一、Sqoop简介

Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。

Sqoop于2012年3月孵化出来，现在是一个顶级的Apache项目。

最新的稳定版本是1.4.6。Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，1.99.7与1.4.6不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于生产部署。

二、Sqoop原理

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。

三、Sqoop安装

安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。

3.1、下载并解压

1) 最新版下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/

2) 上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中，如我的上传目录是：/home/admin/softwares/installation

3) 解压sqoop安装包到指定目录，如：

$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C ~/modules/

3.2、修改配置文件

Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似，在sqoop根目录下的conf目录中。

1) 重命名配置文件

$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh $ mv sqoop-site-template.xml sqoop-site.xml

2) 修改配置文件

sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/admin/modules/hadoop-2.7.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/admin/modules/hadoop-2.7.2
export HIVE_HOME=/home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin
export ZOOKEEPER_HOME=/home/admin/modules/zookeeper-3.4.5
export ZOOCFGDIR=/home/admin/modules/zookeeper-3.4.5/conf

这里的zookeeper是配合HBASE使用的，所以这里可以不配置他，因为没有用到HBASE

3.3、拷贝JDBC驱动

拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下，如：

$ cp -a mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ~/modules/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/

3.4、验证Sqoop

我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：

$ bin/sqoop help
出现一些Warning警告（警告信息已省略），并伴随着帮助命令的输出：
Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table     Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables     Import tables from a database to HDFS
  import-mainframe    Import datasets from a mainframe server to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases        List available databases on a server
  list-tables           List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore           Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information

3.5、测试Sqoop是否能够成功连接数据库

$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://linux01:3306/ --username root --password 123456
出现如下输出：
information_schema
metastore
mysql
performance_schema

四、Sqoop的简单使用案例

4.1、导入数据

在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。

4.1.1、RDBMS到HDFS

1) 确定Mysql服务开启正常

2) 在Mysql中新建一张表并插入一些数据

$ mysql -uroot -p123456
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');

3) 导入数据

（1）全部导入

$ bin/sqoop import \      --这里反斜杠的意思是，命令没有书写完，此时敲回车的继续书写下一行的意思。如果没有这个反斜杠敲回车是直接执行当前命令了
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"

前三行-连接mysql需要信息，第四行：源mysql数据表第五六行：输出到hdfs那个目录、如果目录存在则删除第七行：导数据需要一个map 第八行：每一列分隔符（）

（2）查询导入

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

尖叫提示：must contain ‘$CONDITIONS’ in WHERE clause.( 详情参见文档 Sqoop User Guide (v1.4.6).mhtml )

尖叫提示：如果query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转移符，防止shell识别为自己的变量。（linux系统以为使用linux变量）

尖叫提示：–query选项，不能同时与–table选项使用

当我们启用三个map***去处理mysql**过来的数据的时候，那么每个map**读取的数据的索引是不同的，为了避免重复读取，那么我们就需要记住索引，那么CONDITIONS**的作用就是如此。记住当前map**读取数据的索引。例如map1 –* *获取第一行到第十行数据、map2**获取11-20**、map3**获取21-31***

我们要知道使用$CONDITIONS\$的时候，必须同时使用***split by*，标注，我们需要根据表中的那个字段分割数据。*注意当**map num=1**的时候不需要指明**split by**（上面的代码就没有指明**split by**）***

（3**）导入指定列**

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \
--table staff

尖叫提示：columns中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格

（4**）使用sqoop**关键字筛选查询导入数据

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"

尖叫提示：在Sqoop中可以使用sqoop import -D property.name=property.value这样的方式加入执行任务的参数，多个参数用空格隔开。

4.1.2、RDBMS到Hive

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \
--username root  \
--password 123456  \ 
--table staff  \
--num-mappers 1  \
--hive-import  \
--fields-terminated-by "\t"  \
--hive-overwrite  \
--hive-table staff_hive

尖叫提示：该过程分为两步，第一步将数据导入到HDFS，第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库

尖叫提示：第一步默认的临时目录是/user/admin/表名

如果不指明导入hive那张表，那么会自动仔hive中创建跟mysql表名相同的表，存储数据

4.2、导出数据

在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。

4.2.1、HIVE/HDFS到RDBMS

$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff \
--input-fields-terminated-by "\t"

尖叫提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建

思考：数据是覆盖还是追加 -追加

4.3、脚本打包

使用opt格式的文件打包sqoop命令，然后执行

1) 创建一个.opt**文件**

$ mkdir opt $ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt

2) 编写sqoop**脚本（每个参数一行的风格：参数一行，值一行）**

$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect
jdbc:mysql://linux01:3306/company
--username
root
--password
123456
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"

3) 执行该脚本

$ bin/sqoop –options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt

五、Sqoop一些常用命令及参数

5.1、常用命令列举

这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。

序号	命令	类	说明
1	import	ImportTool	将数据导入到集群
2	export	ExportTool	将集群数据导出
3	codegen	CodeGenTool	获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar
4	create-hive-table	CreateHiveTableTool	创建Hive表
5	eval	EvalSqlTool	查看SQL执行结果
6	import-all-tables	ImportAllTablesTool	导入某个数据库下所有表到HDFS中
7	job	JobTool	用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。
8	list-databases	ListDatabasesTool	列出所有数据库名
9	list-tables	ListTablesTool	列出某个数据库下所有表
10	merge	MergeTool	将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中
11	metastore	MetastoreTool	记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
12	help	HelpTool	打印sqoop帮助信息
13	version	VersionTool	打印sqoop版本信息

5.2、命令&参数详解

刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。

首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。

5.2.1、公用参数：数据库连接

序号	参数	说明
1	–connect	连接关系型数据库的URL
2	–connection-manager	指定要使用的连接管理类（不常用）
3	–driver	JDBC的driver class（不常用）
4	–help	打印帮助信息（不常用）
5	–password	连接数据库的密码
6	–username	连接数据库的用户名
7	–verbose	在控制台打印出详细信息（不常用）

5.2.2、公用参数：import

序号	参数	说明
1	–enclosed-by	给字段值前后加上指定的字符
2	–escaped-by	对字段中的双引号加转义符
3	–fields-terminated-by	设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号
4	–lines-terminated-by	设定每行记录之间的分隔符，默认是\n
5	–mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以\n分隔，默认转义符是\，字段值以单引号包裹。
6	–optionally-enclosed-by	给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。

5.2.3、公用参数：export

序号	参数	说明
1	–input-enclosed-by	对字段值前后加上指定字符
2	–input-escaped-by	对含有转移符的字段做转义处理
3	–input-fields-terminated-by	字段之间的分隔符
4	–input-lines-terminated-by	行之间的分隔符
5	–input-optionally-enclosed-by	给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符

5.2.4、公用参数：hive

序号	参数	说明
1	–hive-delims-replacement	用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符
2	–hive-drop-import-delims	在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符
3	–map-column-hive	生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型（更改mysql数据类型再导入hive）
4	–hive-partition-key	创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string
5	–hive-partition-value	导入数据时，指定某个分区的值
6	–hive-home	hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7	–hive-import	将数据从关系数据库中导入到hive表中
8	–hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
9	–create-hive-table	默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。
10	–hive-table	后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
11	–table	指定关系数据库的表名

公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。

5.2.5、命令&参数：import

将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。

1) 命令：

如：导入数据到hive中

$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--hive-import   //如果删除这行，表示是导入到hdfs中。路径默认是/user/admin/表名

如：增量导入数据到hive中，mode=append

append导入：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \   //如果不指定那么会放到临时目录中，然后再删除
--check-column id \
--incremental append \  //追加的方式添加到hive中
--last-value 3   //从mysql中取第三行后面的数据追加（不包括第三行）

尖叫提示：append不能与–hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter –append-mode）

如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified

先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');
先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--m 1
再增量导入一部分数据：
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \
--last-value "2017-09-28 22:20:38" \
--m 1 \
--append

尖叫提示：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append（追加）还是要–merge-key（合并）

尖叫提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中

2) 参数：

序号	参数	说明
1	–append	将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。
2	–as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中
3	–as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中
4	–as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中
5	–boundary-query	边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。
6	–columns	指定要导入的字段
7	–direct	直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。
8	–direct-split-size	在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件
9	–inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值
10	–m或–num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认4个。
11	–query或–e	将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参–target-dir，–hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字
12	–split-by	按照某一列来切分表的工作单元，不能与–autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档）
13	–table	关系数据库的表名
14	–target-dir	指定HDFS路径
15	–warehouse-dir	与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录
16	–where	从关系数据库导入数据时的查询条件
17	–z或–compress	允许压缩
18	–compression-codec	指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip)
19	–null-string	string类型的列如果null，替换为指定字符串
20	–null-non-string	非string类型的列如果null，替换为指定字符串
21	–check-column
作为增量导入判断的列名
22	–incremental	mode：append或lastmodified
23	–last-value	指定某一个值，用于标记增量导入的位置

5.2.6、命令&参数：export

从HDFS（包括Hive和HBase）中奖数据导出到关系型数据库中。

1) 命令：

如：

$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--export-dir /user/company \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--num-mappers 1

2) 参数：

序号	参数	说明
1	–direct	利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率
2	–export-dir	存放数据的HDFS的源目录
3	-m或–num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认4个
4	–table	指定导出到哪个RDBMS中的表
5	–update-key	对某一列的字段进行更新操作
6	–update-mode	updateonly allowinsert(默认)
7	–input-null-string	请参考import该类似参数说明
8	–input-null-non-string	请参考import该类似参数说明
9	–staging-table	创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。
10	–clear-staging-table	如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表

5.2.7、命令&参数：codegen

将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。

如：

$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"

序号	参数	说明
1	–bindir	指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径
2	–class-name	设定生成的Java文件指定的名称
3	–outdir	生成Java文件存放的路径
4	–package-name	包名，如com.z，就会生成com和z两级目录
5	–input-null-non-string	在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串）
6	–input-null-string	将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用）
7	–map-column-java	数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：–map-column-java id=long, name=String
8	–null-non-string	在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值
9	–null-string	在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用）
10	–table	对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应

5.2.8、命令&参数：create-hive-table

生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。

命令：

如：

$ bin/sqoop create-hive-table \ –connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \ –username root \ –password 123456 \ –table staff \ –hive-table hive_staff

参数：

序号	参数	说明
1	–hive-home	Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录
2	–hive-overwrite	覆盖掉在Hive表中已经存在的数据
3	–create-hive-table	默认是false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败
4	–hive-table	后面接要创建的hive表
5	–table	指定关系数据库的表名

5.2.9、命令&参数：eval

可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。

命令：

如：

$ bin/sqoop eval \ –connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/company \ –username root \ –password 123456 \ –query “SELECT * FROM staff”

参数：

序号	参数	说明
1	–query或–e	后跟查询的SQL语句

5.2.10、命令&参数：import-all-tables

可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录

命令：

如：

$ bin/sqoop import-all-tables \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456 \ –warehouse-dir /all_tables

参数：

序号	参数	说明
1	–as-avrodatafile	这些参数的含义均和import对应的含义一致
2	–as-sequencefile
3	–as-textfile
4	–direct
5	–direct-split-size
6	–inline-lob-limit
7	–m或—num-mappers
8	–warehouse-dir
9	-z或–compress
10	–compression-codec

5.2.11、命令&参数：job

用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。

命令：

如：

$ bin/sqoop job \
 --create myjob -- import-all-tables \
 --connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
 --username root \
 --password 123456
$ bin/sqoop job \
--list
$ bin/sqoop job \
--exec myjob

尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格

尖叫提示：如果需要连接metastore，则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop

参数：

序号	参数	说明
1	–create	创建job参数
2	–delete	删除一个job
3	–exec	执行一个job
4	–help	显示job帮助
5	–list	显示job列表
6	–meta-connect	用来连接metastore服务
7	–show	显示一个job的信息
8	–verbose	打印命令运行时的详细信息

尖叫提示：在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化

<property>
	<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
	<value>true</value>
	<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

5.2.12、命令&参数：list-databases

命令：

如：

$ bin/sqoop list-databases \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/ \ –username root \ –password 123456

参数：与公用参数一样

5.2.13、命令&参数：list-tables

命令：

如：

$ bin/sqoop list-tables \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456

参数：与公用参数一样

5.2.14、命令&参数：merge

将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中

数据环境：

new_staff
1       AAA     male
2       BBB     male
3       CCC     male
4       DDD     male
old_staff
1       AAA     female
2       CCC     female
3       BBB     female
6       DDD     female

尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为\t，行与行之间的分割符为\n，如果直接复制，请检查之。

命令：

如：

创建JavaBean：
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
开始合并：
$ bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged \
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id
结果：
1	AAA	MALE
2	BBB	MALE
3	CCC	MALE
4	DDD	MALE
6	DDD	FEMALE

参数：

序号	参数	说明
1	–new-data	HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留
2	–onto	HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖
3	–merge-key
合并键，一般是主键ID
4	–jar-file	合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
5	–class-name	对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的
6	–target-dir	合并后的数据在HDFS里存放的目录

5.2.15、命令&参数：metastore

记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。

命令：

如：启动sqoop的metastore服务

$ bin/sqoop metastore

参数：

序号	参数	说明
1	–shutdown	关闭metastore

如果不启动这个服务，那么外部的机器是无法访问到这个***sqoop**的，只能够进行本机操作而已。**Metastore**就是暴露本机的**sqoop**，向外提供服务，能够使远程的机器调用本机的**sqoop**进行操作（类似**hive* *的* *bin/hive –service metastore* *向外暴露**hive**服务）***