Hadoop数据传输工具sqoop

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概述

sqoop是Apache顶级项目，主要用来在Hadoop和关系数据库中传递数据。通过sqoop，我们可以方便的将数据从关系数据库导入到HDFS，或者将数据从HDFS导出到关系数据库。
sqoop架构：

sqoop架构非常简单，其整合了Hive、Hbase和Oozie， 通过map-reduce任务来传输数据，从而提供并发特性和容错。
sqoop的进一步发展可以参考： A New Generation of Data Transfer Tools for Hadoop: Sqoop 2

sqoop主要通过JDBC和关系数据库进行交互。理论上支持JDBC的database都可以使用sqoop和hdfs进行数据交互。
但是，只有一小部分经过sqoop官方测试，如下：
Database            version             --direct support             connect string matches
HSQLDB             1.8.0+             No             jdbc:hsqldb:*//
MySQL             5.0+             Yes             jdbc:mysql://
Oracle             10.2.0+             No             jdbc:oracle:*//
PostgreSQL             8.3+             Yes             (import only) jdbc:postgresql://
较老的版本有可能也被支持，但未经过测试。
出于性能考虑，sqoop提供不同于JDBC的快速存取数据的机制，可以通过--direct使用。

以下基于sqoop-1.4.3

安装

sqoop安装使用可以参考 http://www.54chen.com/java-ee/sqoop-mysql-to-hive.html，测试work

工具

sqoop包含一系列的工具，运行sqoop help可以查看相关帮助，
$ ./sqoop help
usage: sqoop COMMAND [ARGS]
Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore          Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information
See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.

使用工具list-tables查看表，如下：
$ ./sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://127.0.0.1/test --username root --password 123456 
a
t1

可以使用codegen生成代码，但不执行map-reduce，如下：
$ ./sqoop codegen --connect jdbc:mysql://127.0.0.1/test --username root --password 123456 --table a --
class-name zxm_sqoop 
......
13/03/21 21:02:01 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-work/compile/29864e3980ab5630b699e8e1e2145369/zxm_sqoop.jar
此处相关代码和java包可在  /tmp/sqoop-work/compile/29864e3980ab5630b699e8e1e2145369/找到

Import

sqoop 数据导入具有以下特点：
1.支持文本文件(--as-textfile)、avro( --as-avrodatafile)、SequenceFiles(--as-sequencefile)。 RCFILE暂未支持，默认为文本
2.支持数据追加，通过--apend指定
3.支持table列选取（--column），支持数据选取（--where），和--table一起使用
4.支持数据选取，例如读入多表join后的数据'SELECT a.*, b.* FROM a JOIN b on (a.id == b.id) ‘，不可以和--table同时使用
5.支持map数定制(-m)
6.支持压缩(--compress)
7. 支持将关系数据库中的数据导入到Hive(--hive-import)、HBase(--hbase-table)
   数据导入Hive分三步：1）导入数据到HDFS  2）Hive建表  3）使用“LOAD DATA INPAHT”将数据LOAD到表中
   数据导入HBase分二部：1）导入数据到HDFS 2）调用HBase put操作逐行将数据写入表
*

示例：
mysql文件内容：
mysql> select * from a;                          
+------+--------+
| key1 | value1 |
+------+--------+
|    1 | a1     |
|    2 | a2     |
|    3 | a3     |
|    4 | a4     |
|    5 | a5     |
|    6 | a6     |
|    7 | a7     |
|    8 | a8     |
|    9 | a9     |
+------+--------+

编写文件a.conf，内容：

import

--append

-m
3

--connect 
jdbc:mysql://127.0.0.1/test 

--username 
root 

--password 
123456 

--table 
a

--target-dir
/tmp/a

--columns
key1

--where
'key1>3'

运行：
$ ./sqoop --options-file a.conf 

查看输出：
$ hadoop fs -ls /tmp/a/  
Found 3 items
-rw-r--r--   1 work supergroup          4 2013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00000
-rw-r--r--   1 work supergroup          4 2013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00001
-rw-r--r--   1 work supergroup          4 2013-03-21 23:08 /tmp/a/part-m-00002  
==》3个文件对应3个mapper
$ hadoop fs -cat /tmp/a/*
4
5
6
7
8
9

Export

sqoop export 能将HDFS上的文件导出到关系数据库。其工作原理是根据用户指定的分隔符(字段分隔符：--fields-terminated-by)读入并解析数据，然后转换成insert/update语句导入数据到关系数据库。 其具有以下特点：
1. 支持将数据导出到表(--table)或者调用存储过程(--call) 2. 支持insert、update模式
3. 支持并发控制（-m）
实例：
$ hadoop fs -cat /tmp/b/*
1,a
2,b
3,c

$ ./sqoop export --connect jdbc:mysql://127.0.0.1/test --table b  -username root -password 123456 --ex
port-dir /tmp/b

mysql> select * from b;         
+------+--------+
| key1 | value1 |
+------+--------+
|    1 | a      |
|    2 | b      |
|    3 | c      |
+------+--------+

出了上述提到的工具外，sqoop还提供了一些有意思的工具，例如sqoop job，有兴趣的同学可以研究下

其它：

1. 通过使用map-reduce，sqoop提供了良好的并发性和容错，可以作为 异构数据库同步工具。
2. Sqoop虽然支持Hive、HBase，但并不完整，某些场景下数据传输后的加工不可避免
3. 大数据传输，也许可以使用--direct

reference：

Apache sqoop
Sqoop User Guide
Apache Sqoop: A Data Transfer Tool for Hadoop
A New Generation of Data Transfer Tools for Hadoop: Sqoop 2
Sqoop使用
大数据异构环境数据同步工具DataX 与Sqoop 之比较

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原文地址：https://blog.csdn.net/chushang0934/article/details/100825839