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标题: 【大数据】数据收罗工具sqoop介绍 [打印本页]

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作者: 愛在花開的季節    时间: 2025-1-3 14:44
标题: 【大数据】数据收罗工具sqoop介绍
什么是sqoop?

Sqoop是一款开源的数据收罗工具，专门设计用于在Hadoop生态系统和关系型数据库之间高效传输批量数据。以下是对Sqoop的详细介绍：
一、Sqoop的起源与发展

• Sqoop项目始于2009年，最初是作为Hadoop的一个第三方模块存在。
  
• 为了便于用户快速摆设和开辟人员快速迭代开辟，Sqoop厥后独立成为一个Apache项目。
  

二、Sqoop的重要功能

• 数据迁移：Sqoop可以将关系型数据库（如MySQL、Oracle、PostgreSQL等）中的数据迁移到Hadoop的HDFS、Hive、HBase等数据存储系统中，也可以将HDFS中的数据导出到关系型数据库中。
  
• 数据收罗：Sqoop支持从关系型数据库中收罗数据，并导入到Hadoop生态系统中举行进一步的分析和处理。
  
• 效果导出：经过Hadoop平台对数据举行分析统计后，Sqoop可以将效果数据导出到关系型数据库中举行可视化展示。
  

三、Sqoop的工作原理

• Sqoop底层基于MapReduce程序模板实现。MapReduce提供了DBInputFormat和DBOutputFormat类，用于实现对数据库数据的导入和导出。
  
• Sqoop通过解析传递的参数，将这些参数传递给底层的MapReduce模板来运行。所有Sqoop的MapReduce程序只有Map过程，没有Reduce过程，因为数据迁移过程通常不需要聚合操纵。
  

四、Sqoop的利用场景

• 数据仓库：Sqoop实用于数据仓库等批处理场景，特别是与关系型数据库的集成。
  
• 数据迁移：公司传统的数据都存在关系型数据库中，随着公司业务的发展，希望将汗青数据迁移到大数据平台做存档，此时Sqoop是一个很好的选择。
  
• 数据分析：需要对公司网站的业务数据举行分析统计、构建用户画像等大数据应用时，可以利用Sqoop将业务数据同步到大数据平台中Hive，然后利用分布式计算来举行分析统计。
  

五、Sqoop的上风

• 支持多种数据库：Sqoop支持与各种关系型数据库的集成，包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
  
• 增量加载：Sqoop支持增量加载策略，可以仅导入发生变化的数据，而不必每次导入整个数据集，这大大提高了数据加载的效率。
  
• 数据格式转换：Sqoop可以将数据从数据库中提取并将其转换为Hadoop支持的数据格式，如Avro、Parquet等。
  
• 易于利用：Sqoop提供了易于利用的命令行界面，方便用户举行操纵和设置。
  

六、Sqoop的安装与设置

• 安装Sqoop前需要确保已经安装并设置好Hadoop和Java情况。
  
• 下载Sqoop的压缩包并解压到指定目次。
  
• 修改Sqoop的设置文件，包括sqoop-env.sh和sqoop-site.xml等。
  
• 将Hive的设置文件hive-site.xml放在Sqoop的conf目次中，以便Sqoop可以找到Hive的元数据位置。
  
• 将关系型数据库的驱动包放在Sqoop的lib目次下。
  

sqoop命令行

一、Sqoop简介与架构

• 简介：Sqoop（SQL to Hadoop）允许用户将结构化数据从关系型数据库导入到HDFS（Hadoop分布式文件系统）或Hive表中，或者将数据从HDFS导出到关系型数据库中。
  
• 架构：
  
  
  
  • Sqoop Client：提供命令行工具和API，用于与Sqoop Server举行通信，并提交数据导入和导出的任务。
    
  • Sqoop Server：负责接收来自客户端的哀求，并协调和管理数据导入和导出的任务。Sqoop Server可以在独立模式下运行，也可以与Hadoop集群中的其他组件（如HDFS、YARN）集成。
    
  • Connector：用于与差异范例的关系型数据库举行交互。Sqoop提供了一些内置的连接器，如MySQL、Oracle、SQL Server等，同时还支持自定义连接器。
    
  • Metastore：用于生存与数据导入和导出相关的元数据信息，如表结构、字段映射、导入导出设置等。Metastore可以利用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或HDFS来存储元数据。
    
    
    
    
  
  

二、Sqoop特点

• 简化数据传输过程。
  
• 高效处理大数据量，支持并行导入和导出操纵。
  
• 机动的数据格式支持，包括文本文件、Avro、Parquet等。
  
• 丰富的连接器支持，可以直接与多种关系型数据库举行交互。
  
• 支持数据压缩和加密功能，保护数据的安全性。
  
• 与Hadoop生态系统紧密集成，可以充实利用Hadoop的分布式计算和存储能力。
  

三、Sqoop常用命令及参数

以下是Sqoop的一些常用命令及其参数：

• import：将关系型数据库中的数据导入到Hadoop集群中。
  
  
  
  • 常用参数：
    
    
    
    • --connect：指定数据库连接URL。
      
    • --username：指定数据库用户名。
      
    • --password：指定数据库密码。
      
    • --table：指定要导入的数据库表名。
      
    • --columns：指定要导入的列。
      
    • --target-dir：指定导入数据的目标目次。
      
    • --where：指定导入数据的条件。
      
    • --split-by：指定用于拆分数据的列。
      
    • --incremental：指定增量导入的模式（如append）。
      
    • --check-column：指定用于检查增量数据的列。
      
    • --last-value：指定前次导入的值，用于增量导入。
      
    
    
  
  
• export：将Hadoop集群中的数据导出到关系型数据库中。
  
  
  
  • 常用参数：
    
    
    
    • --connect：指定数据库连接URL。
      
    • --username：指定数据库用户名。
      
    • --password：指定数据库密码。
      
    • --table：指定要导出的数据库表名。
      
    • --export-dir：指定导出数据的源目次。
      
    • --input-fields-terminated-by：指定输入字段的分隔符。
      
    • --input-lines-terminated-by：指定输入行的分隔符。
      
    • --columns：指定要导出的列。
      
    
    
  
  
• eval：实行SQL查询语句并返回效果。
  
  
  
  • 常用参数：
    
    
    
    • --connect：指定数据库连接URL。
      
    • --username：指定数据库用户名。
      
    • --password：指定数据库密码。
      
    • --query：指定要实行的SQL查询语句。
      
    
    
  
  
• list-databases：列出数据库中的所有数据库名称。
  
• list-tables：列出指定数据库中的所有表名。
  
• create-hive-table：生成与关系数据库表结构对应的Hive表结构。
  
• codegen：将关系型数据库中的表映射为一个Java类。
  
• import-all-tables：将关系型数据库中的所有表导入到HDFS中。
  
• job：用于创建、列出、实行和删除Sqoop作业。
  
  
  
  • 常用参数：
    
    
    
    • --create：创建一个新的Sqoop作业。
      
    • --list：列出所有Sqoop作业。
      
    • --exec：实行指定的Sqoop作业。
      
    • --delete：删除指定的Sqoop作业。
      
    
    
  
  

四、利用示例

以下是一些Sqoop命令的利用示例：

• 全量导入数据到Hive中：
  

1. sqoop import \
2. --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
3. --username root \
4. --password 000000 \
5. --table staff \
6. --hive-import \
7. --hive-table hive_staff

复制代码

• 增量导入数据到HDFS中：
  

1. sqoop import \
2. --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
3. --username root \
4. --password 000000 \
5. --table staff \
6. --target-dir /user/hive/warehouse/staff_hdfs \
7. --check-column id \
8. --incremental append \
9. --last-value 3

复制代码

• 导出数据到关系型数据库中：
  

1. sqoop export \
2. --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
3. --username root \
4. --password 000000 \
5. --table staff \
6. --export-dir /user/company \
7. --input-fields-terminated-by "\t"

复制代码

• 实行SQL查询并返回效果：
  

1. sqoop eval \
2. --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
3. --username root \
4. --password 000000 \
5. --query "SELECT * FROM staff"

复制代码

• 创建Sqoop作业：
  

1. sqoop job \
2. --create myjob \
3. --import \
4. --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
5. --username root \
6. --password 000000 \
7. --table staff \
8. --hive-import \
9. --hive-table hive_staff

复制代码

• 实行Sqoop作业：
  

1. sqoop job \
2. --exec myjob

复制代码

五、留意事项

• 在利用Sqoop时，需要确保Hadoop和关系型数据库已经正确设置并运行。
  
• 根据现实需求选择合适的数据格式和连接器。
  
• 在实行增量导入时，需要指定正确的检查列和前次导入的值。
  
• Sqoop作业可以方便地管理和实行数据导入和导出任务，发起在现实利用中充实利用。
  

以上是Sqoop命令行利用的详解，包括Sqoop的简介、架构、特点、常用命令及参数、利用示例和留意事项。通过把握这些知识，可以更好地利用Sqoop在Hadoop和关系型数据库之间举行数据传输和处理。

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