标签：oracle导入 java http 结构 field man rdbms order 表结构
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
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
安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境
下载地址
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
sqoop1版本详细下载地址
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0.tar.gz
sqoop2版本详细下载地址
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop2-1.99.5-cdh5.14.0.tar.gz
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/
cd /export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/conf/
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vim sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export HIVE_HOME=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
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
将这个两个jar包添加到sqoop的lib目录下
cd /export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0
bin/sqoop-version
“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）
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://192.168.72.1:3306?serverTimezone=GMT%2B8 --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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --username root --password root
在mysql中有一个库test中三个表：emp, emp_add和emp_conn
表emp:
|
id |
name |
deg |
salary |
dept |
|
1201 |
gopal |
manager |
50,000 |
TP |
|
1202 |
manisha |
Proof reader |
50,000 |
TP |
|
1203 |
khalil |
php dev |
30,000 |
AC |
|
1204 |
prasanth |
php dev |
30,000 |
AC |
|
1205 |
kranthi |
admin |
20,000 |
TP |
表emp_add:
|
id |
hno |
street |
city |
|
1201 |
288A |
vgiri |
jublee |
|
1202 |
108I |
aoc |
sec-bad |
|
1203 |
144Z |
pgutta |
hyd |
|
1204 |
78B |
old city |
sec-bad |
|
1205 |
720X |
hitec |
sec-bad |
表emp_conn:
|
id |
phno |
|
|
1201 |
2356742 |
gopal@tp.com |
|
1202 |
1661663 |
manisha@tp.com |
|
1203 |
8887776 |
khalil@ac.com |
|
1204 |
9988774 |
prasanth@ac.com |
|
1205 |
1231231 |
kranthi@tp.com |
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://192.168.1.101:3306/test --password root --username root --table emp --m 1
如果成功执行，那么会得到下面的输出。
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
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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --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
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
bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --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
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-1.1.0-cdh5.14.0.jar的jar包拷贝到sqoop的lib目录下
cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hive-exec-1.1.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/lib/
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‘;
bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --username root --password zkfzkf --table emp --fields-terminated-by ‘\001‘ --hive-import --hive-table sqooptohive.emp_hive --hive-overwrite --delete-target-dir --m 1
select * from emp_hive;
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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --username root --password zkfzkf --table emp --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
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。
|
--where <condition> |
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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 \
--username root --password root --table emp_add \
--target-dir /sqoop/emp_add -m 1 --delete-target-dir \
--where "city = ‘sec-bad‘"
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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 --username root --password zkfzkf \
--delete-target-dir -m 1 \
--query ‘select name from emp where 1=1 and $CONDITIONS‘[a1] \
--target-dir /sqoop/emp2
查看hdfs数据内容
hdfs dfs -text /sqoop/emp2/part*
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。
|
--incremental <mode> --check-column <column name> --last value <last check column value>
|
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://192.168.22.22:3306/test \
--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*
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://192.168.22.22:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp \
--incremental append \
--where "create_time > ‘2018-06-17 00:00:00‘ and is_delete=‘1‘ and create_time < ‘2018-06-17 23:59:59‘" \
--target-dir /sqoop/incement2 \
--check-column id \
--m 1
作业：增量导入hive表中该如何实现？？？
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
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
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;
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://192.168.72.1:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8 \
--username root --password root \
--table emp_out \
--export-dir /sqoop/emp \
--input-fields-terminated-by ","
标签：oracle导入 java http 结构 field man rdbms order 表结构
原文地址：https://www.cnblogs.com/zkfzkf/p/13020714.html
