Sqoop中文手册
1. 概述
本文档主要对SQOOP的使用进行了说明，参考内容主要来自于Cloudera SQOOP的官方文档。为了用中文更清楚明白地描述各参数的使用含义，本文档几乎所有参数使用说明都经过了我的实际验证而得到。
2. codegen
将关系数据库表映射为一个java文件、java class类、以及相关的jar包，作用主要是两方面：
1、 将数据库表映射为一个Java文件，在该Java文件中对应有表的各个字段。
2、 生成的Jar和class文件在metastore功能使用时会用到。
基础语句：
sqoop codegen –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password 123456 –table TBLS2
| 参数 | 说明 |
| –bindir <dir> | 指定生成的java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为JAR的JAR包文件输出路径 |
| –class-name <name> | 设定生成的Java文件指定的名称 |
| –outdir <dir> | 生成的java文件存放路径 |
| –package-name<name> | 包名，如cn.cnnic，则会生成cn和cnnic两级目录，生成的文件（如java文件）就存放在cnnic目录里 |
| –input-null-non-string<null-str> | 在生成的java文件中，可以将null字符串设为想要设定的值（比如空字符串’’） |
| –input-null-string<null-str> | 同上，设定时，最好与上面的属性一起设置，且设置同样的值（比如空字符串等等）。 |
| –map-column-java<arg> | 数 据库字段在生成的java文件中会映射为各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应，比如数据库中某字段的类型为bigint，则在Java文件中 的数据类型为long型，通过这个属性，可以改变数据库字段在java中映射的数据类型，格式如：–map-column-java DB_ID=String,id=Integer |
| –null-non-string<null-str> | 在生成的java文件中，比如TBL_ID==null?”null”:””，通过这个属性设置可以将null字符串设置为其它值如ddd，TBL_ID==null?”ddd”:”” |
| –null-string<null-str> | 同上，使用的时候最好和上面的属性一起用，且设置为相同的值 |
| –table <table-name> | 对应关系数据库的表名，生成的java文件中的各属性与该表的各字段一一对应。 |
3. create-hive-table
生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表
基础语句：
sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 –table TBLS –hive-table h_tbls2
| 参数 | 说明 |
| –hive-home <dir> | Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录 |
| –hive-overwrite | 覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
| –create-hive-table | 默认是false,如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 |
| –hive-table | 后面接要创建的hive表 |
| –table | 指定关系数据库表名 |
4. eval
可以快速地使用SQL语句对关系数据库进行操作，这可以使得在使用import这种工具进行数据导入的时候，可以预先了解相关的SQL语句是否正确，并能将结果显示在控制台。
查询示例：
sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -query “SELECT * FROM tbls LIMIT 10″
数据插入示例：
sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -e “INSERT INTO TBLS2
VALUES(100,1375170308,1,0,’hadoop’,0,1,’guest’,’MANAGED_TABLE’,’abc’,’ddd’)”
-e、-query这两个参数经过测试，比如后面分别接查询和插入SQL语句，皆可运行无误，如上。
5. export
从hdfs中导数据到关系数据库中
sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password
123456 –table TBLS2 –export-dir sqoop/test
| 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,–num-mappers <n> | 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最大Map数 |
| –table <table-name> | 要导入到的关系数据库表 |
| –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，该参数只能是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> | 该 参数是用来保证在数据导入关系数据库表的过程中事务安全性的，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。创建一个与导入目标表同样的数据结构，保留该表为空在运行数据导入前，所有事务会将 结果先存放在该表中，然后最后由该表通过一次事务将结果写入到目标表中。 |
| –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。 |
| –batch | 该模式用于执行基本语句（暂时还不太清楚含义） |
6. import
将数据库表的数据导入到hive中，如果在hive中没有对应的表，则自动生成与数据库表名相同的表。
sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password
123456 –table user –split-by id –hive-import
–split-by指定数据库表中的主键字段名，在这里为id。
| 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，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,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() 目前问题原因还未知 |
| –columns<col,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<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 | 压缩参数，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 |
| –null-string <null-string> | 可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用 |
| –null-non-string<null-string> | 可选参数，如果没有指定，则字符串null将被使用 |
增量导入
| 参数 | 说明 |
| –check-column (col) | 用来作为判断的列名，如id |
| –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 |
对incremental参数，如果是以日期作为追加导入的依据，则使用lastmodified，否则就使用append值。
7. import-all-tables
将数据库里的所有表导入到HDFS中，每个表在hdfs中都对应一个独立的目录。
sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test
sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –hive-import
| 参数 | 说明 |
| –as-avrodatafile | 同import参数 |
| –as-sequencefile | 同import参数 |
| –as-textfile | 同import参数 |
| –direct | 同import参数 |
| –direct-split-size <n> | 同import参数 |
| –inline-lob-limit <n> | 同import参数 |
| -m,–num-mappers <n> | 同import参数 |
| –warehouse-dir <dir> | 同import参数 |
| -z,–compress | 同import参数 |
| –compression-codec | 同import参数 |
8. job
用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。
sqoop job
| 参数 | 说明 |
| –create <job-id> | 生成一个job，示例如：sqoop job –create myjob — import –connectjdbc:mysql://localhost:3306/test –table
person |
| –delete <job-id> | 删除一个jobsqoop job –delete myjob |
| –exec <job-id> | 执行一个jobsqoop job –exec myjob |
| –help | 显示帮助说明 |
| –list | 显示所有的jobsqoop job –list |
| –meta-connect <jdbc-uri> | 用来连接metastore服务，示例如：–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://localhost:16000/sqoop |
| –show <job-id> | 显示一个job的各种参数sqoop job –show myjob |
| –verbose | 打印命令运行时的详细信息 |
9. list-databases
打印出关系数据库所有的数据库名
sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password 123456
10. list-tables
打印出关系数据库某一数据库的所有表名
sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zihou -username root -password 123456
11. merge
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中，示例如：
sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id
其中，–class-name所指定的class名是对应于Person.jar中的Person类，而Person.jar是通过Codegen生成的
| 参数 | 说明 |
| –new-data <path> | Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的，原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。 |
| –onto <path> | Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的，原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。 |
| –merge-key <col> | 合并键，一般是主键ID |
| –jar-file <file> | 合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
| –class-name <class> | 对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的。 |
| –target-dir <path> | 合并后的数据在HDFS里的存放目录 |
12. metastore
记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
metastore实例启动：sqoop metastore
| 参数 | 说明 |
| –shutdown | 关闭一个运行的metastore实例 |
13. version
显示sqoop版本信息
语句：sqoop version
14. help
打印sqoop帮助信息
语句：sqoop help
15. 公共参数
Hive参数
| 参数 | 说明 |
| –hive-delims-replacement <arg> | 用自定义的字符串替换掉数据中的 , , and 1等字符 |
| –hive-drop-import-delims | 在导入数据到hive中时，去掉数据中 , 和 1这样的字符 |
| –map-column-hive <arg> | 生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型，格式如：–map-column-hiveTBL_ID=String,LAST_ACCESS_TIME=string |
| –hive-partition-key | 创建分区，后面直接跟分区名即可，创建完毕后，通过describe 表名可以看到分区名，默认为string型 |
| –hive-partition-value<v> | 该值是在导入数据到hive中时，与–hive-partition-key设定的key对应的value值。 |
| –hive-home <dir> | Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录 |
| –hive-import | 将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
| –hive-overwrite | 覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
| –create-hive-table | 默认是false,如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 |
| –hive-table | 后面接要创建的hive表 |
| –table | 指定关系数据库表名 |
数据库连接参数
| 参数 | 说明 |
| –connect <jdbc-uri> | Jdcb连接url，示例如：–connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive |
| –connection-manager <class-name> | 指定要使用的连接管理类 |
| –driver <class-name> | 数据库驱动类 |
| –hadoop-home <dir> | Hadoop根目录 |
| –help | 打印帮助信息 |
| -P | 从控制端读取密码 |
| –password <password> | Jdbc url中的数据库连接密码 |
| –username <username> | Jdbc url中的数据库连接用户名 |
| –verbose | 在控制台打印出详细信息 |
| –connection-param-file <filename> | 一个记录着数据库连接参数的文件 |
文件输出参数
用于import场景。
示例如：
sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –P –table person –split-by id –check-column id –incremental append –last-value 1 –enclosed-by ‘”‘
–escaped-by # –fields-terminated-by .
| 参数 | 说明 |
| –enclosed-by <char> | 给字段值前后加上指定的字符，比如双引号，示例：–enclosed-by ‘”‘，显示例子：”3″,”jimsss”,”dd@dd.com” |
| –escaped-by <char> | 给双引号作转义处理，如字段值为”测试”，经过–escaped-by \处理后，在hdfs中的显示值为：”测试”，对单引号无效 |
| –fields-terminated-by <char> | 设定每个字段是以什么符号作为结束的，默认是逗号，也可以改为其它符号，如句号.，示例如：–fields-terminated-by. |
| –lines-terminated-by <char> | 设定每条记录行之间的分隔符，默认是换行，但也可以设定自己所需要的字符串，示例如：–lines-terminated-by ‘#’ 以#号分隔 |
| –mysql-delimiters | Mysql默认的分隔符设置，字段之间以,隔开，行之间以换行 隔开，默认转义符号是，字段值以单引号’包含起来。 |
| –optionally-enclosed-by <char> | enclosed-by是强制给每个字段值前后都加上指定的符号，而–optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号，故叫可选的。示例如：–optionally-enclosed-by ‘$’
显示结果： $”hehe”,测试$ |
文件输入参数
对数据格式的解析，用于export场景，与文件输出参数相对应。
示例如：
sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password
123456 –table person2 –export-dir /user/hadoop/person –staging-table person3
–clear-staging-table –input-fields-terminated-by ‘,’
在hdfs中存在某一格式的数据，在将这样的数据导入到关系数据库中时，必须要按照该格式来解析出相应的字段值，比如在hdfs中有这样格式的数据：
3,jimsss,dd@dd.com,1,2013-08-07 16:00:48.0,”hehe”,测试
上面的各字段是以逗号分隔的，那么在解析时，必须要以逗号来解析出各字段值，如：
–input-fields-terminated-by ‘,’
| 参数 | 说明 |
| –input-enclosed-by <char> | 对字段值前后有指定的字符，比如双引号的值进行解析：–input-enclosed-by ‘”‘，数据例子：”3″,”jimsss”,”dd@dd.com” |
| –input-escaped-by <char> | 对含有转义双引号的字段值作转义处理，如字段值为”测试”，经过–input-escaped-by \处理后，解析得到的值为：”测试”，对单引号无效。 |
| –input-fields-terminated-by <char> | 以字段间的分隔符来解析得到各字段值，示例如：– input-fields-terminated-by, |
| –input-lines-terminated-by <char> | 以每条记录行之间的分隔符来解析得到字段值，示例如：–input-lines-terminated-by ‘#’ 以#号分隔 |
| –input-optionally-enclosed-by <char> | 与–input-enclosed-by功能相似，与–input-enclosed-by的区别参见输出参数中对–optionally-enclosed-by的描述 |