通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据

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通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\

下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据，Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令。
一、Mysql与HDFS互导数据
环境：
宿主机器操作系统为Win7，Mysql安装在宿主机上，宿主机地址为192.168.66.96
3台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位
三台虚拟机已成功安装hadoop，并实现免密钥互访，配hosts为：
192.168.66.91 masternode
192.168.66.92 slavenode1
192.168.66.93 slavenode2
/etc/profile已配置好必备环境变量HADOOP_HOME，JAVA_HOME
实验在masternode上进行，已成功连接mysql

步骤一，下载安装包：
我安装的Hadoop版本是原生hadoop-0.20.203.0，SQOOP不支持此版本，可使用CDH3版本hadoop，也可以通过拷贝相应的包到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib下，依然可以使用。
下载相关文件：
http://archive.cloudera.com/cdh/3/hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz
http://archive.cloudera.com/cdh/3/sqoop-1.2.0-CDH3B4.tar.gz
sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar，所以你需要下载hadoop- 0.20.2-CDH3B4.tar.gz，解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2- CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。
另外，sqoop导入mysql数据运行过程中依赖mysql-connector-java-*.jar，所以你需要下载mysql-connector-java-*.jar并复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

步骤二，相关配置：
修改SQOOP的文件configure-sqoop，注释掉hbase和zookeeper检查（除非你准备使用HABASE等HADOOP上的组件） #if [ ! -d "${HBASE_HOME}" ]; then 
# echo “Error: $HBASE_HOME does not exist!” 
# echo ‘Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.’ 
# exit 1 
#fi 
#if [ ! -d "${ZOOKEEPER_HOME}" ]; then 
# echo “Error: $ZOOKEEPER_HOME does not exist!” 
# echo ‘Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your ZooKeeper installation.’ 
# exit 1 
#fi

修改/etc/profile环境变量文件(su root之后,sudo gedit /etc/profile)：
添加  export SQOOP_HOME=/home/grid/sqoop
在原有PATH后添加 :$SQOOP_HOME/bin

步骤三，在mysql中建立测试用户，测试表和数据，并测试sqoop连接mysql：
创建用户sqoop并授权：
grant all privileges on *.* to  ‘sqoop‘@‘%‘ identified by ‘sqoop‘ with grant option;

创建表空间（schema）sqoop，并创建测试表：
create table students (
id int not null primary key,
name varchar(20),
age int) 

插入测试数据：
insert into students values(‘10001‘,‘liyang‘,29);
insert into students values(‘10002‘,‘lion‘,28);
insert into students values(‘10003‘,‘leon‘,26);

在masternode测试sqoop能否成功连接宿主机器上的mysql：
sqoop list-tables --connect  jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop
如果能正确显示出sqoop表空间中的students表，就说明sqoop已经可以成功连接mysql！

步骤四，将mysql中sqoop表空间的students表的三行数据导入HDFS:
启动hadoop：
start-all.sh
用jps验证启动是否成功
显示正在运行以下进程即为启动成功：
2820 SecondaryNameNode
4539 Jps
2887 JobTracker
2595 NameNode

从mysql导入数据，运行如下命令：
sqoop import --connect  jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password  sqoop  --table students -m 1

验证导入数据是否成功：
若导入成功，运行 hadoop dfs -ls 将能看到根目录/user/grid/下有以表名命名的文件夹students
运行 hadoop dfs -ls /user/grid/students 能看到该文件夹中包含文件：/user/grid/students/part-m-00000
运行 hadoop dfs -cat /user/grid/students/part-m-00000 就能看到该文件已经包含mysql中students表的三行数据：
10001,liyang,29
10002,lion,28
10003,leon,26

步骤五，将HDFS中的数据导入Mysql的students表中:
首先将mysql的students表数据清空：
delete from students；

然后在masternode上执行导出数据命令：
sqoop export --connect  jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table students --export-dir hdfs://masternode:9000/user/grid/students/part-m-00000

若成功，在mysql中会看到students表中的数据恢复了！

注意：过程中可能会因为slavenode的50010端口没打开而报错，需用root用户通过sudo ufw allow 50010命令打开端口！

二、Mysql与Hbase互导数据
将mysql的数据导入hbase的命令格式为：
sqoop import --connect jdbc:mysql://mysqlserver_IP/databaseName --username --password password --table datatable --hbase-create-table --hbase-table hbase_tablename --column-family col_fam_name --hbase-row-key key_col_name
其中 ，databaseName 和datatable 是mysql的数据库和表名，hbase_tablename是要导成hbase的表名，key_col_name可以指定datatable中哪一列作 为hbase新表的rowkey，col_fam_name是除rowkey之外的所有列的列族名

例如：可通过如下命令将Mysql中的students表导入到Hbase中：
/home/grid/sqoop/bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.66.96/sqoop --username sqoop --password liyang16 --table students --hbase-create-table --hbase-table students --column-family stuinfo --hbase-row-key id
成功执行后，可在hbase中用以下命令查看结果：
hbase(main):011:0> scan ‘students‘    
ROW                   COLUMN+CELL                                                
10001                column=stuinfo:age, timestamp=1356759994058, value=29      
10001                column=stuinfo:name, timestamp=1356759994058, value=liyang 
10002                column=stuinfo:age, timestamp=1356760044478, value=28      
10002                column=stuinfo:name, timestamp=1356760044478, value=lion   
10003                column=stuinfo:age, timestamp=1356760044478, value=26      
10003                column=stuinfo:name, timestamp=1356760044478, value=leon   
3 row(s) in 0.0900 seconds

三、Oracle与Hbase互导数据
将Oracle中的dept表（列为id，name，addr）导出至hbase中的dept表（行键为id，列族为deptinfo）
sqoop import --append --connect jdbcracle:thin:@192.168.66.90:1521rcl --username test --password test --m 1 --table dept --columns id,name,addr --hbase-create-table --hbase-table dept --hbase-row-key id --column-family deptinfo

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据

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原文地址：http://www.cnblogs.com/seasonzone/p/4194476.html