sqoop2:从mysql导出数据到hdfs

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: sqoop 1.99.7 从mysql导出数据到hdfs中

sqoop2:从mysql导出数据到hdfs中

sqoop-shell

启动sqoopp-shell

jjzhu:bin didi$ sqoop2-shell 
Setting conf dir: /opt/sqoop-1.99.7/bin/../conf
Sqoop home directory: /opt/sqoop-1.99.7
Sqoop Shell: Type 'help' or '\h' for help.

sqoop:000> set server --host localhost --port 12000 --webapp sqoop
Server is set successfully
sqoop:000> show version --all
client version:
  Sqoop 1.99.7 source revision 435d5e61b922a32d7bce567fe5fb1a9c0d9b1bbb 
  Compiled by abefine on Tue Jul 19 16:08:27 PDT 2016
0    [main] WARN  org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader  - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
server version:
  Sqoop 1.99.7 source revision 435d5e61b922a32d7bce567fe5fb1a9c0d9b1bbb 
  Compiled by abefine on Tue Jul 19 16:08:27 PDT 2016
API versions:
  [v1]
sqoop:000>

配置sqoop server

sqoop:000> set server --host localhost --port 12000 --webapp sqoop
Server is set successfully

查看server连接是否可用

sqoop:000> show version --all
client version:
  Sqoop 1.99.7 source revision 435d5e61b922a32d7bce567fe5fb1a9c0d9b1bbb 
  Compiled by abefine on Tue Jul 19 16:08:27 PDT 2016
0    [main] WARN  org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader  - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
server version:
  Sqoop 1.99.7 source revision 435d5e61b922a32d7bce567fe5fb1a9c0d9b1bbb 
  Compiled by abefine on Tue Jul 19 16:08:27 PDT 2016
API versions:
  [v1]
sqoop:000>

创建链接

查看sqoop server上可用的链接

sqoop:000> show connector
+------------------------+---------+------------------------------------------------------------+----------------------+
|          Name          | Version |                           Class                            | Supported Directions |
+------------------------+---------+------------------------------------------------------------+----------------------+
| generic-jdbc-connector | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.jdbc.GenericJdbcConnector       | FROM/TO              |
| kite-connector         | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.kite.KiteConnector              | FROM/TO              |
| oracle-jdbc-connector  | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.jdbc.oracle.OracleJdbcConnector | FROM/TO              |
| ftp-connector          | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.ftp.FtpConnector                | TO                   |
| hdfs-connector         | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.hdfs.HdfsConnector              | FROM/TO              |
| kafka-connector        | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.kafka.KafkaConnector            | TO                   |
| sftp-connector         | 1.99.7  | org.apache.sqoop.connector.sftp.SftpConnector              | TO                   |
+------------------------+---------+------------------------------------------------------------+----------------------+
sqoop:000>
  • generic-jdbc-connector
    依赖于java JDBC的connector,可以作为数据导入的数据源和目标源
  • hdfs-connector
    以hdfs作为数据源或者目标源的connector

用如下命令创建一个generic-jdbc-connector的链接

sqoop:002> create link -c generic-jdbc-connector
Creating link for connector with name generic-jdbc-connector
Please fill following values to create new link object
Name: mysql_weibouser_link

Database connection

Driver class: com.mysql.jdbc.Driver
Connection String: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/spider
Username: root
Password: ****
Fetch Size: 
Connection Properties: 
There are currently 0 values in the map:
entry# protocol=tcp
There are currently 1 values in the map:
protocol = tcp
entry# 

SQL Dialect

Identifier enclose:  **注意  这里不能直接回车!要打一个空格符号!因为如果不打,查询mysql表的时候会在表上加上“”,导致查询出错!
**
New link was successfully created with validation status OK and name mysql_weibouser_link

创建hdfs link

sqoop:002> create link -c hdfs-connector
Creating link for connector with name hdfs-connector
Please fill following values to create new link object
Name: hdfs_weibouser_link

HDFS cluster

URI: hdfs://localhost:9000
Conf directory: /opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
Additional configs:: 
There are currently 0 values in the map:
entry# 
New link was successfully created with validation status OK and name hdfs_weibouser_link

查看link

sqoop:002> show link
+----------------------+------------------------+---------+
|         Name         |     Connector Name     | Enabled |
+----------------------+------------------------+---------+
| mysql_weibouser      | generic-jdbc-connector | true    |
| mysql_weibouser_link | generic-jdbc-connector | true    |
| hdfs_link            | hdfs-connector         | true    |
| hdfs_link2           | hdfs-connector         | true    |
| hdfs_weibouser_link  | hdfs-connector         | true    |
+----------------------+------------------------+---------+

创建job

sqoop:002> create job -f "mysql_weibouser_link" -t "hdfs_weibouser_link"
Creating job for links with from name mysql_weibouser_link and to name hdfs_weibouser_link
Please fill following values to create new job object
Name: job_weibouser

Database source

Schema name: spider
Table name: spiders_weibouser
SQL statement: 
Column names: 
There are currently 0 values in the list:
element# 
Partition column: 
Partition column nullable: 
Boundary query: 

Incremental read

Check column: 
Last value: 

Target configuration

Override null value: 
Null value: 
File format: 
  0 : TEXT_FILE
  1 : SEQUENCE_FILE
  2 : PARQUET_FILE
Choose: 0
Compression codec: 
  0 : NONE
  1 : DEFAULT
  2 : DEFLATE
  3 : GZIP
  4 : BZIP2
  5 : LZO
  6 : LZ4
  7 : SNAPPY
  8 : CUSTOM
Choose: 0
Custom codec: 
Output directory: hdfs://localhost:9000/usr/jjzhu/spider/spiders_weibouser
Append mode: 

Throttling resources

Extractors: 2
Loaders: 2

Classpath configuration

Extra mapper jars: 
There are currently 0 values in the list:
element# 
New job was successfully created with validation status OK  and name job_weibouser

各参数意义:

以下是各个属性
Name:一个标示符,自己指定即可。
Schema Name:指定Database或Schema的名字,在MySQL中,Schema同Database类似,具体什么区别没有深究过,但官网描述在创建时差不多。。
Table Name:自己指定导出的表。
SQL Statement:就是sql查询语句,文档上说需要指定一个$condition,但我一直没有创建成功,貌似是一个条件子句。
配置完以上几项,又回出现element#提示符,提示输入一些hash值,直接回车过。
Partition column:
Partition column nullable:
Boundary query
Last value
后面需要配置数据目的地各项值:
Null alue:大概说的是如果有空值用什么覆盖
File format:指定在HDFS中的数据文件是什么文件格式,这里使用TEXT_FILE,即最简单的文本文件。
Compression codec:用于指定使用什么压缩算法进行导出数据文件压缩,我指定NONE,这个也可以使用自定义的压缩算法CUSTOM,用Java实现相应的接口。
Custom codec:这个就是指定的custom压缩算法,本例选择NONE,所以直接回车过去。
Output directory:指定存储在HDFS文件系统中的路径,这里最好指定一个存在的路径,或者存在但路劲下是空的,貌似这样才能成功。
Append mode:用于指定是否是在已存在导出文件的情况下将新数据追加到数据文件中。
Extractors:2
Loaders:2
最后再次出现element#提示符,用于输入extra mapper jars的属性,可以什么都不写。直接回车。

至此若出现successful则证明已经成功创建。

查看创建的job

sqoop:002> show job
+----+---------------+-----------------------------------------------+--------------------------------------+---------+
| Id |     Name      |                From Connector                 |             To Connector             | Enabled |
+----+---------------+-----------------------------------------------+--------------------------------------+---------+
| 1  | spider_job    | mysql_weibouser (generic-jdbc-connector)      | hdfs_link (hdfs-connector)           | true    |
| 2  | job_weibouser | mysql_weibouser_link (generic-jdbc-connector) | hdfs_weibouser_link (hdfs-connector) | true    |
+----+---------------+-----------------------------------------------+--------------------------------------+---------+
sqoop:002> 

启动job

start job -n job_weibouser
sqoop:002> start job -n job_weibouser
Submission details
Job Name: job_weibouser
Server URL: http://localhost:12000/sqoop/
Created by: didi
Creation date: 2017-04-11 14:37:46 CST
Lastly updated by: didi
External ID: job_1491888730134_0003
    http://jjzhu:8088/proxy/application_1491888730134_0003/
2017-04-11 14:37:46 CST: BOOTING  - Progress is not available

查看job运行状态

sqoop:002> status job -n job_weibouser
Submission details
Job Name: job_weibouser
Server URL: http://localhost:12000/sqoop/
Created by: didi
Creation date: 2017-04-11 14:37:46 CST
Lastly updated by: didi
External ID: job_1491888730134_0003
    http://jjzhu:8088/proxy/application_1491888730134_0003/
2017-04-11 14:38:41 CST: SUCCEEDED 
Counters:
    org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter
        FILE_LARGE_READ_OPS: 0
        FILE_WRITE_OPS: 0
        HDFS_READ_OPS: 2
        HDFS_BYTES_READ: 290
        HDFS_LARGE_READ_OPS: 0
        FILE_READ_OPS: 0
        FILE_BYTES_WRITTEN: 51361466
        FILE_BYTES_READ: 25115854
        HDFS_WRITE_OPS: 2
        HDFS_BYTES_WRITTEN: 24652721
    org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormatCounter
        BYTES_WRITTEN: 0
    org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatCounter
        BYTES_READ: 0
    org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter
        TOTAL_LAUNCHED_MAPS: 2
        VCORES_MILLIS_REDUCES: 20225
        MB_MILLIS_MAPS: 27120640
        TOTAL_LAUNCHED_REDUCES: 2
        SLOTS_MILLIS_REDUCES: 20225
        VCORES_MILLIS_MAPS: 26485
        MB_MILLIS_REDUCES: 20710400
        SLOTS_MILLIS_MAPS: 26485
        MILLIS_REDUCES: 20225
        OTHER_LOCAL_MAPS: 2
        MILLIS_MAPS: 26485
    org.apache.sqoop.submission.counter.SqoopCounters
        ROWS_READ: 109408
        ROWS_WRITTEN: 109408
    org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter
        MAP_OUTPUT_MATERIALIZED_BYTES: 25115866
        REDUCE_INPUT_RECORDS: 109408
        SPILLED_RECORDS: 218816
        MERGED_MAP_OUTPUTS: 4
        VIRTUAL_MEMORY_BYTES: 0
        MAP_INPUT_RECORDS: 0
        SPLIT_RAW_BYTES: 290
        FAILED_SHUFFLE: 0
        MAP_OUTPUT_BYTES: 24762129
        REDUCE_SHUFFLE_BYTES: 25115866
        PHYSICAL_MEMORY_BYTES: 0
        GC_TIME_MILLIS: 1648
        REDUCE_INPUT_GROUPS: 109408
        COMBINE_OUTPUT_RECORDS: 0
        SHUFFLED_MAPS: 4
        REDUCE_OUTPUT_RECORDS: 109408
        MAP_OUTPUT_RECORDS: 109408
        COMBINE_INPUT_RECORDS: 0
        CPU_MILLISECONDS: 0
        COMMITTED_HEAP_BYTES: 1951399936
    Shuffle Errors
        CONNECTION: 0
        WRONG_LENGTH: 0
        BAD_ID: 0
        WRONG_MAP: 0
        WRONG_REDUCE: 0
        IO_ERROR: 0
Job executed successfully

查看hdfs的相关路径,看是否有输出文件

jjzhu:~ didi$ hdfs dfs -ls /usr/jjzhu/spider
Found 4 items
drwxr-xr-x   - didi supergroup          0 2017-04-11 14:38 /usr/jjzhu/spider/spiders_weibouser
drwxr-xr-x   - 777  supergroup          0 2017-04-11 10:58 /usr/jjzhu/spider/weibouser
drwxr-xr-x   - 777  supergroup          0 2017-04-11 13:33 /usr/jjzhu/spider/weobouser
drwxr-xr-x   - didi supergroup          0 2017-04-11 13:39 /usr/jjzhu/spider/weobouser2
jjzhu:~ didi$ hdfs dfs -ls /usr/jjzhu/spider/spiders_weibouser
Found 2 items
-rw-r--r--   1 didi supergroup   12262783 2017-04-11 14:38 /usr/jjzhu/spider/spiders_weibouser/33b56441-b638-48cc-8d0d-37a808f25653.txt
-rw-r--r--   1 didi supergroup   12389938 2017-04-11 14:38 /usr/jjzhu/spider/spiders_weibouser/73b20d50-de72-4aea-8c8c-d97cdc48e667.txt

也可以访问hdfs的webui进行查看http://localhost:50070/

注意事项

定位问题一定要查看日志,sqoop的日志输出在sqoop.properties 配的路径sqoop.log

  1. 在配置hdfs文件路径的时候,确保有写权限
    通过如下命令修改hdfs下文件的权限
hdfs dfs -chown -R 777 HDFS_PATH
  1. RemoteException:User: xxx is not allowed to impersonate xxx

代理问题,确保hadoop的core-site.xml的xxx有代理

    <!--把XXX改成自己的用户 -->
    <property>
          <name>hadoop.proxyuser.XXX.hosts</name>
          <value>*</value>
    </property>
    <property>
          <name>hadoop.proxyuser.XXX.groups</name>
          <value>*</value>
    </property>
  1. 开启sqoop的详细异常日志
sqoop:000> set option --name verbose --value true
  1. status job -n jobname时报错:java.net.ConnectException: Call From xxx.xxx.xxx.xxx to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refuse

这个问题一般是在hadoop2.x版本里会出现,Hadoop的datanode需要访问namenode的jobhistory server,如果没有修改,则默认为0.0.0.0:10020,则可以修改mapred-site.xml文件

<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
               <!-- 配置实际的Master主机名和端口-->
            <value>localhost:10020</value>
    </property>
    <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
               <!-- 配置实际的Master主机名和端口-->
            <value>localhost:19888</value>
    </property>

启动jobhistory

$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
  1. Error: Java heap space Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143.

确保mapredce有足够的java内存,可以在mapreduce-site.xml中配置

    <property>
        <name>mapreduce.map.java.opts</name>
         <value>-Xmx1024m</value>        
     </property>  
     <property>
        <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
         <value>-Xmx1024m</value>        
     </property> 
  1. Exception has occurred during processing command
    Exception: org.apache.sqoop.common.SqoopException Message: GENERIC_JDBC_CONNECTOR_0016:Can't fetch schema -

解决: 在创建mysql链接时,Identifier enclose:指定SQL中标识符的定界符,也就是说,有的SQL标示符是一个引号:select * from "table_name",这种定界符在MySQL中是会报错的。这个属性默认值就是双引号,使用空格覆盖这个值。

参考: http://www.cnblogs.com/avivaye/p/6197123.html

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
58 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
103 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-23 Sqoop 数据MySQL到HDFS(部分) SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-23 Sqoop 数据MySQL到HDFS(部分) SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
47 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-22 Sqoop 数据MySQL到HDFS(全量) SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-22 Sqoop 数据MySQL到HDFS(全量) SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
57 0
|
2月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
184 6
|
2月前
|
SQL 分布式计算 监控
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
70 3
|
2月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
55 4
|
2月前
|
存储 分布式计算 资源调度
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
85 5
|
2月前
|
资源调度 数据可视化 大数据
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
37 4
|
2月前
|
XML 分布式计算 资源调度
大数据-02-Hadoop集群 XML配置 超详细 core-site.xml hdfs-site.xml 3节点云服务器 2C4G HDFS Yarn MapRedece(一)
大数据-02-Hadoop集群 XML配置 超详细 core-site.xml hdfs-site.xml 3节点云服务器 2C4G HDFS Yarn MapRedece(一)
180 5