利用Sqoop将数据从数据库导入到HDFS-mysql教程

#Oracle的连接字符串，其中包含了Oracle的地址，SID，和端口号COnNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2#使用的用

基本使用

如下面这个shell脚本：

#Oracle的连接字符串，其中包含了Oracle的地址，SID，和端口号
COnNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2
#使用的用户名
ORACLENAME=kkaa
#使用的密码
ORACLEPASSWORD=kkaa123
#需要从Oracle中导入的表名
oralceTableName=tt
#需要从Oracle中导入的表中的字段名
columns=AREA_ID,TEAM_NAME
#将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径
hdfsPath=apps/as/hive/$oralceTableName

#执行导入逻辑。将Oracle中的数据导入到HDFS中
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --num-mappers 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001'

执行这个脚本之后，导入程序就完成了。

接下来，用户可以自己创建外部表，将外部表的路径和HDFS中存放Oracle数据的路径对应上即可。

注意：这个程序导入到HDFS中的数据是文本格式，所以在创建Hive外部表的时候，不需要指定文件的格式为RCFile，而使用默认的TextFile即可。数据间的分隔符为'\001'。如果多次导入同一个表中的数据，数据以append的形式插入到HDFS目录中。

假设有这样这个sqoop命令，需要将Oracle中的数据导入到HDFS中：

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

请注意，在这个命令中，，有一个参数“-m”，代表的含义是使用多少个并行，这个参数的值是1，说明没有开启并行功能。

现在，我们可以将“-m”参数的值调大，使用并行导入的功能，如下面这个命令：

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 4 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

一般来说，Sqoop就会开启4个进程，同时进行数据的导入操作。

但是，如果从Oracle中导入的表没有主键，那么会出现如下的错误提示：

ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table creater_user.popt_cas_redirect_his. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

在这种情况下，为了更好的使用Sqoop的并行导入功能，我们就需要从原理上理解Sqoop并行导入的实现机制。

如果需要并行导入的Oracle表的主键是id，并行的数量是4，那么Sqoop首先会执行如下一个查询：

select max(id) as max, select min(id) as min from table [where 如果指定了where子句];

通过这个查询，获取到需要拆分字段（id）的最大值和最小值，假设分别是1和1000。

然后，Sqoop会根据需要并行导入的数量，进行拆分查询，比如上面的这个例子，并行导入将拆分为如下4条SQL同时执行：

select * from table where 0 <= id <250;

select * from table where 250 <= id <500;

select * from table where 500 <= id <750;

select * from table where 750 <= id <1000;

注意，这个拆分的字段需要是整数。

从上面的例子可以看出，如果需要导入的表没有主键，我们应该如何手动选取一个合适的拆分字段，以及选择合适的并行数。

再举一个实际的例子来说明：

我们要从Oracle中导入creater_user.popt_cas_redirect_his。

这个表没有主键，所以我们需要手动选取一个合适的拆分字段。

首先看看这个表都有哪些字段：

然后，我假设ds_name字段是一个可以选取的拆分字段，然后执行下面的sql去验证我的想法：

select min(ds_name), max(ds_name) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

发现结果不理想，min和max的值都是相等的。所以这个字段不合适作为拆分字段。

再测试一下另一个字段：CLIENTIP
select min(CLIENTIP), max(CLIENTIP) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc='2011-02-26'

这个结果还是不错的。所以我们使用CLIENTIP字段作为拆分字段。

所以，我们使用如下命令并行导入：

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 12 --split-by CLIENTIP --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"

这次执行这个命令，可以看到，消耗的时间为：20mins, 35sec，导入了33,222,896条数据。

另外，如果觉得这种拆分不能很好满足我们的需求，可以同时执行多个Sqoop命令，然后在where的参数后面指定拆分的规则。如：

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26' logtime<10:00:00"

sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26' logtime>=10:00:00"

从而达到并行导入的目的。