标签：检查 命令 orm 类型 查看 tar hive show 进入
原文链接：
https://www.toutiao.com/i6772128429614563843/
首先我们已经安装好sqoop了，如果没有安装好参考文档《快速搭建CDH-Hadoop-Hive-Zoopkeeper-Sqoop环境进入Sqoop学习环境》
准备一些基本的认识
1、sqoop分为了sqoop1和sqoop2
2、sqoop2拆分server和client，类似于hiveserver2和beeline
3、sqoop早期是一些封装MR程序，以jar文件的形式，最后才演变成了框架
4、用于在hadoop和结构化数据库之间的高效传输批量数据的工具
下面我们开始做一些简单是使用，熟悉sqoop的使用方式
查看帮助信息：bin/sqoop help
连接mysql
bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/ --username root --password password
可以将数据库罗列出来，显示mysql数据库说明安装成功
从关系型数据库中导入到HDFS（rdbms -> hdfs）
在mysql中创建一个库和表，方便我们练习
create table importhdfs(
id int primary key not null,
name varchar(20) not null
);
插入数据
insert into importhdfs values(1,‘x1‘);
insert into importhdfs values(2,‘x2‘);
insert into importhdfs values(3,‘x3‘);
insert into importhdfs values(4,‘x4‘);
insert into importhdfs values(5,‘x5‘);
使用命令导入数据（注意反斜杠，反斜杠后面不能有空格等）
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--table importhdfs
我们可以看reduce数量，sqoop不运行reduce
或者
那么我们的数据在哪里？
搜索outputdir，就可以看到目录
hdfs://mastercdh:8020/user/root/importhdfs
我们就可以看到数据了
我们查看下数据
bin/hdfs dfs -text /user/root/importhdfs/part-m-00001
我们也可以
控制map任务的个数 -m,--num-mappers
输出目录路径如果存在则删除--delete-target-dir
指定输出目录 --target-dir
运行下
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop_test \
--table importhdfs \
-m 1
我们查看数据
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test/part-m-00000
这个数据分隔符是逗号
1,x1
2,x2
3,x3
4,x4
5,x5
我们可以指定数据输出分隔符（mysql默认是 ‘,‘）
分隔符参数fields-terminated-by
命令
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop_test \
--table importhdfs \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t"
查看下数据
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test/part-m-00000
其中有个日志信息
指定快速模式 --direct
命令
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--direct \
--delete-target-dir \
--target-dir /sqoop_test \
--table importhdfs \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t"
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test/part-m-00000
增量导入，从原有的数据上进行追加数据。比如mysql中表数据变化了，那么我重新执行sqoop，会把HDFS上的数据删除，这不符合我们的要求，我们只希望在原来的基础上添加数据。
首先了解三个参数
--check-column (col)：指定要导入时检查的列，行的检测列，一般都是拿主键作为检测列。注意：char、varchar类型不可以使用
--incremental (mode)：有两种模式：append 和 lastmodifuied
append ：追加 lastmodifuied：时间戳
--last-value (value)：指定上次导入检测列最后字段的最大值，也就是最后一个值
在append模式下
增加几条数据
insert into importhdfs values(5,‘x5‘);
insert into importhdfs values(6,‘x6‘);
insert into importhdfs values(7,‘x7‘);
insert into importhdfs values(8,‘x8‘);
insert into importhdfs values(9,‘x9‘);
注意：append和--delete-target-dir不能同时使用
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--direct \
--target-dir /sqoop_test \
--table importhdfs \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 5
会有很多信息
查看
查看
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test/part-m-00000
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test/part-m-00001
在lastmodifuied模式下
如果check-column是时间列time的话
--check-column time time列下面的数据，指定的就是你添加数据时最后的时间戳
--last-value"2019-12-19 19:04:07" 最后一行的时间戳
创建表
create table inc_tab(
id int,
name varchar(20),
last_mod timestamp default current_timestamp on update current_timestamp
);
添加数据
insert into inc_tab(id,name) values(1,‘inc1‘);
insert into inc_tab(id,name) values(2,‘inc2‘);
insert into inc_tab(id,name) values(3,‘inc3‘);
insert into inc_tab(id,name) values(4,‘inc4‘);
insert into inc_tab(id,name) values(5,‘inc5‘);
执行sqoop命令
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--table inc_tab \
--target-dir /sqoop_test_inc \
--fields-terminated-by ‘\t‘ \
--num-mappers 1
查看数据
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test_inc/part-m-00000
再添加几条数据
insert into inc_tab(id,name) values(6,‘inc6‘);
insert into inc_tab(id,name) values(7,‘inc7‘);
insert into inc_tab(id,name) values(8,‘inc8‘);
使用lastmodifuied模式进行增量导入指定增量数据是以--append（附加）还是 --merge-key（合并）模式进行添加
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--table inc_tab \
--target-dir /sqoop_test_inc \
--check-column last_mod \
--fields-terminated-by ‘\t‘ \
--incremental lastmodified \
--last-value "2019-12-20 03:13:51" \
--num-mappers 1 \
--merge-key id
bin/hdfs dfs -text /sqoop_test_inc/part-r-00000
这个地方是有reduce的
这些命令我们可以使用job执行：sqoop job
bin/sqoop job --create job01 创建
bin/sqoop job --delete 删除任务
bin/sqoop job --exec 执行job
bin/sqoop job --show 显示job的详细信息
bin/sqoop job --list 显示可执行的job
示例语句：
sqoop job --create myjob -- import --connect jdbc:mysql://example.com/db \
--table mytable
我们做个练习
先导入数据
insert into importhdfs values(11,‘x11‘);
insert into importhdfs values(12,‘x12‘);
insert into importhdfs values(13,‘x13‘);
insert into importhdfs values(14,‘x14‘);
insert into importhdfs values(15,‘x15‘);
执行命令
bin/sqoop job \
--create job_importhdfs \
-- \
import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--direct \
--target-dir /sqoop_test \
--table importhdfs \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 10
我们查看是否成功
我们执行一下
bin/sqoop job --exec job_importhdfs
执行job的时候会确认密码，指定成mysql的登录密码
我们查看数据
可以选择行列
导出某几列数据或者几行数据
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--direct \
--delete-target-dir \
--target-dir /where_test_importhdfs \
--table importhdfs \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--where ‘id<6‘
查看数据
bin/hdfs dfs -text /where_test_importhdfs/part-m-00000
导出某几列
--query使用要点：
不能使用--table
如果--query的sql语句带着where字句，
必须要加上标识符$CONDITIONS
查看数据
bin/hdfs dfs -text /where_test_importhdfs_sql/part-m-00000
mysql导入数据到hive中该如何做呢？
先登录hive
在hive中操作，创建数据库：
create database frommysql;
创建表
创建表
create table importhive_info(
num int,
name string
)row format delimited fields terminated by "\t";
数据也有了
执行语句
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--direct \
--table importhdfs \
--delete-target-dir \
--hive-import \
--hive-database frommysql \
--hive-table importhive_info \
--fields-terminated-by "\t" \
-m 1
执行报错
但是我们数据库明明有
查看mysql元数据信息发现新建的库表都没有
难道没有使用mysql的元数据库？初始化出问题了吗？于是重新初始化
bin/schematool -dbType mysql –initSchema
出现derby信息，还是旧信息
我的配置没有起作用？
为什么会有元数据库呢？说明之前是对的，仔细核对了一遍，发现是配置文件被我改动的问题。
这个地方写错路径了（截图已改对）
重新启动
Mysql中元数据库有了
重新创建上面的库表
元数据有信息了
在执行之前的sqoop语句
查看下hive中的数据已经有了
这个地方注意：运行mr任务时，结果将会保存在默认的输出目录上。还在/user/hive/warehouse。
从hdfs导入到mysql(export)
常规模式导入数据到mysql
我们创建一个表
create table tomysql(
id int primary key not null,
name varchar(20) not null
);
导出语句
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test \
--username root \
--password password \
--table tomysql \
--export-dir /user/hive/warehouse/frommysql.db/importhive_info \
-m 1 \
--input-fields-terminated-by ‘\t‘
查看下数据
sqoop运行一个file文件
在mysql重新建表file_to_mysql
创建文本
export
--connect
jdbc:mysql://mastercdh:3306/sqoop_test
--username
root
--password
password
--table
file_to_mysql
--export-dir
/user/hive/warehouse/frommysql.db/importhive_info
-m
1
--input-fields-terminated-by
‘\t‘
执行命令
bin/sqoop --options-file /data/test/filetomysql
查看数据已经有了
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