fields-terminated-by "|" --hive-overwrite 覆盖数据 复制MySQL的表结构到hive 不复制数据 sqoop create-hive-table --connect --username --password --table info --hive-table users --fields-terminated-by " 001" --lines-terminated-by " " 导出所有的表到hive sqoop import-all-tables --connect --username --password --hive-import --fields-terminated-by "u0001" --lines-terminated-by " " ３．把mysql中的表复制到HBase --hbase-table 指定导入到hbase中的表 --column-family 创建列族 --hbase-row-key <id> 以id字段作为key --hbase-create-table 创建hbase表 sqoop import --connect --username --password --table info --hbase-create-table --hbase-row-key id --hbase-table info --column-family xxx 二．导出export 数据从hdfs 导出export到MySQL 如果MySQL的数据存在就更新，不存在就插入 sqoop export --connect "jdbc:mysql://ip地址:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" --username root --password 123456 --table info --export-dir 要导出数据的目录 -m 1 --update-key id --update-mode allowinsert hdfs的数据默认分割符是逗号。导入导出的事务是以Mapper任务为单位。 注意：① --fields-terminated-by导入数据时（import）对输出进行字段分割、行分割 ② -input-fields-terminated-by解析HDFS上面的数据到数据库时使用参数 三． １．Eval： 直接使用sql进行操作MySQL数据库 sqoop eval --connect --username 'root' --password '123456' --query "select * from info" ２．job 创建job：--create 删除job：--delete 执行job：--exec 显示job：--show 列出job：--list sqoop job --create myjob -- import --connect jdbc:mysql://0.0.0.0:3306/数据库 --username 'root' --password '123456' --table info sqoop job --list sqoop job --exec myjob 解释上段内容，将一个导入操作当作一个命令，可以使用job命名执行 问题处理： MySQL是字段是空时，导入后，变成是null(这个是字符串)。需要处理 当导入时突然故障，那么任务失败，数据是10000的整数倍（因为一次statement插入100条数据，然后每100个statement提交一次—）。处理这种故障 问题。用临时表备份 原理： sqoop 将MySQL 数据 导入hadoop平台下的hdfs文件中。（hive可以从hdfs复制到kive中。从而实现从数据库导如ｈｉｖｅ或者ｈｂａｓｅ） 从ｈｄｆｓ平台导出到关系型数据库是通过ｊｄｂｃ原理。 |