Sqoop

一.简介

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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。

二.特点

Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。

三.Sqoop 命令

Sqoop大约有13种命令和几种通用的参数(都支持这13种命令)。

四.sqoop命令举例

1）列出mysql数据库中的所有数据库

sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ –username root –password 123456

2)连接mysql并列出test数据库中的表：命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称 username password分别为mysql数据库的用户密码

sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password 123456

3)将关系型数据的表结构复制到hive中,只是复制表的结构，表中的内容没有复制过去： 其中 –table sqoop_test为mysql中的数据库test中的表 –hive-table test 为hive中新建的表名称

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –table sqoop_test –username root –password 123456 –hive-table test

4)从关系数据库导入文件到hive中 

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username root –password 123456 –table sqoop_test –hive-import –hive-table s_test -m 1

5)将hive中的表数据导入到mysql中,在进行导入之前，mysql中的表 hive_test必须已经提起创建好了

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username  root –password root –table hive_test –export-dir /user/hive/warehouse/new_test_partition/dt=2012-03-05

6）从数据库导出表的数据到HDFS上文件

sqoop import –connect jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression –username=hadoop –password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1 –target-dir /user/test

7）从数据库增量导入表数据到hdfs中

sqoop import –connect jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression –username=hadoop –password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1 –target-dir /user/test  –check-column id –incremental append –last-value 3

 

 

五 .Sqoop原理（以import为例）

Sqoop在import时，需要制定split-by参数。Sqoop根据不同的split-by参数值来进行切分,然后将切分出来的区域分配到不同map中。每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值，写入到HDFS中。同时split-by根据不同的参数类型有不同的切分方法，如比较简单的int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来确定划分几个区域。 比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers为2的话，则会分成两个区域(1,500)和(501-100),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000。最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。

 

六 .大概流程

1.读取要导入数据的表结构，生成运行类，默认是QueryResult，打成jar包，然后提交给Hadoop
2.设置好job，主要也就是设置好的各个参数
3.这里就由Hadoop来执行MapReduce来执行Import命令了，
1）首先要对数据进行切分，也就是DataSplit DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)
2）切分好范围后，写入范围，以便读取 DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output) 这里是lowerBoundQuery andupperBoundQuery
3）读取以上2）写入的范围 DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)
4）然后创建RecordReader从数据库中读取数据 DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)
5）创建Map TextImportMapper.setup(Context context)
6）RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据，设置好Map的Key和Value，交给Map DecordReader.nextKeyValue()
7）运行map TextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context) 最后生成的Key是行数据，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get()

七 .总结

通过这些,了解了MapReduce运行流程.但对于Sqoop这种切分方式感觉还是有很大的问题.比如这里根据ID范围来切分,如此切分出来的数据会很不平均,比如min(split-id)1,max(split-id)3000，交给三个map来处理。那么范围是(1-1000),(1001-2000),(2001-3000).而假如1001-2000是没有数据，已经被删除了。那么这个map就什么都不能做。而其他map却累的半死。如此就会拖累job的运行结果。这里说的范围很小，比如有几十亿条数据交给几百个map去做。map一多，如果任务不均衡就会影响进度。看有没有更好的切分方式？比如取样？如此看来，写好map reduce也不简单!、tdtrtbodytable