HadoopSqoop

一、概述：

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Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(如Hive、HDFS)与传统的数据库(MySQL、Oracle ...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（如 MySQL ,Oracle...）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。其实质就是将导入导出命令转换成MapReduce程序来实现。

二、安装和配置

1、修改配置文件sqoop-env.sh：

#Set path to where bin/hadoop is available

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1

#Set path to where hadoop-*-core.jar is available

export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1

#set the path to where bin/hbase is available

export HBASE_HOME=/home/hadoop/app/hbase-0.96.2-hadoop2

#Set the path to where bin/hive is available

export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-0.12.0-bin

#Set the path for where zookeper config dir is

export ZOOCFGDIR=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf

2、将sqoop添加到环境变量。

3、将数据库连接驱动拷贝到$SQOOP_HOME/lib里。

三、导入导出：

1、数据库中的数据导入到HDFS上:

(1)、指定导入的字段：

sqoop import 

--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast 

--username root --password 123  

--table trade_detail 

--columns 'id, account, income, expenses'

（2）、指定输出路径、指定数据分隔符：

sqoop import 

--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast 

--username root --password 123  

##要导入数据的表

--table trade_detail 

##数据导入hdfs后所存放的目录

--target-dir '/sqoop/td' 

##导入的数据字段之间的分隔符

--fields-terminated-by '\t'

（3）、指定Map数量 -m 

sqoop import 

--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast 

--username root --password 123  

--table trade_detail 

--target-dir '/sqoop/td1' 

--fields-terminated-by '\t'

##指定做导入处理时的map 任务数 

-m 2

（4）、增加where条件, 注意：条件必须用引号引起来

sqoop import 

--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast 

--username root --password 123  

--table trade_detail 

--where 'id>3' 

--target-dir '/sqoop/td2' 

（5）、增加query语句(使用 \ 将语句换行)

sqoop import 

--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast 

--username root --password 123 

--query 'SELECT * FROM trade_detail where id > 2 AND $CONDITIONS' 

--split-by trade_detail.id 

--target-dir '/sqoop/td3'

注意：如果使用--query这个命令的时候，需要注意的是where后面的参数，AND $CONDITIONS这个参数必须加上

而且存在单引号与双引号的区别，如果--query后面使用的是双引号，那么需要在$CONDITIONS前加上\即\$CONDITIONS

如果设置map数量为1个时即-m 1，不用加上--split-by ${tablename.column}，否则需要加上

2、将HDFS上的文件数据导出到数据库的表里面去:

sqoop export 

--connect jdbc:mysql://192.168.8.120:3306/itcast 

--username root --password 123 

##你要导出的数据所在的目录

--export-dir '/td3' 

##你要导往的目标关系表

--table td_bak 

-m 1 

##你要导出的文件的字段分隔符

--fields-termianted-by '\t'

四、用python导入导出表：

import os

from_table="rpt_daily"

to_table="rpt_daily"

sqoop1="sqoop import --connect jdbc:mysql://172.30.200.219/bi_warehouse --username root " \

      "--password artisan  --table "+from_table+"  --fields-terminated-by '\\001' --target-dir /db/as_main/modifier/lzf/"+from_table+"  --delete-target-dir --num-mappers 1 "

os.system(sqoop1)

sqoop2="sqoop export --connect \"jdbc:mysql://192.168.1.4/bi_warehouse?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8\" --username root --password root --table "+to_table+"  " \

       "--export-dir /db/as_main/modifier/lzf/"+to_table+"/part-m-00000 --input-fields-terminated-by '\\001'"

os.system(sqoop2)

执行有2种方法：

方法1、在linux行，执行python ，进入python，然后将上面内容粘贴后回车即可

方法2、在linux行，执行python  test2.py,即python调用文件（test2.py为上述内容保存的文件名称）