sqoop 常用命令整理（二）

接上一篇！

26.Validate 它用来比较源数据和目标数据的数量 它有三个接口 Validator。

它有三个接口
Validator.
Property:         validator
Description:      Driver for validation,
                  must implement org.apache.sqoop.validation.Validator
Supported values: The value has to be a fully qualified class name.
Default value:    org.apache.sqoop.validation.RowCountValidator

Validation Threshold
Property:         validation-threshold
Description:      Drives the decision based on the validation meeting the
                  threshold or not. Must implement
                  org.apache.sqoop.validation.ValidationThreshold
Supported values: The value has to be a fully qualified class name.
Default value:    org.apache.sqoop.validation.AbsoluteValidationThreshold

Validation Failure Handler
Property:         validation-failurehandler
Description:      Responsible for handling failures, must implement
                  org.apache.sqoop.validation.ValidationFailureHandler
Supported values: The value has to be a fully qualified class name.
Default value:    org.apache.sqoop.validation.LogOnFailureHandler

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com/corp  \
    --table EMPLOYEES --validate

$ sqoop export --connect jdbc:mysql://db.example.com/foo --table bar  \
    --export-dir /results/bar_data --validate

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com/corp --table EMPLOYEES \
    --validate --validator org.apache.sqoop.validation.RowCountValidator \
    --validation-threshold \
          org.apache.sqoop.validation.AbsoluteValidationThreshold \
    --validation-failurehandler \
          org.apache.sqoop.validation.LogOnFailureHandler

28.sqoop job 保存常用的作业，以便下次快速调用

　　--create <job-id>   创建一个新的job.

　　--delete <job-id>   删除job

　　--exec <job-id>    执行job

　　--show <job-id>    显示job的参数

　　--list          列出所有的job

29.例子

#创建job
$ sqoop job --create myjob -- import --connect jdbc:mysql://example.com/db \
    --table mytable
#列出所有job
$ sqoop job --list
#查看job
$ sqoop job --show myjob
 Job: myjob
 Tool: import
 Options:
 ----------------------------
 direct.import = false
 codegen.input.delimiters.record = 0
 hdfs.append.dir = false
 db.table = mytable
 ...
#执行job
$ sqoop job --exec myjob
10/08/19 13:08:45 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
...
#重写参数
$ sqoop job --exec myjob -- --username someuser -P
Enter password:
...

30.别的常用工具

sqoop-metastore

sqoop-merge

#合并两个目录
 $ sqoop merge --new-data newer --onto older --target-dir merged \
   --jar-file datatypes.jar --class-name Foo --merge-key id

sqoop-codegen

sqoop-create-hive-table

#在hive中创建一个名叫emps的和employees一样的表
 $ sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://db.example.com/corp \
   --table employees --hive-table emps

#选择10行数据
$ sqoop eval --connect jdbc:mysql://db.example.com/corp \
    --query "SELECT * FROM employees LIMIT 10"
#往foo表插入一行
$ sqoop eval --connect jdbc:mysql://db.example.com/corp \
    -e "INSERT INTO foo VALUES(42, 'bar')"

$ sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://database.example.com/
information_schema
employees

sqoop-list-tables

后面是附录，我把前面攒得一些东西放在这里了。

import的主要参数
--connect <jdbc-uri>    jdbc连接地址
--connection-manager <class-name>     连接管理者
--driver <class-name>     驱动类
--hadoop-mapred-home <dir>     $HADOOP_MAPRED_HOME
--help     help信息
-P     从命令行输入密码
--password <password>     密码
--username <username>     账号
--verbose    打印信息
--connection-param-file <filename>  可选参数

Argument     Description
--append     添加到hdfs中已经存在的dataset
--as-avrodatafile     导入数据作为avrodata
--as-sequencefile     导入数据位SequenceFiles
--as-textfile          默认导入数据为文本
--boundary-query <statement>     创建splits的边界
--columns <col,col,col…>     选择列
--direct             使用直接导入快速路径
--direct-split-size <n>     在快速模式下每n字节使用一个split
--fetch-size <n>     一次读入的数量
--inline-lob-limit <n>     最大数值 an inline LOB
-m,--num-mappers <n>     通过实行多少个map，默认是4个，某些数据库8 or 16性能不错
-e,--query <statement>     通过查询语句导入
--split-by <column-name>     创建split的列，默认是主键
--table <table-name>     要导入的表名
--target-dir <dir>     HDFS 目标路径
--warehouse-dir <dir>     HDFS parent for table destination
--where <where clause>     where条件
-z,--compress     Enable compression
--compression-codec <c>     压缩方式，默认是gzip
--null-string <null-string>    字符列null值
--null-non-string <null-string>     非字符列null值

export主要参数
--direct     快速导入
--export-dir <dir>     HDFS到处数据的目录
-m,--num-mappers <n>     都少个map线程
--table <table-name>     导出哪个表
--call <stored-proc-name>     存储过程
--update-key <col-name>     通过哪个字段来判断更新
--update-mode <mode>     插入模式，默认是只更新，可以设置为allowinsert.
--input-null-string <null-string>     字符类型null处理
--input-null-non-string <null-string>     非字符类型null处理
--staging-table <staging-table-name>     临时表
--clear-staging-table                     清空临时表
--batch                                     批量模式


转义字符相关参数。
Argument     Description
--enclosed-by <char>     设置字段结束符号
--escaped-by <char>     用哪个字符来转义
--fields-terminated-by <char>     字段之间的分隔符
--lines-terminated-by <char>     行分隔符
--mysql-delimiters             使用mysql的默认分隔符: , lines: \n escaped-by: \ optionally-enclosed-by: '
--optionally-enclosed-by <char>     复制结束符