hadoop学习---sqoop学习记录

在本地数据库创建数据库表：

create database sqoop_test default character set utf8;
use sqoop_test;
CREATE TABLE `emp` (
`EMPNO` int(4) NOT NULL,
`ENAME` varchar(10),
`JOB` varchar(9),
`MGR` int(4),
`HIREDATE` date,
`SAL` int(7),
`COMM` int(7),
`DEPTNO` int(2),
PRIMARY KEY (`EMPNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600', '300', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250', '500', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-04-02', '2975', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250', '1400', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-05-01', '2850', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-06-09', '2450', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7788', 'SCOTT', 'ANALYST', '7566', '1987-04-19', '3000', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN','7698', '1981-09-08', '1500', '0', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7876', 'ADAMS', 'CLERK', '7788', '1987-05-23', '1100', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300', null, '10');

命令：

MySQL--》HDFS

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.88.101:3306/sqoop_test\
 --username root \
--password root \
--query 'select empno,mgr,job from emp where empno>7800 and $CONDITIONS' \
--target-dir /sqoopdata/emp --delete-target-dir -split-by empno -m 2

 1. 导出时，mysql中的表必须提前创建。
2. 导出时，字段之间的切分符号默认是逗号。如果hdfs上的文件不是逗号分隔符，需要使用--fields-terminated-by或--input-fields-terminated-by参数指定分隔符
3. 导出时，是按照hdfs上文件从左到右的顺序给mysql表的字段赋值
4. 导出时，mysql的表的字段数与hdfs上的列数可以不相同
5. 导出时，字段类型要一致
6. 带有主键约束的mysql表，要注意导出的数据的主键约束的情况，不能重复 
7. 使用--columns给mysql中的某些字段赋值时，没有包含在参数中的字段要么有默认值，要么不能设置not null
8. 在sqoop1.4.7中，hdfs上的字符串'null'是可以转成mysql中字符串类型字段的null值，
                  也可以转成mysql中非字符串类型字段的null值。

Sqoop导入原理:
Sqoop默认是并行的从数据库源导入数据。您可以使用-m或--num-mappers参数指定用于执行导入的map任务(并行进程)的数量。每个参数都取一个整数值，该整数值对应于要使用的并行度。默认情况下，使用四个任务。一些数据库可以通过将这个值增加到8或16来改善性能。

默认情况下，Sqoop将标识表中的主键id列用作拆分列。从数据库中检索分割列的高值和低值，map任务操作整个范围的大小均匀的组件。譬如ID的范围是0-800,那么Sqoop默认运行4个进程,通过执行ISELECTMIN(id)，MAX(id) FROM emp找出id的范围,然后把4个任务的id设置范围是(0-200),(200-400)(400-600).(600-800)

但是当一个表没有主键时,上面的切分就无法进行,Sqoop导入时就会出错,这时候可以通过-m把mapper的数量设为1,只有一个Mapper在运行,这时候就不需要切分,也可以避免主键不存在时候报错的问题.或者还有个办法就是手工指定要拆分的列,通过--split-by来指定

 

 MySQL--》Hive

sqoop import --connect jdbc:mysql://node1:3306/sqoop_test \
--username root --password root \
--table emp \
--hive-import \
--hive-overwrite \
-- hive-table 'emp3' \
-- hive-database db2

HDFS--》MySQL

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.88.101:3306/sqoop_test \
--username root \
--password root \
--table emp_1 \
--export-dir /sqoop/hdfs-emp/part-m-00000 \
--input-fields-terminated-by '\t'  \
--input-null-string '\\N' \
--input-null-non-string '0' -m 1

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.88.101:3306/sqoop_test \
--username root \
--password root \
--table emp_4 \
--export-dir /test11.txt \
--input-fields-terminated-by ','  \
--input-null-string '\\N' \
--input-null-non-string '0' \
-m 1

在Sqoop中，直接使用通配符（如*）在--export-dir后面来指定多个文件进行导出是不被支持的。Sqoop期望一个确切的目录路径，它会自动处理该目录下的所有part文件（由MapReduce任务生成）。因此，如果你想从一个目录下导出所有文件到MySQL表，你应该只指定到目录层级，而不是尝试包含通配符。

不过，如果你确实需要从一个目录下包含多个文件的场景下导出数据，通常的做法是先用Hadoop的文件系统操作命令（如hadoop fs -cat或hadoop fs -getmerge）来合并这些文件成一个，然后再用Sqoop进行导出。但请注意，这样做的前提是这些文件的结构和内容必须是一致的，即它们应该都是同一份数据的切片或者是完全相同结构的数据。

一个简化的流程可以是：

1. 合并HDFS目录下的文件: 可以使用Hadoop的getmerge工具将多个part文件合并成一个临时文件。例如：

   1hadoop fs -getmerge /sqoop/hdfs-emp/part-m-* /tmp/merged_emp_data.txt
   

   这里假设你的part文件名为part-m-00000, part-m-00001, 等等。

2. 使用Sqoop导出合并后的文件: 然后你可以使用这个合并后的文件作为--export-dir的输入。

   1sqoop export \
   2  --connect jdbc:mysql://192.168.88.101:3306/sqoop_test \
   3  --username root \
   4  --password root \
   5  --table emp_1 \
   6  --export-dir file:///tmp/merged_emp_data.txt \
   7  --input-fields-terminated-by '\t' \
   8  --input-null-string '\\N' \
   9  --input-null-non-string '0' \
   10  -m 1
   

   注意这里--export-dir现在指向的是本地文件系统上的合并文件路径。