hadoop3.3 安装配置sqoop1.4.7

一：在hadoop3.3中安装配置sqoop1.4.7

前言：

sqoop功能已经非常完善了，没有什么可以更新的了，官方停止更新维护了。因此官方集成的hadoop包停留在了2.6.0版本,在hadoop3.3.0版本会提示类版本过低错误，但纯净版sqoop有缺少必须的第三方库,所以将这两个包下载下来，提取部分sqoop_hadoop2.6.0版本的jar包放到纯净版sqoop的lib目录下，在sqoop配置文件中加入获取当前环境中的hive及hadoop的lib库来使用.
配置sqoop1.4.7 支持hadoop3.3

1:下载sqoop1.4.7的两个版本
http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.7
sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz # 只用到里面的jar包
sqoop-1.4.7.tar.gz # 上传到服务器
2：提取sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0根目录下的sqoop-1.4.7.jar放到sqoop-1.4.7根目录，正常纯净版sqoop是没有这个jar包的
3：提取lib目录下的这三个必须的jar包放到sqoop-1.4.7/lib/目录下，正常纯净版sqoop的lib目录下是没有文件的。

 
 
 4：提取出sqoop-1.4.6.jar放在hadoop的lib下
添加sqoop配置信息，引用hadoop，hive的lib库

sqoop-1.4.7/conf 目录下的sqoop-env.sh文件追加如下信息

1. export HADOOP_COMMON_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
2. export HADOOP_MAPRED_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
3. export HIVE_HOME=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin
4. export HIVE_CONF_DIR=/export/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf
5. export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib/*

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添加sqoop环境变量

在/etc/profile 中添加

1. export SQOOP_HOME=/export/server/sqoop/
2. export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin

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二：sqoop 常见的使用方式

sqoop的数据导入操作

1：sqoop help  查看帮助文档命令
2：查看数据库中的所有表

1. sqoop list-tables \
2. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/hue \
3. --username root \
4. --password 123456

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3：如何将MySQL中的数据全量的导入到HDFS中（全量）

1. 命令1:
2. sqoop import \
3. --connect jdbc:mysql://192.168.50.150:3306/test \
4. --username root \
5. --password root \
6. --table emp
8. 说明:
9.     默认情况下, 会将数据导入到操作sqoop用户的HDFS的家目录下,在此目录下会创建一个以导入表的表名为名称文件夹, 在此文件夹下莫每一条数据会运行一个mapTask, 数据的默认分隔符号为 逗号
10.    
11. 思考: 是否更改其默认的位置呢?
12. sqoop import \
13. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
14. --username root \
15. --password 123456 \
16. --table emp \
17. --delete-target-dir \
18. --target-dir '/sqoop_works/emp_1'
20. 思考: 是否调整map的数量呢?
21. sqoop import \
22. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
23. --username root \
24. --password 123456 \
25. --table emp \
26. --delete-target-dir \
27. --target-dir '/sqoop_works/emp_2' \
28. --split-by id \
29. -m 2
31. 思考: 是否调整默认分隔符号呢? 比如调整为 \001
32. sqoop import \
33. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
34. --username root \
35. --password 123456 \
36. --table emp \
37. --fields-terminated-by '\001' \
38. --delete-target-dir \
39. --target-dir '/sqoop_works/emp_3' \
40. -m 1

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View Code4：将MySQL中的数据全量的导入到hive中

1. 以emp_add 表为例
3. 第一步: 在HIVE中创建一个目标表
4. create database hivesqoop;
5. use hivesqoop;
6. create table hivesqoop.emp_add_hive(
7.     id  int,
8.     hno string,
9.     street string,
10.     city string
11. )
12. row format delimited fields terminated by '\t'
13. stored as  orc ;
15. 第二步: 通过sqoop完成数据导入操作
16. sqoop import \
17. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
18. --username root \
19. --password 123456 \
20. --table emp_add \
21. --hcatalog-database hivesqoop \
22. --hcatalog-table emp_add_hive \
23. -m 1

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View Code5：如何将MySQL中的数据条件的导入到HDFS中

1. 方式一: 通过 where的方式
2. sqoop import \
3. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
4. --username root \
5. --password 123456 \
6. --table emp \
7. --where 'id > 1205' \
8. --delete-target-dir \
9. --target-dir '/sqoop_works/emp_2' \
10. --split-by id \
11. -m 2
13. 方式二: 通过SQL的方式
14. sqoop import \
15. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
16. --username root \
17. --password 123456 \
18. --query 'select deg  from emp where 1=1 AND \$CONDITIONS' \
19. --delete-target-dir \
20. --target-dir '/sqoop_works/emp_4' \
21. --split-by id \
22. -m 1
24. 注意:
25.     如果SQL语句使用 双引号包裹,  $CONDITIONS前面需要将一个\进行转义, 单引号是不需要的

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View Code6：如何通过条件的方式导入到hive中 (后续模拟增量导入数据)

1. sqoop import \
2. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
3. --username root \
4. --password 123456 \
5. --table emp_add \
6. --where 'id > 1205' \
7. --hcatalog-database hivesqoop \
8. --hcatalog-table emp_add_hive \
9. -m 1
11. 或者:
12. sqoop import \
13. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
14. --username root \
15. --password 123456 \
16. --query 'select * from emp_add where id>1205 and $CONDITIONS'
17. --hcatalog-database hivesqoop \
18. --hcatalog-table emp_add_hive \
19. -m 1

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View Codesqoop的数据导出操作

需求: 将hive中 emp_add_hive 表数据导出到MySQL中

1. # 第一步: 在mysql中创建目标表 (必须创建)
2. create table test.emp_add_mysql(
3.     id     INT  ,
4.     hno    VARCHAR(32) NULL,
5.     street VARCHAR(32) NULL,
6.     city   VARCHAR(32) NULL
7. );
9. # 第二步: 执行sqoop命令导出数据
10. sqoop export \
11. --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \
12. --username root \
13. --password 123456 \
14. --table emp_add_mysql \
15. --hcatalog-database hivesqoop \
16. --hcatalog-table emp_add_hive \
17. -m 1

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sqoop相关常用参数

参数说明--connect连接关系型数据库的URL--username连接数据库的用户名--password连接数据库的密码--driverJDBC的driver class--query或--e 将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参--target-dir，--hcatalog-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上关键字。如果使用双引号包含，则​CONDITIONS前要加上\以完成转义：$CONDITIONS--hcatalog-database指定HCatalog表的数据库名称。如果未指定，default则使用默认数据库名称。提供 --hcatalog-database不带选项--hcatalog-table是错误的。--hcatalog-table此选项的参数值为HCatalog表名。该--hcatalog-table选项的存在表示导入或导出作业是使用HCatalog表完成的，并且是HCatalog作业的必需选项。--create-hcatalog-table此选项指定在导入数据时是否应自动创建HCatalog表。表名将与转换为小写的数据库表名相同。--hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY")' \建表时追加存储格式到建表语句中，tblproperties修改表的属性，这里设置orc的压缩格式为SNAPPY-m指定并行处理的MapReduce任务数量。 -m不为1时，需要用split-by指定分片字段进行并行导入，尽量指定int型。--split-by id如果指定-split by, 必须使用$CONDITIONS关键字, 双引号的查询语句还要加\--hcatalog-partition-keys --hcatalog-partition-valueskeys和values必须同时存在，相当于指定静态分区。允许将多个键和值提供为静态分区键。多个选项值之间用，（逗号）分隔。比如： --hcatalog-partition-keys year,month,day --hcatalog-partition-values 1999,12,31--null-string '\N' --null-non-string '\N'指定mysql数据为空值时用什么符号存储，null-string针对string类型的NULL值处理，--null-non-string针对非string类型的NULL值处理--hive-drop-import-delims设置无视字符串中的分割符（hcatalog默认开启）--fields-terminated-by '\t'  

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