第1章 Sqoop简介
Sqoop是一款开源的工具，
主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，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
。
Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个
Apache
项目。
Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，2与1不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
第2章Sqoop原理
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现
。
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制
。
第3章Sqoop安装
安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。
3.1 下载并解压
1) 下载地址：
http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
2) 上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中
3) 解压sqoop安装包到指定目录，如：
$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module/
3.2 修改配置文件
Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似，在sqoop根目录下的conf目录中。
1) 重命名配置文件
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
2) 修改配置文件
sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase
3.3 拷贝JDBC驱动
拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下，如：
$ cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/
3.4 验证Sqoop
我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：
$ bin/sqoop help
出现一些Warning警告（警告信息已省略），并伴随着帮助命令的输出：
Available commands:
codegen Generate code to interact with database records
create-hive-table Import a table definition into Hive
eval Evaluate a SQL statement and display the results
export Export an HDFS directory to a database table
help List available commands
import Import a table from a database to HDFS
import-all-tables Import tables from a database to HDFS
import-mainframe Import datasets from a mainframe server to HDFS
job Work with saved jobs
list-databases List available databases on a server
list-tables List available tables in a database
merge Merge results of incremental imports
metastore Run a standalone Sqoop metastore
version Display version information
3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库
$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 000000出现如下输出：
information_schema
metastore
mysql
oozie
performance_schema
第4章Sqoop的简单使用案例
4.1 导入数据
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字
。
4.1.1 RDBMS到HDFS
1) 确定Mysql服务开启正常
2) 在Mysql中新建一张表并插入一些数据
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');
3) 导入数据
（1）全部导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t"
骚戴理解：全部导入就是关系型数据库整个表导入到hdfs中，上面每一行尾\是用来换行的，如果没有这个按回车就会当做命令执行，上面的主要分为两大块，第一块是mysql的配置，第二块是hdfs的配置，其中delete-target-dir的意思是如果有target-dir配置的目录就删除这个目录，这个慎用！fields-terminated-by指定分隔符。
–num-mappers 是在使用 Hadoop MapReduce 进行数据处理时的一个参数，它表示要启动几个 Map 任务来处理输入数据。具体来说，–num-mappers 参数用于指定 MapReduce 作业中 Mapper 的数量。这个参数的设置会影响作业的并行度和运行时间。通常情况下，建议将该参数设置为输入文的总大小除以 Hadoop 集群中可用的计算资源数量，以实现最优的并行处理效果。
（2）查询导入
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'
骚戴理解：注意上面最后一句where后面拼接了and $CONDITIONS，必须要拼接and $CONDITIONS;不然会报错：must contain ‘$CONDITIONS’ in WHERE clause.
sqoop的查询导入为什么要 $CONDITIONS？
$CONDITIONS是一个占位符，在使用Sqoop进行查询导入时，可以使用 $CONDITIONS 来指定查询的条件。这个参数的作用是动态地生成一个 WHERE 子句，并将其添加到 SELECT 语句中。
$CONDITIONS 可以让我们在每次调用 Sqoop 命令时传递不同的查询条件，而不必修改 Sqoop 命令本身。这种灵活性使得在数据源发生变化时能够轻松地更新导入命令。
例如，假设我们希望从数据库中导入销售额大于 1000 的数据。使用 $CONDITIONS 就可以很容易地实现这一点，只需在 Sqoop 命令中指定 –where 参数并设置为 “$CONDITIONS AND sales > 1000” 即可。每次运行 Sqoop 命令时，$CONDITIONS 将被替换为适当的查询条件，从而过滤出我们需要的数据。
如果query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转移符，防止shell识别为自己的变量。
（3）导入指定列
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \
--table staff
提示：columns中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格
（4）使用sqoop关键字筛选查询导入数据
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=1"
骚戴理解：这个跟上面查询导入的–query ‘select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;’的区别就是查询导入可以指定字段和条件，而这个where只能指定条件，但是可以和
–columns一起使用，注意–query和–where不能一起使用！
4.1.2 RDBMS到Hive
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-overwrite \
--hive-table staff_hive
骚戴理解：该过程分为两步，第一步将数据导入到HDFS，第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库，第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名，如果hive中没有–hive-table参数指定的表就会自动新建一个
–hive-overwrite 是在使用 Apache Hive 进行数据导入时的一个参数，它表示当向 Hive 表中导入数据时，如果表中已经存在同名的数据，是否覆盖已有数据。具体来说，–hive-overwrite 参数用于指定将新数据覆盖原有数据的方式进行数据导入。如果不使用该参数，则默认是将新数据追加到原有数据之后。
4.1.3 RDBMS到Hbase
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table company \
--columns "id,name,sex" \
--column-family "info" \
--hbase-create-table \
--hbase-row-key "id" \
--hbase-table "hbase_company" \
--num-mappers 1 \
--split-by id
骚戴理解：sqoop的–split-by用于指定一个列作为数据分割的依据，将大型数据集拆分成多个小块进行并行处理。这有助于提高数据传输和导入的效率。–hbase-create-table参数指的如果hbase没有表就自动创建hbase中的表，但是由于版本不兼容，会报错（sqoop1.4.6只支持HBase1.0.1之前的版本的自动创建HBase表的功能）
解决方案：手动创建HBase表
hbase> create ‘hbase_company,’info’
在HBase中scan这张表得到如下内容
hbase> scan ‘hbase_company’
4.2、导出数据
在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。
4.2.1 HIVE/HDFS到RDBMS
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"
骚戴理解：sqoop的–export-dir参数用于将数据从Hadoop分布式文件系统（如HDFS）导出到关系型数据库中。它指定了包含要导出数据的HDFS目录路径。sqoop的–input-fields-terminated-by参数用于指定输入数据文件中字段之间的分隔符。它可以是一个字符或一个字符串，并且默认为逗号“，”。这个参数在导入数据时非常有用，因为它告诉sqoop如何解析源数据文件。Mysql中如果表不存在，不会自动创建
4.3 脚本打包
使用opt格式的文件打包sqoop命令，然后执行
1) 创建一个.opt文件
$ mkdir opt
$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
2) 编写sqoop脚本
$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company
--username root
--password 000000
--table staff
--num-mappers 1
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by "\t"
3) 执行该脚本
$ bin/sqoop
–options-file
opt/job_HDFS2RDBMS.opt
第5章Sqoop一些常用命令及参数
5.1 常用命令列举
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
|
|
|
|
|
|
1 |
import |
ImportTool |
将数据导入到集群 |
|
2 |
export |
ExportTool |
将集群数据导出 |
|
3 |
codegen |
CodeGenTool |
获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar |
|
4 |
create-hive-table |
CreateHiveTableTool |
创建Hive表 |
|
5 |
eval |
EvalSqlTool |
查看SQL执行结果 |
|
6 |
import-all-tables |
ImportAllTablesTool |
导入某个数据库下所有表到HDFS中 |
|
7 |
job
|
JobTool |
用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。 |
|
8 |
list-databases |
ListDatabasesTool |
列出所有数据库名 |
|
9 |
list-tables |
ListTablesTool |
列出某个数据库下所有表 |
|
10 |
merge |
MergeTool |
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中 |
|
11 |
metastore
|
MetastoreTool |
记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。 |
|
12 |
help |
HelpTool |
打印sqoop帮助信息 |
|
13 |
version |
VersionTool |
打印sqoop版本信息 |
5.2 命令&参数详解
刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。
5.2.1 公用参数：数据库连接
|
|
|
|
|
1 |
–connect |
连接关系型数据库的URL |
|
2 |
–connection-manager |
指定要使用的连接管理类 |
|
3 |
–driver |
Hadoop根目录 |
|
4 |
–help |
打印帮助信息 |
|
5 |
–password |
连接数据库的密码 |
|
6 |
–username |
连接数据库的用户名 |
|
7 |
–verbose |
在控制台打印出详细信息 |
5.2.2 公用参数：import
|
|
|
|
|
1 |
–enclosed-by <char> |
给字段值前加上指定的字符 |
|
2 |
–escaped-by <char> |
对字段中的双引号加转义符 |
|
3 |
–fields-terminated-by <char> |
设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号 |
|
4 |
–lines-terminated-by <char> |
设定每行记录之间的分隔符，默认是\n |
|
5 |
–mysql-delimiters |
Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以\n分隔，默认转义符是\，字段值以单引号包裹。 |
|
6 |
–optionally-enclosed-by <char> |
给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。 |
5.2.3 公用参数：export
|
|
|
|
|
1 |
–input-enclosed-by <char> |
对字段值前后加上指定字符 |
|
2 |
–input-escaped-by <char> |
对含有转移符的字段做转义处理 |
|
3 |
–input-fields-terminated-by <char> |
字段之间的分隔符 |
|
4 |
–input-lines-terminated-by <char> |
行之间的分隔符 |
|
5 |
–input-optionally-enclosed-by <char> |
给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符 |
5.2.4 公用参数：hive
|
|
|
|
|
1 |
–hive-delims-replacement <arg> |
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符 |
|
2 |
–hive-drop-import-delims |
在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符 |
|
3 |
–map-column-hive <arg> |
生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型 |
|
4 |
–hive-partition-key |
创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string |
|
5 |
–hive-partition-value <v> |
导入数据时，指定某个分区的值 |
|
6 |
–hive-home <dir> |
hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录 |
|
7 |
–hive-import |
将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
|
8 |
–hive-overwrite |
覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
|
9 |
–create-hive-table |
默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。 |
|
10 |
–hive-table |
后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名 |
|
11 |
–table |
指定关系数据库的表名 |
公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
5.2.5 命令&参数：import
将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。
1) 命令：
如：导入数据到hive中
|
$ bin/sqoop import \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –hive-import |
如：增量导入数据到hive中，mode=append
|
append导入： $ bin/sqoop import \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –num-mappers 1 \ –fields-terminated-by “\t” \ –target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ –check-column id \ –incremental append \ –last-value 3 |
尖叫提示：append不能与–hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter –append-mode）
如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified
|
先在mysql中建表并插入几条数据： mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP); mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, ‘AAA’, ‘female’); mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, ‘BBB’, ‘female’); 先导入一部分数据： $ bin/sqoop import \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff_timestamp \ –delete-target-dir \ –m 1 再增量导入一部分数据： mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, ‘CCC’, ‘female’); $ bin/sqoop import \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff_timestamp \ –check-column last_modified \ –incremental lastmodified \ –last-value “2017-09-28 22:20:38” \ –m 1 \ –append |
尖叫提示：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append（追加）还是要–merge-key（合并）
尖叫提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
2) 参数：
|
|
|
|
|
1 |
–append |
将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。 |
|
2 |
–as-avrodatafile |
将数据导入到一个Avro数据文件中 |
|
3 |
–as-sequencefile |
将数据导入到一个sequence文件中 |
|
4 |
–as-textfile |
将数据导入到一个普通文本文件中 |
|
5 |
–boundary-query <statement> |
边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。 |
|
6 |
–columns <col1, col2, col3> |
指定要导入的字段 |
|
7 |
–direct |
直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。 |
|
8 |
–direct-split-size |
在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件 |
|
9 |
–inline-lob-limit |
设定大对象数据类型的最大值 |
|
10 |
–m或–num-mappers |
启动N个map来并行导入数据，默认4个。 |
|
11 |
–query或–e <statement> |
将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参–target-dir，–hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字 |
|
12 |
–split-by <column-name> |
按照某一列来切分表的工作单元，不能与–autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档） |
|
13 |
–table <table-name> |
关系数据库的表名 |
|
14 |
–target-dir <dir> |
指定HDFS路径 |
|
15 |
–warehouse-dir <dir> |
与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录 |
|
16 |
–where |
从关系数据库导入数据时的查询条件 |
|
17 |
–z或–compress |
允许压缩 |
|
18 |
–compression-codec |
指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip) |
|
19 |
–null-string <null-string> |
string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
|
20 |
–null-non-string <null-string> |
非string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
|
21 |
–check-column <col> |
作为增量导入判断的列名 |
|
22 |
–incremental <mode> |
mode：append或lastmodified |
|
23 |
–last-value <value> |
指定某一个值，用于标记增量导入的位置 |
5.2.6 命令&参数：export
从HDFS（包括Hive和HBase）中奖数据导出到关系型数据库中。
1) 命令：
如：
|
$ bin/sqoop export \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –export-dir /user/company \ –input-fields-terminated-by “\t” \ –num-mappers 1 |
2) 参数：
|
|
|
|
|
1 |
–direct |
利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率 |
|
2 |
–export-dir <dir> |
存放数据的HDFS的源目录 |
|
3 |
-m或–num-mappers <n> |
启动N个map来并行导入数据，默认4个 |
|
4 |
–table <table-name> |
指定导出到哪个RDBMS中的表 |
|
5 |
–update-key <col-name> |
对某一列的字段进行更新操作 |
|
6 |
–update-mode <mode> |
updateonly allowinsert(默认) |
|
7 |
–input-null-string <null-string> |
请参考import该类似参数说明 |
|
8 |
–input-null-non-string <null-string> |
请参考import该类似参数说明 |
|
9 |
–staging-table <staging-table-name> |
创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。 |
|
10 |
–clear-staging-table |
如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表 |
5.2.7 命令&参数：codegen
将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。
如：
|
$ bin/sqoop codegen \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –bindir /home/admin/Desktop/staff \ –class-name Staff \ –fields-terminated-by “\t” |
|
|
|
|
|
1 |
–bindir <dir> |
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径 |
|
2 |
–class-name <name> |
设定生成的Java文件指定的名称 |
|
3 |
–outdir <dir> |
生成Java文件存放的路径 |
|
4 |
–package-name <name> |
包名，如com.z，就会生成com和z两级目录 |
|
5 |
–input-null-non-string <null-str> |
在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串） |
|
6 |
–input-null-string <null-str> |
将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用） |
|
7 |
–map-column-java <arg> |
数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：–map-column-java id=long, name=String |
|
8 |
–null-non-string <null-str> |
在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值 |
|
9 |
–null-string <null-str> |
在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用） |
|
10 |
–table <table-name> |
对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应 |
5.2.8 命令&参数：create-hive-table
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令：
如：
|
$ bin/sqoop create-hive-table \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –hive-table hive_staff |
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–hive-home <dir> |
Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录 |
|
2 |
–hive-overwrite |
覆盖掉在Hive表中已经存在的数据 |
|
3 |
–create-hive-table |
默认是false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 |
|
4 |
–hive-table |
后面接要创建的hive表 |
|
5 |
–table |
指定关系数据库的表名 |
5.2.9 命令&参数：eval
可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。
命令：
如：
|
$ bin/sqoop eval \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –query “SELECT * FROM staff” |
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–query或–e |
后跟查询的SQL语句 |
5.2.10 命令&参数：import-all-tables
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录
命令：
如：
|
$ bin/sqoop import-all-tables \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –warehouse-dir /all_tables |
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–as-avrodatafile |
这些参数的含义均和import对应的含义一致 |
|
2 |
–as-sequencefile |
|
|
3 |
–as-textfile |
|
|
4 |
–direct |
|
|
5 |
–direct-split-size <n> |
|
|
6 |
–inline-lob-limit <n> |
|
|
7 |
–m或—num-mappers <n> |
|
|
8 |
–warehouse-dir <dir> |
|
|
9 |
-z或–compress |
|
|
10 |
–compression-codec |
5.2.11 命令&参数：job
用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。
命令：
如：
|
$ bin/sqoop job \ –create myjob — import-all-tables \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 $ bin/sqoop job \ –list $ bin/sqoop job \ –exec myjob |
尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格
尖叫提示：如果需要连接metastore，则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–create <job-id> |
创建job参数 |
|
2 |
–delete <job-id> |
删除一个job |
|
3 |
–exec <job-id> |
执行一个job |
|
4 |
–help |
显示job帮助 |
|
5 |
–list |
显示job列表 |
|
6 |
–meta-connect <jdbc-uri> |
用来连接metastore服务 |
|
7 |
–show <job-id> |
显示一个job的信息 |
|
8 |
–verbose |
打印命令运行时的详细信息 |
尖叫提示：在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化
|
<property> <name>sqoop.metastore.client.record.password</name> <value>true</value> <description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description> </property> |
5.2.12 命令&参数：list-databases
命令：
如：
|
$ bin/sqoop list-databases \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ \ –username root \ –password 000000 |
参数：
与公用参数一样
5.2.13 命令&参数：list-tables
命令：
如：
|
$ bin/sqoop list-tables \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 |
参数：
与公用参数一样
5.2.14 命令&参数：merge
将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中
数据环境：
|
new_staff 1 AAA male 2 BBB male 3 CCC male 4 DDD male old_staff 1 AAA female 2 CCC female 3 BBB female 6 DDD female |
尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为\t，行与行之间的分割符为\n，如果直接复制，请检查之。
命令：
如：
|
创建JavaBean： $ bin/sqoop codegen \ –connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ –username root \ –password 000000 \ –table staff \ –bindir /home/admin/Desktop/staff \ –class-name Staff \ –fields-terminated-by “\t”
开始合并： $ bin/sqoop merge \ –new-data /test/new/ \ –onto /test/old/ \ –target-dir /test/merged \ –jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \ –class-name Staff \ –merge-key id 结果： 1 AAA MALE 2 BBB MALE 3 CCC MALE 4 DDD MALE 6 DDD FEMALE |
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–new-data <path> |
HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留 |
|
2 |
–onto <path> |
HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖 |
|
3 |
–merge-key <col> |
合并键，一般是主键ID |
|
4 |
–jar-file <file> |
合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
|
5 |
–class-name <class> |
对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的 |
|
6 |
–target-dir <path> |
合并后的数据在HDFS里存放的目录 |
5.2.15 命令&参数：metastore
记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。
命令：
如：启动sqoop的metastore服务
|
$ bin/sqoop metastore |
参数：
|
|
|
|
|
1 |
–shutdown |
关闭metastore |