Sqoop介绍、安装与操作

搭建环境

部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放
Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下
创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。

Hadoop搭建环境：

• 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64位，单核，1G内存
• JDK：1.7.0_55 64位
• Hadoop：1.1.2

2 Sqoop介绍

2.1 Sqoop简介

Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具，充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输，发展至今主要演化了二大版本，Sqoop1和Sqoop2。

Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，支持关系型数据库和hive、hdfs，hbase之间数据的相互导入，可以使用全表导入和增量导入。
那么为什么选择Sqoop呢？

• 高效可控的利用资源，任务并行度，超时时间。
• 数据类型映射与转化，可自动进行，用户也可自定义
• 支持多种主流数据库，MySQL,Oracle，SQL Server，DB2等等

2.2 Sqoop1和Sqoop2比较

2.2.1 Sqoop1和Sqoop2异同

• 两个不同的版本，完全不兼容
• 版本号划分区别，Apache版本：1.4.x(Sqoop1); 1.99.x(Sqoop2) CDH版本 : Sqoop-1.4.3-cdh4(Sqoop1) ; Sqoop2-1.99.2-cdh4.5.0 (Sqoop2)
• Sqoop2比Sqoop1的改进
  1. 引入Sqoop server，集中化管理connector等
  2. 多种访问方式：CLI,Web UI，REST API
  3. 引入基于角色的安全机制

2.2.2 Sqoop1与Sqoop2的架构图

Sqoop架构图1

Sqoop架构图2

2.2.3 Sqoop1与Sqoop2的优缺点

3 安装部署Sqoop

3.1 下载Sqoop

可以到apache基金sqoop官网http://hive.apache.org/，选择镜像下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/下载一个稳定版本，如下图所示下载支持Hadoop1.X的1.4.5版本gz包：

也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，解压该安装包并把该安装包复制到/app目录中

• cd /home/shiyanlou/install-pack
• tar -xzf sqoop-1.4.5.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz
• mv sqoop-1.4.5.bin__hadoop-1.0.0 /app/sqoop-1.4.5
• ll /app

3.2 设置/etc/profile参数

编辑/etc/profile文件，加入sqoop的Home路径和在PATH加入bin的路径：

• export SQOOP_HOME=/app/sqoop-1.4.5
• export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

编译配置文件/etc/profile，并确认生效

• source /etc/profile
• echo $PATH

3.3 设置bin/configure-sqoop配置文件

修改bin/configure-sqoop配置文件

• cd /app/sqoop-1.4.5/bin
• sudo vi configure-sqoop

注释掉HBase和Zookeeper等检查（除非使用HBase和Zookeeper等HADOOP上的组件）

3.4 设置conf/sqoop-env.sh配置文件

如果不存在sqoop-env.sh文件，复制sqoop-env-template.sh文件，然后修改sqoop-env.sh配置文件

• cd /app/sqoop-1.4.5/conf
• cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
• sudo vi sqoop-env.sh

设置hadoop运行程序所在路径和hadoop-*-core.jar路径（Hadoop1.X需要配置）

• export HADOOP_COMMON_HOME=/app/hadoop-1.1.2
• export HADOOP_MAPRED_HOME=/app/hadoop-1.1.2

编译配置文件sqoop-env.sh使之生效

3.5 验证安装完成

输入如下命令验证是否正确安装sqoop，如果正确安装则出现sqoop提示

• sqoop help

4 文件导入/导出

4.1 MySql数据导入到HDFS中

如果没有安装MySql，请参照第8课3.1进行安装

4.1.1 下载MySql驱动

到MySql官网进入下载页面：http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ ，选择所需要的版本进行下载，这里下载的zip格式的文件，然后在本地解压：

也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，把MySql驱动包使用如下命令放到Sqoop的lib目录下

• cd /home/shiyanlou/install-pack
• cp mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar /app/sqoop-1.4.5/lib

4.1.2 启动MySql服务

查看MySql服务并查看状态，如果没有启动则启动服务

• sudo service mysql status
• sudo service mysql start

4.1.3 查看MySql中的数据表

进入MySql数据库，选择有数据的一张表查看内容，比较导出结果是否正确，输入如下命令：

• mysql -uhive -phive
• mysql>show databases;
• mysql>use hive;
• mysql>show tables;
• mysql>select TBL_ID, CREATE_TIME, DB_ID, OWNER, TBL_NAME,TBL_TYPE from TBLS;

4.1.4 把MySql数据导入到HDFS中

使用如下命令列出MySql中所有数据库：

• sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/ --username hive --password hive

使用如下命令把hive数据库TBLS表数据导入到HDFS中：

• sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/hive --username hive --password hive --table TBLS -m 1
  1. --username 数据库用户名
  2. --password连接数据库密码
  3. --table 表名
  4. -m 1表示map数

4.1.5 查看导出结果

使用如下命令查看导出到HDFS结果，文件路径在当前用户hadoop目录下增加了TBLS表目录，查看part-m-00000文件：

• hadoop fs -ls /user/shiyanlou/TBLS
• hadoop fs -cat /user/shiyanlou/TBLS/part-m-00000

4.2 MySql数据导入到Hive中

4.2.1 启动metastore和hiveserver

在使用hive之前需要启动metastore和hiveserver服务，通过如下命令启用：

• hive --service metastore &
• hive --service hiveserver &

启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台

4.2.2 从MySql导入表数据到Hive中

使用如下命令到把MySql中TBLS表数据导入到Hive中：

• sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/hive --username hive
  --password hive --table TBLS --hive-table MySql2Hive --hive-import -m 1
  1. -- username为mysql中的数据库连接用户名
  2. --password为mysql中的数据库连接密码
  3. --table为导出表
  4. --hive-table test1 为导出表在Hive中的名称
  5. -m 1表示map数

从运行的日志可以看到，这个过程有两个阶段：

1. 第一个阶段是从MySql中把数据到HDFS文件中
2. 第二个阶段是从HDFS中把数据写入到MySql中

4.2.3 查看导出结果

登录hive，在hive创建表并查看该表，命令如下：

• hive
• hive>show tables;
• hive>desc MySql2Hive;

来源： <https://www.shiyanlou.com/courses/running/1045>