Sqoop 结合多种系统的具体应用

Sqoop与HDFS结合

下面我们结合 HDFS，介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出。

Sqoop import

它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中，其流程图如下所示。

我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程，首先用户输入一个 Sqoop import 命令，Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息，比如要操作数据库表的 schema是什么样子，这个表有哪些字段，这些字段都是什么数据类型等。它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业。这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，每个 Map 任务从数据库中读取一片数据，这样多个 Map 任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到 HDFS 上。

下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导入数据的，其命令行语法如下所示

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--target-dir /junior/sqoop/ \        //可选，不指定目录，数据默认导入到/user下
--where "sex='female'" \    //可选
--as-sequencefile \        //可选，不指定格式，数据格式默认为 Text 文本格式
--num-mappers 10 \        //可选，这个数值不宜太大
--null-string '\\N' \        //可选
--null-non-string '\\N' \        //可选 

--connect：指定 JDBC URL。

--username/password：mysql 数据库的用户名。

--table：要读取的数据库表。

--target-dir：将数据导入到指定的 HDFS 目录下，文件名称如果不指定的话，会默认数据库的表名称。

--where：过滤从数据库中要导入的数据。

--as-sequencefile：指定数据导入数据格式。

--num-mappers：指定 Map 任务的并发度。

--null-string，--null-non-string：同时使用可以将数据库中的空字段转化为'\N'，因为数据库中字段为 null，会占用很大的空间。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导入的特殊应用。

1、Sqoop 每次导入数据的时候，不需要把以往的所有数据重新导入 HDFS，只需要把新增的数据导入 HDFS 即可，下面我们来看看如何导入新增数据。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--incremental append \        //代表只导入增量数据
--check-column id \            //以主键id作为判断条件
--last-value 999        //导入id大于999的新增数据

上述三个组合使用，可以实现数据的增量导入。

2、Sqoop 数据导入过程中，直接输入明码存在安全隐患，我们可以通过下面两种方式规避这种风险。

1)-P:sqoop 命令行最后使用 -P，此时提示用户输入密码，而且用户输入的密码是看不见的，起到安全保护作用。密码输入正确后，才会执行 sqoop 命令。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--table user \
-P

2)--password-file：指定一个密码保存文件，读取密码。我们可以将这个文件设置为只有自己可读的文件，防止密码泄露。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--table user \
--password-file my-sqoop-password

Sqoop export

它的功能是将数据从 HDFS 导入关系型数据库表中，其流程图如下所示。

我们来分析一下 Sqoop 数据导出流程，首先用户输入一个 Sqoop export 命令，它会获取关系型数据库的 schema，建立 Hadoop 字段与数据库表字段的映射关系。 然后会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业，这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，它们并行的从 HDFS 读取数据，并将整个数据拷贝到数据库中。

下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导出数据的，其命令行语法如下所示。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--export-dir user

--connect：指定 JDBC URL。

--username/password：mysql 数据库的用户名和密码。

--table：要导入的数据库表。

--export-dir：数据在 HDFS 上的存放目录。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导出的特殊应用。

1、Sqoop export 将数据导入数据库，一般情况下是一条一条导入的，这样导入的效率非常低。这时我们可以使用 Sqoop export 的批量导入提高效率，其具体语法如下。

sqoop export \
--Dsqoop.export.records.per.statement=10 \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--export-dir user \
--batch

--Dsqoop.export.records.per.statement：指定每次导入10条数据，--batch：指定是批量导入。

2、在实际应用中还存在这样一个问题，比如导入数据的时候，Map Task 执行失败， 那么该 Map 任务会转移到另外一个节点执行重新运行，这时候之前导入的数据又要重新导入一份，造成数据重复导入。 因为 Map Task 没有回滚策略，一旦运行失败，已经导入数据库中的数据就无法恢复。Sqoop export 提供了一种机制能保证原子性， 使用--staging-table 选项指定临时导入的表。Sqoop export 导出数据的时候会分为两步：第一步，将数据导入数据库中的临时表，如果导入期间 Map Task 失败，会删除临时表数据重新导入；第二步，确认所有 Map Task 任务成功后，会将临时表名称为指定的表名称。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--staging-table staging_user 

3、在 Sqoop 导出数据过程中，如果我们想更新已有数据，可以采取以下两种方式。

1)通过 --update-key id 更新已有数据。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--update-key id 

　　2)使用 --update-key id和--update-mode allowinsert 两个选项的情况下，如果数据已经存在，则更新数据，如果数据不存在，则插入新数据记录。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--update-key id \
--update-mode allowinsert

4、如果 HDFS 中的数据量比较大，很多字段并不需要，我们可以使用 --columns 来指定插入某几列数据。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--column username,sex

5、当导入的字段数据不存在或者为null的时候，我们使用--input-null-string和--input-null-non-string 来处理。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--input-null-string '\\N' \
--input-null-non-string '\\N'

Sqoop与其它系统结合

Sqoop 也可以与Hive、HBase等系统结合，实现数据的导入和导出，用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME、HIVE_HOME等环境变量。

1、Sqoop与Hive结合比较简单，使用 --hive-import 选项就可以实现。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--hive-import

　　2、Sqoop与HBase结合稍微麻烦一些，需要使用 --hbase-table 指定表名称，使用 --column-family 指定列名称。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.dajiangtai.net:3306/djtdb_hadoop \
--username sqoop \
--password sqoop \
--table user \
--hbase-table user \
--column-family city