Sqoop解决关系型数据库与HDFS之间进行数据转换

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

Sqoop是一个转换工具,用于在关系型数据库与HDFS之间进行数据转换。

以下操作就是使用sqoop在mysql和hdfs之间转换数据。

1.安装

我们使用的版本是sqoop-1.4.3.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz,打算安装在/usr/local目录下。

首先就是解压缩,重命名为sqoop,然后在文件/etc/profile中设置环境变量SQOOP_HOME。

把mysql的jdbc驱动mysql-connector-java-5.1.10.jar复制到sqoop项目的lib目录下。

2.重命名配置文件

在${SQOOP_HOME}/conf中执行命令

mv  sqoop-env-template.sh  sqoop-env.sh

在conf目录下,有两个文件sqoop-site.xml和sqoop-site-template.xml内容是完全一样的,不必在意,我们只关心sqoop-site.xml即可。

3.修改配置文件sqoop-env.sh

内容如下

#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop/

#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop

#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase

#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/usr/local/hive

#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zk

好了,搞定了,下面就可以运行了。

4.把数据从mysql导入到hdfs中

在mysql中数据库test中有一张表是aa

现在我们要做的是把aa中的数据导入到hdfs中,执行命令如下

sqoop ##sqoop命令

import ##表示导入

–connect jdbc:mysql://ip:3306/sqoop ##告诉jdbc,连接mysql的url

–username root ##连接mysql的用户名

–password admin ##连接mysql的密码

–table aa ##从mysql导出的表名称

–fields-terminated-by ‘\t’ ##指定输出文件中的行的字段分隔符

-m 1 ##复制过程使用1个map作业

以上的命令中后面的##部分是注释,执行的时候需要删掉;另外,命令的所有内容不能换行,只能一行才能执行。以下操作类似。

该命令执行结束后,观察hdfs的目录/user/{USER_NAME},下面会有一个文件夹是aa,里面有个文件是part-m-00000。该文件的内容就是数据表aa的内容,字段之间是使用制表符分割的。

5.把数据从hdfs导出到mysql中

把上一步导入到hdfs的数据导出到mysql中。我们已知该文件有两个字段,使用制表符分隔的。那么,我们现在数据库test中创建一个数据表叫做bb,里面有两个字段。然后执行下面的命令

sqoop

export ##表示数据从hive复制到mysql中

–connect jdbc:mysql://192.168.1.113:3306/test

–username root

–password admin

–table bb ##mysql中的表,即将被导入的表名称

–export-dir ‘/user/root/aa/part-m-00000′ ##hive中被导出的文件

–fields-terminated-by ‘\t’ ##hive中被导出的文件字段的分隔符

命令执行完后,再去观察表bb中的数据,是不是已经存在了!

Hadoop启动时,出现 Warning:$HADOOP_HOME is deprecated 

虽然不影响程序运行,但是看到这样的警告信息总是觉得自己做得不够好,怎么去掉哪?

我们一步步分享,先看一下启动脚本start-all.sh的源码,

虽然我们看不懂shell脚本的语法,但是可以猜到可能和文件hadoop-config.sh有关,我们再看一下这个文件的源码。该文件特大,我们只截取最后一部分,

从图中的红色框框中可以看到,脚本判断变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS和HADOOP_HOME的值,如果前者为空,后者不为空,则显示警告信息“Warning……”。

我们在安装hadoop是,设置了环境变量HADOOP_HOME造成的。

网上有的说新的hadoop版本使用HADOOP_INSTALL作为环境变量,我还没有看到源代码,并且担心其他框架与hadoop的兼容性,所以暂时不修改,那么只好设置HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS的值了。

修改配置文件/etc/profile(我原来一直在这里设置环境变量,操作系统是rhel6.3),增加环境变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS,

保存退出,再次启动hadoop,就不会出现警告信息了

1列出mysql数据库中的所有数据库

sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username dyh -password 000000

2、连接mysql并列出数据库中的表

sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username dyh –password 000000

3、将关系型数据的表结构复制到hive

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –table users –username dyh

–password 000000 –hive-table users –fields-terminated-by “\0001″ –lines-terminated-by “\n”;

参数说明:

–fields-terminated-by “\0001″ 是设置每列之间的分隔符,”\0001″是ASCII码中的1,它也是hive的默认行内分隔符, 而sqoop的默认行内分隔符为”,” 

–lines-terminated-by “\n” 设置的是每行之间的分隔符,此处为换行符,也是默认的分隔符;

注意:只是复制表的结构,表中的内容没有复制

4、将数据从关系数据库导入文件到hive表中

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username dyh –password 000000

–table users –hive-import –hive-table users -m 2 –fields-terminated-by “\0001″;

参数说明:

-m 2 表示由两个map作业执行;

–fields-terminated-by “\0001″ 需同创建hive表时保持一致;

5hive中的表数据导入到mysql数据库表中

sqoop export –connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test –username dyh –password 000000

–table users –export-dir /user/hive/warehouse/users/part-m-00000

–input-fields-terminated-by ‘\0001′

注意:

1、在进行导入之前,mysql中的表userst必须已经提起创建好了。

2、jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test中的IP地址改成localhost会报异常,具体见本人上一篇帖子

6、将数据从关系数据库导入文件到hive表中,–query 语句使用

sqoop import –append –connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test –username dyh –password 000000 –query “select id,age,name from userinfos where \$CONDITIONS” -m 1 –target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 –fields-terminated-by “,”;

7、将数据从关系数据库导入文件到hive表中,–columns –where 语句使用

sqoop import –append –connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test –username dyh –password 000000 –table userinfos –columns “id,age,name” –where “id > 3 and (age = 88 or age = 80)” -m 1 –target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 –fields-terminated-by “,”;

注意:–target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 可以用 –hive-import –hive-table userinfos2 进行替换

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