0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

大数据-sqoop数据迁移

落花时节又逢君to 2022-03-11 阅读 67
sqoop数据迁移sqoopmysql数据库hive


4. sqoop数据迁移

4.1 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mysql等

大数据-sqoop数据迁移_数据库

4.2 sqoop1与sqoop2架构对比

sqoop1架构

大数据-sqoop数据迁移_sqoop数据迁移_02

sqoop2架构

大数据-sqoop数据迁移_数据库_03

4.3 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

4.4 sqoop实战及原理

3.4.1 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

​下载地址​

​​

​​

​​

​sqoop1版本详细下载地址​

​​

​​

​​

​sqoop2版本详细下载地址​

​​

​​

​​

我们这里使用sqoop1的版本，

下载之后上传到/export/softwares目录下，然后进行解压

cd /export/softwares
tar -zxvf sqoop-1.4.6-cdh5.14.0.tar.gz -C ../servers/

2、修改配置文件

cd /export/servers/hadoop‐3.1.1/conf/ 
cp sqoop‐env‐template.sh sqoop‐env.sh 
vim sqoop‐env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME/export/servers/hadoop‐3.1.1 
export HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop‐3.1.1 
export HIVE_HOME=/export/servers/apache‐hive‐3.1.1‐bin

3、加入额外的依赖包

sqoop的使用需要添加两个额外的依赖包，一个是mysql的驱动包，一个是​​java-json​​的的 依赖包，不然就会报错

mysql-connector-java-5.1.40.jar 
java-json.jar

大数据-sqoop数据迁移_sqoop_04

将这个两个jar包添加到sqoop的lib目录下

4、验证启动

cd /export/servers/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 bin/sqoop-version

大数据-sqoop数据迁移_mysql_05

4.5 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）

列举出所有的数据库

​命令行查看帮助​

bin/sqoop list‐databases ‐‐help

​列出windows主机所有的数据库​

bin/sqoop list‐databases ‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/ ‐‐ username root ‐‐password root

​查看某一个数据库下面的所有数据表​

bin/sqoop list‐tables ‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb ‐‐ username root ‐‐password root

如果出现连接拒绝，则在windows的mysql的数据库中执行以下命令: 开启windows的远程连接权限

GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'yourpassword' 
WITH GRANT OPTION; 
FLUSH PRIVILEGES;

其它导入示例

​表数据​

在mysql中有一个库userdb中三个表：emp, emp_add和emp_conn

大数据-sqoop数据迁移_hive_06

大数据-sqoop数据迁移_hive_07

大数据-sqoop数据迁移_sqoop_08

导入数据库表数据到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://192.168.1.7:3306/userdb ‐‐ password root ‐‐username root ‐‐table emp ‐‐m 1

如果成功执行，那么会得到下面的输出。

大数据-sqoop数据迁移_mysql_09

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

hdfs dfs ‐ls /user/root/emp

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。

使用参数 ​​--target-dir​​来指定导出目的地，

使用参数​​—delete-target-dir​​来判断导出目录是否存在，如果存在就删掉

bin/sqoop import 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb 
‐‐ username root 
‐‐password root 
‐‐delete‐target‐dir 
‐‐table emp 
‐‐target‐ dir /sqoop/emp ‐‐m 1

查看导出的数据

hdfs dfs ‐text /sqoop/emp/part‐m‐00000

大数据-sqoop数据迁移_hive_10

它会用逗号（，）分隔emp_add表的数据和字段。

1201,gopal,manager,50000,TP 
1202,manisha,Proof reader,50000,TP 
1203,khalil,php dev,30000,AC 
1204,prasanth,php dev,30000,AC 
1205,kranthi,admin,20000,TP

导入到hdfs指定目录并指定字段之间的分隔符

bin/sqoop import 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb 
‐‐ username root 
‐‐password root 
‐‐delete‐target‐dir 
‐‐table emp 
‐‐ target‐dir /sqoop/emp2 ‐‐m 1 
‐‐fields‐terminated‐by '\t'

查看文件内容

hdfs dfs ‐text /sqoop/emp2/part‐m‐00000

大数据-sqoop数据迁移_数据库_11

导入关系表到HIVE

第一步：拷贝jar包

将我们mysql表当中的数据直接导入到hive表中的话，我们需要将hive的一个叫做​​hive- exec-3.1.1.jar​​ 的jar包拷贝到sqoop的lib目录下

cp /export/servers/apache‐hive‐3.1.1‐bin/lib/hive‐exec‐3.1.1.jar /export/servers/sqoop‐1.4.7.bin__hadoop‐2.6.0/lib

第二步：准备hive数据库与表

将我们mysql当中的数据导入到hive表当中来

hive (default)> create database sqooptohive; 
hive (default)> use sqooptohive; 
hive (sqooptohive)> create external table emp_hive(id int,name string,deg string,salary int ,dept string) row format delimited fields terminated by '\001';

第三步：开始导入

bin/sqoop import 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb 
‐‐ username root 
‐‐password root 
‐‐table emp 
‐‐fields‐terminated‐by '\001' ‐ ‐hive‐import ‐‐hive‐table sqooptohive.emp_hive ‐‐hive‐overwrite ‐‐delete‐ target‐dir ‐‐m 1

第四步：hive表数据查看

select * from emp_hive;

大数据-sqoop数据迁移_mysql_12

导入关系表到hive并自动创建hive表

我们也可以通过命令来将我们的mysql的表直接导入到hive表当中去

bin/sqoop import ‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb ‐‐ username root ‐‐password root ‐‐table emp_conn ‐‐hive‐import ‐m 1 ‐‐hive‐ database sqooptohive

通过这个命令，我们可以直接将我们mysql表当中的数据以及表结构一起倒入到hive当中 去

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。

按照条件进行查找，通过—where参数来查找表emp_add当中city字段的值为sec-bad的 所有数据导入到hdfs上面去

bin/sqoop import \ 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb \ 
‐‐username root ‐‐password root ‐‐table emp_add \ 
‐‐target‐dir /sqoop/emp_add ‐m 1 ‐‐delete‐target‐dir \ 
‐‐where "city = 'sec‐bad'"
sql语句查找导入hdfs

我们还可以通过 –query参数来指定我们的sql语句，通过sql语句来过滤我们的数据进行导入

bin/sqoop import \ 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb 
‐‐username root ‐‐password root\ 
‐‐delete‐target‐dir ‐m 1 \ 
‐‐query 'select email from emp_conn where 1=1 and $CONDITIONS' \ 
‐‐target‐dir /sqoop/emp_conn

查看hdfs数据内容

hdfs dfs -text /sqoop/emp_conn/part*

大数据-sqoop数据迁移_sqoop数据迁移_13

增量导入

在实际工作当中，数据的导入，很多时候都是只需要导入增量数据即可，并不需要将表 中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去，肯定会出现重复的数据的状况，所以我们一 般都是选用一些字段进行增量的导入，为了支持增量的导入，sqoop也给我们考虑到了这 种情况并且支持增量的导入数据

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。

第一种增量导入使用上面的选项来实现

导入emp表当中id大于1202的所有数据


注意：增量导入的时候，一定不能加参数–delete-target-dir否则会报错


bin/sqoop import \ 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb \ 
‐‐username root \ ‐‐password root \ 
‐‐table emp \ ‐‐incremental append \ 
‐‐check‐column id \ 
‐‐last‐value 1202 \ ‐m 1 \ 
‐‐target‐dir /sqoop/increment

查看数据内容

hdfs dfs -text /sqoop/increment/part*

大数据-sqoop数据迁移_sqoop数据迁移_14

第二种增量导入通过–where条件来实现

或者我们使用–where来进行控制数据的选取会更加精准

bin/sqoop import \ 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb \ 
‐‐username root \ ‐‐password admin \ 
‐‐table emp \ ‐‐incremental append \ 
‐‐where "create_time > '2018‐06‐17 00:00:00' and create_time < '2018‐06‐ 17 23:59:59'" \ 
‐‐target‐dir /sqoop/incement2 \ 
‐‐check‐column id \ 
‐‐m 1

4.6 Sqoop的数据导出

1、将数据从HDFS把文件导出到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

hdfs导出到mysql

数据是在HDFS当中的如下目录/sqoop/emp，数据内容如下

1201,gopal,manager,50000,TP,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1 
1202,manisha,Proof reader,50000,TP,2018-06-15 18:54:32.0,2018-06-17 20:26:08.0,1 
1203,khalil,php dev,30000,AC,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1 
1204,prasanth,php dev,30000,AC,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 21:05:52.0,0 
1205,kranthi,admin,20000,TP,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1

第一步：创建mysql表

CREATE TABLE emp_out ( 
id INT(11) DEFAULT NULL, name VARCHAR(100) DEFAULT NULL, 
deg VARCHAR(100) DEFAULT NULL, 
salary INT(11) DEFAULT NULL, 
dept VARCHAR(10) DEFAULT NULL, 
create_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, 
update_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, 
is_delete BIGINT(20) DEFAULT '1' ) 
ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

第二步：执行导出命令

通过export来实现数据的导出，将hdfs的数据导出到mysql当中去

bin/sqoop export \ 
‐‐connect jdbc:mysql://192.168.1.7:3306/userdb \ 
‐‐username root ‐‐password root \ 
‐‐table emp_out \ 
‐‐export‐dir /sqoop/emp \ 
‐‐input‐fields‐terminated‐by ","

第三步：验证mysql表数据

大数据-sqoop数据迁移_sqoop_15



举报

相关推荐

【Hadoop大数据技术】——Sqoop数据迁移（学习笔记）

css前端html

Sqoop 数据迁移

数据结构算法

大数据技术之Sqoop

大数据sqoop

sqoop迁移oracle数据到TDH

oraclesqoophiveSpark大数据

[大数据 Sqoop,hive,HDFS数据操作]

spring bootpdfjava

mysql与hdfs的数据迁移（sqoop）

hdfsubuntusqoopmysqlhadoopMySQL数据库

大数据Hadoop之——数据同步工具Sqoop

sqoophadoophdfsHadoop大数据

大数据数据仓库，Sqoop--学习笔记

vue.js小程序前端

Hadoop高手之路--08--Sqoop数据迁移

hadoopsqoopbig data大数据

Sqoop与Shell脚本数据迁移实战

人工智能百度音视频语言模型
0 条评论