1. sqoop数据迁移

1.1 概述

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

1.2 工作机制

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

1.3 sqoop实战及原理

1.3.1 sqoop安装

安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境
1、下载并解压
最新版下载地址http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
比如：sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

[root@hadoop1 sqoop]# tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
[root@hadoop1 sqoop]# mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop
[root@hadoop1 sqoop]# ls
sqoop  sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz  sqoop-1.99.7.tar.gz

2、修改配置文件
在/etc/profile中配置sqoop_home,代码如下：

vim /etc/profile
export SQOOP_HOME=/home/tuzq/software/sqoop/sqoop
追加path
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
[root@hadoop1 sqoop]# source /etc/profile
$ cd $SQOOP_HOME/conf
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

打开sqoop-env.sh并编辑下面几行：

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0
export HIVE_HOME=/home/tuzq/software/hive/apache-hive-1.2.1-bin

配置后的界面效果如下：

3、加入mysql的jdbc驱动包
将mysql-connector-java-5.1.38.jar 放到 $SQOOP_HOME/lib/ 下。
4、验证启动

$ cd $SQOOP_HOME/bin
$ sqoop-version

预期的输出：

[root@hadoop1 conf]# cd $SQOOP_HOME
[root@hadoop1 sqoop]# ls
bin        CHANGELOG.txt  conf  ivy      lib          NOTICE.txt   README.txt       sqoop-patch-review.py  src
build.xml  COMPILING.txt  docs  ivy.xml  LICENSE.txt  pom-old.xml  sqoop-1.4.6.jar  sqoop-test-1.4.6.jar   testdata
[root@hadoop1 sqoop]# pwd
/home/tuzq/software/sqoop/sqoop
[root@hadoop1 sqoop]# sqoop-version
Warning: /home/tuzq/software/sqoop/sqoop/../hbase does not exist! HBase imports will fail.
Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.
Warning: /home/tuzq/software/sqoop/sqoop/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /home/tuzq/software/sqoop/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
Warning: /home/tuzq/software/sqoop/sqoop/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.
17/06/14 22:34:57 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
Sqoop 1.4.6
git commit id c0c5a81723759fa575844a0a1eae8f510fa32c25
Compiled by root on Mon Apr 27 14:38:36 CST 2015
[root@hadoop1 sqoop]#

到这里，整个Sqoop安装工作完成。

1.4 Sqoop的数据导入

“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）

1.4.1 语法

下面的语法用于将数据导入HDFS。

$ sqoop import (generic-args) (import-args) 

具体的案例在下面：

1.4.2 示例

表数据
在MySql数据库中有一个数据库mysql,在mysql中有一个用户表user
导入表表数据到HDFS
下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的user表导入HDFS。

[root@hadoop1 sqoop]# bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/mysql --username root --password 123456 --target-dir /mySqoopUser --table user --m 1

查看hdfs上的内容：

通过上图，可以知道通过sqoop已经将数据导入到了hdfs中。

如果成功执行，那么会得到下面的输出。

14/12/22 15:24:54 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.5
14/12/22 15:24:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/cebe706d23ebb1fd99c1f063ad51ebd7/emp.jar
-----------------------------------------------------
O mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
14/12/22 15:28:08 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
14/12/22 15:28:16 INFO mapreduce.Job: Job job_1419242001831_0001 completed successfully
-----------------------------------------------------
-----------------------------------------------------
14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 145 bytes in 177.5849 seconds (0.8165 bytes/sec)
14/12/22 15:28:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 5 records.

导入关系表到HIVE

[root@hadoop1 sqoop]# bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/mysql --username root --password 123456 --table func --hive-import --m 1

导入的效果如下：

最后：

进入hive查看表：

[root@hadoop1 sqoop]# cd $HIVE_HOME
[root@hadoop1 apache-hive-1.2.1-bin]# bin/hive
hive> show tables;
OK
func
wyp
Time taken: 1.133 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive>

通过上面可以看到func已经被导入到了hive中

导入到HDFS指定目录
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。
以下是指定目标目录选项的Sqoop导入命令的语法。

--target-dir <new or exist directory in HDFS>

下面的命令是用来导入emp_add表数据到’/queryresult’目录。

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop10:3306/test \
--username root \
--password root \
--target-dir /queryresult \
--table emp --m 1

下面的命令是用来验证 /queryresult 目录中 emp_add表导入的数据形式。
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /queryresult/part-m-*

它会用逗号（，）分隔emp_add表的数据和字段。

1201, 288A, vgiri,   jublee
1202, 108I, aoc,     sec-bad
1203, 144Z, pgutta,  hyd
1204, 78B,  oldcity, sec-bad
1205, 720C, hitech,  sec-bad

导入表数据子集
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

下面的命令用来导入emp_add表数据的子集。子集查询检索员工ID和地址，居住城市为：Secunderabad

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--where "city ='sec-bad'" \
--target-dir /wherequery \
--table emp_add --m 1

按需导入

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--target-dir /wherequery2 \
--query 'select id,name,deg from emp WHERE id>1207 and $CONDITIONS' \
--split-by id \
--fields-terminated-by '\t' \
--m 1

下面的命令用来验证数据从emp_add表导入/wherequery目录

$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /wherequery/part-m-*

它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。

1202, 108I, aoc, sec-bad
1204, 78B, oldcity, sec-bad
1205, 720C, hitech, sec-bad

增量导入
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 
--check-column 
--last value 

假设新添加的数据转换成emp表如下：
1206, satish p, grp des, 20000, GR
下面的命令用于在EMP表执行增量导入。

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp --m 1 \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 1205

增量添加是通过—incremental append来添加的，通过检查id来实现。

以下命令用于从emp表导入HDFS emp/ 目录的数据验证。

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /user/hadoop/emp/part-m-*

它用逗号（，）分隔 emp_add表数据和字段。

1201, gopal,    manager, 50000, TP
1202, manisha,  preader, 50000, TP
1203, kalil,    php dev, 30000, AC
1204, prasanth, php dev, 30000, AC
1205, kranthi,  admin,   20000, TP
1206, satish p, grp des, 20000, GR

下面的命令是从表emp 用来查看修改或新添加的行

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /emp/part-m-*1

这表示新添加的行用逗号（，）分隔emp表的字段。

1206, satish p, grp des, 20000, GR

1.5 Sqoop的数据导出

将数据从HDFS导出到RDBMS数据库
导出前，目标表必须存在于目标数据库中。
默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中
更新模式下，是生成UPDATE语句更新表数据
语法
以下是export命令

$ sqoop export (generic-args) (export-args)

数据是在HDFS 中“EMP/”目录的emp_data文件中。所述emp_data如下：

1201, gopal, manager, 50000, TP
1202, manisha, preader, 50000, TP
1203, kalil, php dev, 30000, AC
1204, prasanth, php dev, 30000, AC
1205, kranthi, admin, 20000, TP
1206, satish p, grp des, 20000, GR

1、首先需要手动创建mysql中的表，然后在使用sqoop从hdfs导数据到关系型数据库

$ mysql
mysql> USE db;
mysql> CREATE TABLE employee (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20),
deg VARCHAR(20),
salary INT,
dept VARCHAR(10));后执行导出命令

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp2 \
--export-dir /user/hadoop/emp/

3、验证表mysql命令行。
mysql>select * from employee;
如果给定的数据存储成功，那么可以找到数据在如下的employee表。
+——+————–+————-+——————-+——–+
| Id | Name | Designation | Salary | Dept |
+——+————–+————-+——————-+——–+
| 1201 | gopal | manager | 50000 | TP |
| 1202 | manisha | preader | 50000 | TP |
| 1203 | kalil | php dev | 30000 | AC |
| 1204 | prasanth | php dev | 30000 | AC |
| 1205 | kranthi | admin | 20000 | TP |
| 1206 | satish p | grp des | 20000 | GR |
+——+————–+————-+——————-+——–+