Sqoop【付诸实践 02】Sqoop1最新版 全库导入 + 数据过滤 + 字段类型支持 说明及举例代码(query参数及字段类型强制转换)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: 【2月更文挑战第10天】Sqoop【付诸实践 02】Sqoop1最新版 全库导入 + 数据过滤 + 字段类型支持 说明及举例代码(query参数及字段类型强制转换)

1.环境说明

还是之前的环境:

# 不必要信息不再贴出
# JDK
[root@tcloud ~]# java -version
java version "1.8.0_251"
# MySQL
[root@tcloud ~]# mysql -V
mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.28
# Hadoop
[root@tcloud ~]# hadoop version
Hadoop 3.1.3
# Hive 
[root@tcloud ~]# hive --version
Hive 3.1.2
# Sqoop
[root@tcloud ~]# sqoop version
Sqoop 1.4.7

2.import-all-tables

Sqoop1支持通过 import-all-tables 命令进行全库导出到 HDFS/Hive,但需要注意有以下两个限制:

  • 所有表必须有主键;或者使用 --autoreset-to-one-mapper ,代表只启动一个 map task,即不并行执行。【若仍希望并行执行,则可以使用 --split-by 指明拆分数据的参考列】 ;
  • 你不能使用非默认的分割列,也不能通过 WHERE 子句添加任何限制。官方原文 You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditionsvia a WHERE clause.

导入的默认路径是:/user/用户名/若干数据表名/数据文件和_SUCCESS,如果想要指定目录需要使用指定的参数【具体参数可以使用 sqoop help import-all-tables 查看】

【实例 :one: 】全库导入到 HDFS:

# 注意:指定导入目录使用的是 --warehouse-dir 不是 --target-dir 参数
sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://tcloud:3306/mysql \
--username root \
--password tcloud@2021\
--warehouse-dir /sqoop_all \  
--fields-terminated-by '\t' \
--bindir /usr/local/sqoop/lib/ \
-m 1
# 所有表都有主键时 可以设置-m 的参数大于1 否则只能为 1

【实例 :two: 】全库导出到 Hive:

# 注意:指定导入的数据库使用 --hive-database
sqoop import-all-tables \
-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
--connect jdbc:mysql://tcloud:3306/mysql \
--username root \
--password tcloud@2021\
--hive-database sqoop_test \
--hive-import \
--hive-overwrite \
--bindir /usr/local/sqoop/lib/ \
-m 1

3.query

Sqoop1 支持使用 query 参数定义查询 SQL实现对数据的过滤,从而可以导入任何想要的结果集。实例:

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://tcloud:3306/mysql \
--username root \
--password tcloud@2021\
--query 'select * from help_keyword where $CONDITIONS and help_keyword_id < 50' \ 
--delete-target-dir \      
--target-dir /sqoop_hive \
--hive-database sqoop_test \        # 指定导入目标数据库 不指定则默认使用Hive中的default库
--hive-table filter_help_keyword \    # 指定导入目标表
--split-by help_keyword_id \        # 指定用于 split 的列   
--hive-import \                        # 导入到 Hive
--hive-overwrite \    
--bindir /usr/local/sqoop/lib/ \      
-m 1

在使用 query 进行数据过滤时,需要注意以下三点:

  • 必须用 --hive-table 指明目标表;
  • 如果并行度 -m 不为 1 或者没有指定 --autoreset-to-one-mapper ,则需要用 --split-by 指明参考列;
  • SQL 的 where 字句必须包含 $CONDITIONS ,这是固定写法,作用是动态替换。

4.字段类型支持

Sqoop1默认支持数据库的大多数字段类型,但是某些特殊类型是不支持的。遇到不支持的类型,程序会抛出异常 Hive does not support the SQL type for column xxx 异常,此时可以通过下面两个参数进行强制类型转换:

  • --map-column-java :重写 SQL 到 Java 类型的映射;
  • --map-column-hive :重写 Hive 到 Java 类型的映射。

示例如下,将原先 id 字段强制转为 String 类型, value 字段强制转为 Integer 类型:

$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer
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Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL、Oracle、Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器。Sqoop,类似于其他ETL工具,使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。Sqoop专为大数据批量传输设计,能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
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