Sqoop操作实践
Sqoop操作实践
@(Hadoop)
Sqoop常用参命令
| 序号 | 命令/command | 类 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | impor | ImportTool | 从关系型数据库中导入数据(来自表或者查询语句)到HDFS中 |
| 2 | export | ExportTool | 将HDFS中的数据导入到关系型数据库中 |
| 3 | codegen | CodeGenTool | 获取数据库中某张表数据生成Java并打成jar包 |
| 4 | create-hive-table | CreateHiveTableTool | 创建Hive表 |
| 5 | eval | EvalSqlTool | 查看SQL执行结果 |
| 6 | import-all-tables | ImportAllTablesTool | 导入某个数据库下所有表到HDFS中 |
| 7 | job | JobTool | |
| 8 | list-databases | ListDatabasesTool | 列出所有数据库名 |
| 9 | list-tables | ListTablesTool | 列出某个数据库下所有表 |
| 10 | merge | MergeTool | |
| 11 | metastore | MetastoreTool | |
| 12 | help | HelpTool | 查看帮助 |
| 13 | version | VersionTool | 查看版本 |
通用参数
| 序号 | 参数 | 说明 | 样例 |
|---|---|---|---|
| 1 | connect | 连接关系型数据库的URL | jdbc:mysql://localhost/sqoop_datas |
| 2 | connection-manager | 连接管理类,一般不用 | |
| 3 | driver | 连接驱动 | |
| 4 | hadoop-home | hadoop目录 | /home/guoyun/hadoop |
| 5 | help | 查看帮助信息 | |
| 6 | password | 连接关系型数据库的密码 | |
| 7 | username | 链接关系型数据库的用户名 | |
| 8 | verbose | 查看更多的信息,其实是将日志级别调低 |
–where和–query导入部分表数据
Sqoop的–import使用–table指定表之后，默认是导入该表的全部数据，有时候我们可能只需要表其中一部分的数据，或者仅仅是导入小部分数据作为测试，那么可以使用–where和–query参数来进行条件限定。
–where：例如”id<100”，只导入该表id小于100的数据，和sql的where条件是一样的。
–query：引号中的是SQL语句，SQL执行的结果就是要导入的数据，必须和–target-dir一起使用。
增量导入
以下三个参数必须同时指定：
–check-column (col)：检查指定的列，根据此列判断哪些记录是新数据且需要导入的，列不能是字符相关类型（CHAR/NCHAR/VARCHAR/VARNCHAR/ LONGVARCHAR/LONGNVARCHAR），一般为数据库中的关键字。
–incremental (mode)：指定增量模式，mode包含两种方式，append和lastmodified。
- 当表中的记录是以id持续增加导入新的记录的时候，可以使用append模式，–check-column id 用于检查id。
- lastmodified： 表有时候也会执行更新操作，此时可以使用lastmodified导入。
–last-value (value)： –check-column的某个值，将大于该值的检查列记录导入，以确定仅将新的或者更新后的记录导入新的文件系统。
和–append参数的区别：
–append导入的时候不会再次创建新的HDFS目录（使用普通命令的话，会创建一个新的HDFS目录，如果该目录已存在则会失败），该命令会直接在已存在的目录下继续导入数据，但是不管数据是否重复。
-import-all-tables导入多表
导入的每个表数据被分别存储在以表名命名的HDFS上的不同目录中。
使用该命令以下三个条件必须同时满足：
- 1、每个表必须都只有一个列作为主键；
- 2、必须将每个表中所有的数据导入，而不是部分；
- 3、必须使用默认分隔列，且WHERE子句无任何强加的条件
–table, –split-by, –columns, 和 –where参数在sqoop-import-all-tables命令中是不合法的。
也就是说，使用-import-all-tables就无法使用增量导入和部分导入了。
–exclude-tables：默认是导入该数据库的全部表，如果只想导入部分表，可以使用该参数将不想导入的表排除掉。
map并行任务数
Sqoop并行导入原理：
默认情况下map的任务数是4，假设导入的表主键为id，那么Sqoop会先进行下面这样一个查询。
select max(id) as max, select min(id) as min from table [where 如果指定了where子句];通过这个查询，获取到需要拆分字段（id）的最大值和最小值，假设分别是1和1000。
然后，Sqoop会根据需要并行导入的数量，进行拆分查询，比如上面的这个例子，并行导入将拆分为如下4条SQL同时执行：
select * from table where 0 <= id < 250;
select * from table where 250 <= id < 500;
select * from table where 500 <= id < 750;
select * from table where 750 <= id < 1000;注意，这个拆分的字段需要是整数，使用–split-by参数进行指定。
从上面的例子可以看出，如果需要导入的表没有主键，我们应该如何手动选取一个合适的拆分字段，以及选择合适的并行数。
map的任务数不超过集群可以用的mr并行度（节点数），不超过数据库能性能影响的极值。
测试
#测试增量导入
#第一次导入RECORD_NO<100的数据
sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username uid --password pwd --target-dir /oracle/$database -m 1 --table tableName --fields-terminated-by '\001' --where "RECORD_NO<100"
#第二次增量导入RECORD_NO<200的数据，从RECORD_NO=99开始
sqoop import --check-column RECORD_NO --incremental append --last-value 99 --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username uid --password pwd --target-dir /oracle/$database -m 1 --table tableName --fields-terminated-by '\001' --where "RECORD_NO<200"
#第三次增量导入全部数据，从RECORD_NO=199开始
sqoop import --check-column RECORD_NO --incremental append --last-value 199 --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username uid --password pwd --target-dir /oracle/$database -m 1 --table tableName --fields-terminated-by '\001' --split-by RECORD_NO
#测试多表导入
sqoop import-all-tables --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username uid --password pwd --target-dir /oracle/$database -m 8 --fields-terminated-by '\001' --exclude-tables excludeTablesName
#单表导入全部数据，使用并行导入，指定分割列
sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username uid --password pwd --target-dir /oracle/$database -m 1 --table tableName --fields-terminated-by '\001' --split-by PAYMENT_ID测试失败，待重试
定时导入脚本实现
#!/bin/bash
#Oracle的连接字符串，其中包含了Oracle的地址，SID，和端口号
url=jdbc:oracle:thin:@ip:port:database
#使用的用户名
uid=username
#使用的密码
pwd=password
#需要从Oracle中导入的表名
tableName=tableName
#需要从Oracle中导入的表中的字段名
columns=columns
#将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径
hdfsPath=path/$tableName
#执行导入逻辑。将Oracle中的数据导入到HDFS中
sqoop import --connect $url --username $uid --password $pwd --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $tableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'设置定时执行
#编辑cron文件，设置定时执行
crontab -e
#文件内容，每天凌晨1点执行数据导入脚本
* 1 * * * 脚本所在路径
#保存退出之后即可关于crontab一些知识请看：
linux设置定制器自动执行任务
注意事项
- 导入关系型数据库的数据时，确保集群上的所有节点都能连接到对应数据库服务器的IP和端口号！
- 用户名和表名一定要大写！
可以先使用list-tables测试能否连通再执行mr导入数据
统计导入的数据行数：
hadoop fs -cat /导入的文件 | wc -l 导入HBase示例
#使用query参数自定义结果集，全量导入测试通过：
sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username UID --password pwd --query 'select reverse(t.op) as ROWKEY from table t WHERE (1=1) and $CONDITIONS ' --hbase-table test --column-family test --hbase-row-key ROWKEY --hbase-create-table -m 8 --split-by ORDER_ID
增量导入测试通过：
sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username UID --password pwd --query 'select reverse(t.op) as ROWKEY from table t WHERE (1=1) and $CONDITIONS and t.ID<23' --hbase-table testapp --column-family test --hbase-row-key ROWKEY --hbase-create-table -m 8 --split-by ID --hbase-create-table
sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port:database --username UID --password pwd --query 'select reverse(t.op) as ROWKEY from table t WHERE (1=1) and $CONDITIONS and t.ID<227840' --hbase-table test --column-family test --hbase-row-key ROWKEY --hbase-create-table -m 8 --split-by ID --check-column ID --incremental append --last-value 22注意事项：
- 使用query参数时，如果sql中包含单引号，那么整个sql需要用双引号包裹起来，$CONDITIONS参数需要用\进行转义，变为\$CONDITIONS，否则会报错。
- 增量导入的时候check-column指定为数字类型的字符串失败，需要使用数字类型。
1.27更新
检查发现导入hdfs的很多数据和oracle中的对不上，排查了很久发现是-m 8，这个并行量设置的问题（-m 1使用一个map进行导入是正确的数据）。
猜测，可能是–split-by设置的字段造成导入的时候有的数据没有导入，有的数据重复导入，但是我使用的是rownum这个内置的变量，理应是没错的，不得其解。
作者：@小黑
