Sqoop学习详细介绍！！

一、Sqoop介绍

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(HDFS/Hive/HBase)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。

二、安装

1).解压
tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/installs
2).重命名
mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop1.4.6
3).修改配置文件
cd /opt/installs/sqoop1.4.6/conf
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vi sqoop-env.sh
#增加配置，注意修改路径
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/installs/hadoop3.1.4
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/installs/hadoop3.1.4
export ZOOCFGDIR=/opt/installs/zookeeper3.4.6
export HIVE_HOME=/opt/installs/hive3.1.2
 
4).将mysql的驱动jar复制到sqoop的lib目录下 (底层需要用JDBC操作MySQL数据库)
cp /opt/installs/hive3.1.2/lib/mysql-connector-java-8.0.26.jar /opt/installs/sqoop1.4.6/lib/
 
5).配置sqoop环境变量
export PATH=$PATH:/opt/installs/sqoop1.4.6/bin

三、sqoop-import

在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。

-- 测试数据库的表是否可以连接，显示库中的所有表
sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1 --username root --password 123456

1). RDBMS（mysql） -> HDFS

sqoop import \
--driver com.mysql.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--table t_sex \
--num-mappers 4 \
--fields-terminated-by '\t' \
--target-dir /mysql/t_user \
--delete-target-dir

参数                                  作业
--driver                        mysql驱动
--connect                    数据库连接url  jdbc:mysql://ip:3306/数据库
--username                 连接mysql数据库用户名
--password                 连接mysql数据库密码
--table                         mysql中test1数据库中表名
--num-mappers           sqoop底层是mapreduce, 指定启动的maptask个数，海量数据可以并                                    行抽取
                                  解释：sqoop抽取任务会转换成mr作业，该mr作业由于不需要对数据进行聚合，所有只需要保留maptask阶段，没有reduceTasksqoop，需要依赖hadoop的HDFS和Yarn
--fields-terminated-by    数据写入HDFS存储到文件中，列与列之间的分隔符
--target-dir                     存储到HDFS的目标路径,配置的是目录，并且该目录应该不存在
--delete-target-dir          如果存在，则提前删除 

 mysql中的表：

运行1：

 查看：

yarn：

hdfs：

---

运行2： 

sqoop import \
--driver com.mysql.cj.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--table t_sex \
--columns "id,name" \
--where "id > 2" \
--target-dir /mysql/t_user \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by ','

参数
--columns     指定列名
--where       指定查询条件

查看hdfs：

---

运行3：

 

sqoop import \
--driver com.mysql.cj.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--num-mappers 2 \
--split-by id \
--fields-terminated-by '\t' \
--query 'select id, name,sex from t_sex where $CONDITIONS and id > 2' \
--target-dir /mysql/t_user \
--delete-target-dir

参数             作用
--split-by      根据指定字段进行拆分，相当于datax的splitPK。根据这一列的值把数据分成几部分
--num-mappers   指定并行度,简写-m 
--query         查询语句。$CONDITIONS相当于占位符，写where条件必须有写这个

查看hdfs：

 

 2). RDBMS -> Hive

运行：

sqoop import \
--driver com.mysql.cj.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--table t_sex \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "," \
--hive-overwrite \
--hive-database test_hive \
--hive-table hive_user

 --hive-import              代表将数据导入hive
--fields-terminated-by   导入hive后，存储在HDFS上文件的分隔符
--hive-database          hive的数据库
--hive-table             上边指定库下的表，可以不存在，会自动创建
--hive-overwrite         将表中数据覆盖

查看hive：

 四、sqoop-export

在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS关系型数据库）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。

1). HDFS|hive -> RDBMS

① 准备数据，上传hdfs的sqoop目录下

vi a.txt 
# 在文件中添加如下内容
1 zhangsan true 20 2020-01-11
2 lisi false 25 2020-01-10
3 wangwu true 36 2020-01-17
4 zhaoliu false 50 1990-02-08
5 win7 true 20 1991-02-08
 
 
#在hdfs上创建sqoop目录(目录名称随意，不过需要和后边对应),将文件上传到sqoop目录下
hdfs dfs -mkdir /sqoop
hdfs dfs -put a.txt /sqoop

② 在mysql中创建表

注意：导出并不会自动创建对应的表，需要提前自己创建

create table t_user2(
        id int primary key auto_increment,
        name VARCHAR(32),
        sex boolean,
        age int,
        birthDay date
) CHARACTER SET=utf8;

 ③ 将hdfs上的数据导入mysql表中

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /sqoop \
--input-fields-terminated-by ' ' \
--columns "id,name,sex,age,birthDay" \
--table t_user2 \
--update-key id \
--update-mode allowinsert

--export-dir   指定导出数据的目录
--table        mysql中的表名
--columns      字段名
--update-mode  如果是allowinsert,则允许不但能够导入新数据的时候，还可以更新之前的数据
               如果是updateonly,则只会更新以前的数据，不添加新数据
--update-key   如果指定列的值已经存在，则会触发修改操作，否则添加，一般指定主键列

查看mysql:

 五、sqoop应用问题汇总

1.sqoop在导入或者导出的时候，空值问题处理。

注意：不用直接通过工具界面修改表中的数据，制造空数据，需要重新添加一条
Hive 中的 Null 在底层是以“\N”来存储，而 MySQL 中的 Null 在底层就是 Null，为了保证数据两端的一致性。
 
导入数据时采用--null-string 和--null-non-string。
导出数据时采用--input-null-string 和--input-null-non-string 两个参数。
 
--null-string含义是 string类型的字段，当Value是NULL，替换成指定的字符
--null-string  '\\N'  替换为  \N

导入（mysql-->hive）：

sqoop import \
--driver com.mysql.cj.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--table t_user \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "," \
--hive-overwrite \
--hive-database test_hive \
--hive-table hive_user    \
--null-non-string   '\\N' \
--null-string  '\\N'

mysql表中有空数据： 

 查看hive表：

 

 

 导出（hive-->mysql）：

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /user/hive/warehouse/test_hive.db/dept \
--input-fields-terminated-by '\t' \
--columns "deptno,dname,loc" \
--table dept \
--update-key deptno \
--update-mode allowinsert \
--input-null-non-string   '\\N' \
--input-null-string   '\\N'

在hive表中插入空值数据：

 在mysql查看表：

2.将mysql数据导入到hive分区表中

sqoop import \
--driver com.mysql.cj.jdbc.Driver \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--table t_person2 \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "," \
--hive-overwrite \
--hive-database test_hive \
--hive-table t_person2    \
--null-non-string   '\\N' \
--null-string  '\\N' \
--hive-partition-key dt \
--hive-partition-value 20231220

 查看mysql表：

查看hive表：

 3.将hive分区表导出到mysql

在mysql建表：

 

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test1?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456 \
--export-dir /user/hive/warehouse/test_hive.db/t_person2/dt=20231220 \
--input-fields-terminated-by ',' \
--table t_person2 \
--update-key dt \
--update-mode allowinsert \
--input-null-non-string   '\\N' \
--input-null-string   '\\N'

查看表：