第15章Sqoop（3）_select blobref.getdatastream()

处理导入的数据

一旦数据导入到了HDFS中，现在就应该由自定义的Mapreduce处理这些数据了。文本格式导入的数据，可以很容易的和Hadoop流，被脚本语言运行，或者，和默认的TextInputFormat运行（翻译不恰当这里，原文Text-based imports can be easily used in scripts run with Hadoop

Streaming or in MapReduce jobs run with the default TextInputFormat）。

使用记录中的分割的字段，字段分隔符一定被解析，并且，分割出来的字段一定要转换成合适的数据类型。例如，widget中“sprocker”的id是string类型的1，但是应该被解析成java中的Integer或者int。Sqoop提供的生成代码类，可以自动处理这个过程，允许你只关注Mapreduce job的运行。每一个自动生成代码类，都有好几个重载方法，名叫parse()，这个方法可以操作Text，CharSequence，char[]，或者其它的常见类型。

叫做MaxWidgetId的Mapreduce程序会找到有最高ID的widget。

这个类可以和Widget.java一起被编译为一个JAR文件。在编译的时候，Hadoop（hadoop-core-version.jar）和Sqoop（sqoop-version.jar）应该在编译路径中。然后，这些类文件可以被编译成一个JAR文件，并且像如下一样执行：

% jar cvvf widgets.jar *.class

% HADOOP_CLASSPATH=/usr/lib/sqoop/sqoop-version.jar hadoop jar \

> widgets.jar MaxWidgetId -libjars /usr/lib/sqoop/sqoop-version.jar

这个命令保证Sqoop是在本地类路径上面（通过$HADOOP_CLASSPATH），当运行MaxWidgetId.run()方法的时候，就像map tasks运行在集群上面一样（通过 -libjars argument）。

当运行的时候，HDFS中的maxwidget路径会包括一个名叫part-r-00000的文件，期待的文件内容如下：

3,gadget,99.99,1983-08-13,13,Our flagship product

在这个例子中，Mapreduce没有多大意义，一个Widget对象从mappper到reducer；自动生成的Widget类实现了Hadoop提供的Writable接口，这样就允许对象通过Hadoop的序列化机制传递，就像从序列化文件中读写一样。

MaxWidgetId例子是在新的MapReduce API上面编译的。依靠Sqoop自动生成代码的Mapreduce程序可以基于新的或旧的APIs上面编译，尽管在新APIs里面，一些高级特性使用起来更方便。

导入的数据和Hive

12章提到过，对于很多类型的分析，使用Hive这样的系统，处理关系操作可以戏剧性的简少开发的分析管道。尤其，对于关系型数据库中的数据，使用Hive有很大意义。Hive和Sqoop一起组成了一个执行分析的工具链。

假设，在我们的系统中，有另一个数据日志，它来自于基于网站的采购系统。这样的话，就会，返回包括widgte id，质量，邮寄地址，和一个下单日期。

这里是一个这种日志的例子：

1,15,120 Any St.,Los Angeles,CA,90210,2010-08-01

3,4,120 Any St.,Los Angeles,CA,90210,2010-08-01

2,5,400 Some Pl.,Cupertino,CA,95014,2010-07-30

2,7,88 Mile Rd.,Manhattan,NY,10005,2010-07-18

使用Hadoop来分析这种购物日志，我们可以洞察我们的销售业务。把这种数据和从关系型数据库中抽取来的数据组合在一起，我们可以做的更好。在这个例子中，我们会计算我们的销售业绩主要来自哪个地区，这样，我们可以更好的调整我们的销售团队的活动。要实现这些，我们需要销售日志和widget表。

上面的表应该存到本地，并命名为sales.log。

首先，让我们把数据加载到Hive中：

hive> CREATE TABLE sales(widget_id INT, qty INT,

> street STRING, city STRING, state STRING,

> zip INT, sale_date STRING)

> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

OK

Time taken: 5.248 seconds

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH "sales.log" INTO TABLE sales;

Copying data from file:/home/sales.log

Loading data to table sales

OK

Time taken: 0.188 seconds

Sqoop可以，基于一个关系型数据库源中的表，生成一个Hive 表。只要，我们已经把widget数据导入HDFS中了，我们可以生成Hive表定义并且加载HDFS常驻数据：

% sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide \

> --table widgets --fields-terminated-by ','

...

10/06/23 18:05:34 INFO hive.HiveImport: OK

10/06/23 18:05:34 INFO hive.HiveImport: Time taken: 3.22 seconds

10/06/23 18:05:35 INFO hive.HiveImport: Hive import complete.

% hive

hive> LOAD DATA INPATH "widgets" INTO TABLE widgets;

Loading data to table widgets

OK

Time taken: 3.265 seconds

当用一个指定的，已经规划好的导入数据集，创建一个Hive表定义的时候，我们需要那个数据集所使用的分隔符。否则的话，Sqoop会允许Hive使用它默认的分隔符（Hive默认的分隔符与Sqoop的是不一样的）。

注：

HIve的数据类型系统比大多数SQL系统少。许多SQL数据类型，在Hive中没有直接对应的类型。当，Sqoop为导入数据，生成一个Hive表定义的时候，它使用最合适的Hive类型来存储值。这可能导致精确度的降低。当这种情况发生的时候，Sqoop会提供一个警告信息，例如：

10/06/23 18:09:36 WARN hive.TableDefWriter:

Column design_date had to be

cast to a less precise type in Hive

往HDFS中导入数据的这三个步骤，创建了Hive表，然后加载HDFS常驻数据到Hive中，其实，如果，你知道你只是想，把数据库中的数据直接导入到Hive中，这三个步骤可以缩短为一个步骤。在导入的过程中，Sqoop可以生成Hive表定义并且加载数据。如果我们没有执行过导入数据的话，我们可能执行过下面这一命令了，这一命令，在Hive中创建了widgets表，基于在MySql中的拷贝。

% sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide \

> --table widgets -m 1 --hive-import

注：

sqoop import 工具有--hive-import参数的时候，就会把数据直接从数据源中加载到Hive中；它会根据数据源中的表的模式，自动推测Hive的模式。使用这个方法，你可以只使用一条命令就可以在Hive中处理你的数据了。

不管我们选择的是哪种导入数据的方式，我们现在都可以用widgets数据集和销售数据，一起来计算出最合适的销售地区。现在我们开始做吧，稍后，保存查询的结果。

hive> CREATE TABLE zip_profits (sales_vol DOUBLE, zip INT);

OK

hive> INSERT OVERWRITE TABLE zip_profits

> SELECT SUM(w.price * s.qty) AS sales_vol, s.zip FROM SALES s

> JOIN widgets w ON (s.widget_id = w.id) GROUP BY s.zip;

...

3 Rows loaded to zip_profits

OK

hive> SELECT * FROM zip_profits ORDER BY sales_vol DESC;

...

OK

403.71 90210

28.0 10005

20.0 95014

导入大对象

大部分数据库提供在一个字段上，存储大量数据的能力。由于，无论这个数据是文本格式的，还是二进制的，通常情况下，在表中是CLOB或者BLOB。这些大对象被数据库自己特殊的处理。尤其，大多数表是像表格15-2那样物理的存储在硬盘上的。当扫描行的时候，决定，哪一行匹配特定的查询，这包括，从磁盘上读取每一行每一列的值。如果大对象以这种方式存储内联，它会影响扫描的性能。因为大对象通常情况下是存储在行之外的（即不存储在表中），像15-3图表一样。访问大对象需要通过行中的对它的索引。

在数据库中，处理大对象的困难，表明了，像Hadoop这样的系统，更适合存储、处理复杂的数据对象。Sqoop可以从表中抽取大对象并且把它们存储到HDFS中，以便后续的处理。

在数据库中，Mapreduce在把记录传递给mapper之前，会分析每一个记录。如果，记录是很大话，这个过程会很低效。

就像之前显示的那样，Sqoop导入的记录存储在磁盘之外，以一种数据库内部存储很相似的方式：an array of records with all fields of a record concatenated together。当运行Mapreduce程序处理记录的时候，买一个map task 必须完全的解析每一条记录的所有字段。如果，大对象字段的内容，仅仅是总共数据的一小部分被作为了Mapreduce程序的输入，那么，分析全部数据会是低效的。更何况，由于大对象的大小，完全的解析的话，内存大小可能不够。

为了克服这些困难，Sqoop会把导入的大对象存储在一个特定的字段，叫做LobFile。LobFile格式可以存储独立的大数据对象的记录。LobFile中的每一个记录存储一个单独的大数据对象。LobFile格式允许客户端存储记录的一个引用，而不用去访问记录的内容。当访问记录，是通过java.io.Input Stream（二进制对象）或者java.io.Reader（字符对象）完成的。

当，一个记录被导入的时候，普通的字段会被解析成一个文本文件，CLOB或者BLOB会被解析成LobFile的索引来存储。例如，假设我们的widgets 表包括BLOB字段，明叫schematic，它存储了每个widget的概要。

这样一个导入的记录看起来可能就是这样的：

2,gizmo,4.00,2009-11-30,4,null,externalLob(lf,lobfile0,100,5011714)

externalLob(lf,lobfile0,100,5011714)这个文本是外部存储对象的引用，它表明，LobFile格式（lf），名叫lobfile，指定的字节偏移量和文件的长度。

当处理这个记录的时候，Widget.get_schematic()方法，会返回一个BlobRef类型的schematic列的引用，但是并不包含相应的内容。BlobRef.getDataStream()方法实际上打开LobFile，并且返回InputStream，来允许你访问schematic字段的内容。

当运行Mapreduce job处理很多Widget 记录的时候，你可能只需要访问schematic字段的一小部分记录。这个系统允许你引发I/O消耗，来访问需要的大对象实体，独立的schematic可能是兆字节或者更大的数据。

执行导出

在Sqoop中，一个导入意味着从数据库系统中把数据导入到HDFS中。相反，导出是把HDFS当做数据源，并且把远程数据库作为目的地。在之前的部分，我们导入了一些数据，并且用Hive分析了。我们可以把这些分析的结果导出到数据库中，以便其它的工具来使用。

在把表从HDFS往数据导出之前，我们必须准备好接受数据的数据库，我们要建立表。尽管，Sqoop可以推测出哪种java类型适合SQL数据的类型，反过来，这种事情就不行了（例如，可能有好几个SQL定义的类型可以存储Java String；这可以是CHAR(64), VARCHAR(200),或者 其它的）。因此，你必须指明哪种类型是更合适的。

我们现在将要把zip_profits表从Hive中导出去。我们需要在MySql中创建一个表。

% mysql hadoopguide

mysql> CREATE TABLE sales_by_zip (volume DECIMAL(8,2), zip INTEGER);

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

然后，我们执行导出命令：

% sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide -m 1 \

> --table sales_by_zip --export-dir /user/hive/warehouse/zip_profits \

> --input-fields-terminated-by '\0001'

...

10/07/02 16:16:50 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 41 bytes in 10.8947

seconds (3.7633 bytes/sec)

10/07/02 16:16:50 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 3 records.

最后，我们可以检查MySql来区分不同的导出：

% mysql hadoopguide -e 'SELECT * FROM sales_by_zip'

+--------+-------+

| volume | zip |

+--------+-------+

| 28.00 | 10005 |

| 403.71 | 90210 |

| 20.00 | 95014 |

+--------+-------+

当我们在Hive中创建了zip_profits表的时候，我们没有指定分隔符。这样的话，Hive使用它默认的分隔符：一个Ctrl-A字符，（Unicode 0x0001）。当我们使用Hive访问表的内容的时候（在SELECT语句中），Hive把这个分隔符转换成tab分隔符，为了在控制台上显示出来。但是，当直接从文件中读取表的时候，我们需要告诉Sqoop应该使用哪个分隔符。Sqoop假设记录中换行分隔符也是默认的，但是需要被告诉Ctrl-A字段分隔符。--input-fields terminated-by argument to sqoop export 命令指明了这个信息。Sqoop支持几个转义序列（以‘\’开头的字符），当指定分隔符的时候。在上面的例子中，转义序列包括在单引号中。没有单引号的话，反斜杠可能就被转义了（例如，--input-fields-terminated-by \\0001）Sqoop支持的转义字符如下表15-1

Escape Description

\b backspace

\n newline

\r carriage return

\t tab

\' single-quote

\" double-quote

\\ backslash

\0 NUL. This will insert NUL characters between fields or lines, or will disable enclosing/escaping if used for one of the

--enclosed-by, --optionally-enclosed-by, or --escaped-by arguments.

\0ooo The octal representation of a Unicode character’s code point. The actual character is specified by the octal value ooo.

\0xhhh The hexadecimal representation of a Unicode character’s code point. This should be of the form \0xhhh, where

hhh is the hex value. For example, --fields-terminated-by '\0x10' specifies the carriage return

character.

导出：深入的学习

Sqoop的导出架构与导入时很相似的。见表15-4.在导出之前，Sqoop根据数据库连接字符串决定策略。对于大多数系统，Sqoop使用JDBC。Sqoop然后生成一个基于目标表定义的Java类。生成的这个类，有能力从文本文件中解析记录并且向表中插入合适的数据类型。一个Mapreduce job 启动，从HDFS中读取原数据，用生成的代码解析记录。

基于JDBC的导出策略，构建了INSERT语句，这些语句会把记录写到目标表格中。在大多数数据库系统中，每条语句插入很多记录，比很多的单行插入语句（译注：即每条插入语句，只插入一条记录）要高效。单独的线程被用来从HDFS中读取数据，并且和数据库交流，也用来保证，I/O操作涉及到不同的系统的时候，尽可能重叠。

对MySql来说，Sqoop可以使用mysqlimport采用直接模式策略。每一个map task 产生一个mysqlimport 进程，这个进程以本地系统FIFO模式（翻译不当，原文Each map task spawns a mysqlimport process that it communicates with via a named FIFO on the local filesystem.）。此时，数据以流的形式，通过FIFO管道，到mysqlimport，然后从那里再到数据库。

然而，大多数从HDFS中读数据的Mapreduce jobs，会选择并行度（即map tasks 的个数），这种选择是依据要处理文件的大小和个数，Sqoop的导出系统，允许用户精确的控制tasks的数量。导出系统的性能，会受到向数据库中写入数据的，分布的wirters的数量的影响，因此，Sqoop使用CombineFileInputFormat类把输入的文件分给少量的map tasks。

导出和事务性

由于线程的并发性，一个导入操作可能并不是原子性的。Sqoop会生成很多tasks 来平行的导出数据片段。这些tasks 可能会在不同的时间段完成，这也就意味着，尽管在tasks中使用了事务，一个task的结果可能在其它tasks结果之前出来。数据库通常采用固定大小的缓冲区来存储交易。结果导致，一个事务不能必要的包括一个task的整组操作。Sqoop每隔几千行就提交一次数据，为了保证，操作不内存溢出。到导出继续的时候，中间结果是可见的。

要使用导出结果的程序，只能等到这个导出过程完全完成的时候，才能使用。要不然的话，程序看到的只是部分数据。

更麻烦的情况是，如果tasks失败了（由于网络问题或者其它的问题），这些tasks会尝试从它们开始导入数据的地方重新开始，会插入重复的记录。这次写数据的时候，Sqoop不提防这种潜在的问题。在启动一个导出job之前，约束条件应该放在数据库表中（例如，把一个列设置为主键列），以保证行的唯一性。Sqoop的未来版本中，可能会用更好的还原逻辑，目前是不支持的。

导出和序列化文件

从Hive表中导出数据的例子中，数据是以文本格式存储在HDFS中的。Sqoop也可以导出不是Hive表的文本文件。例如，Sqoop可以导出Mapreduce job输出的文本文件。

Sqoop也可以导出序列化存储的记录到外部表中，尽管应用范围较窄。一个序列化文件可以包括任意的数据类型。Sqoop的导出工具会从序列化文件中读取对象，并且把它们直接发送到OutputCollector，将对象传递到数据库，导出OutputFormat。使用Sqoop的时候，记录必须存储在，序列化文件的键值对格式的值部分，而且，必须继承com.cloudera.sqoop.lib.SqoopRecord抽象类（Sqoop生成的所有类都是这样做的）。

如果你使用编译工具（sqoop-codegen）为你一条基于你导出的表的的记录，生成一个SqoopRecord的实现，你可以写一个Mapreduce程序，这个程序实现这个类的实例，并且把实例写到序列化文件中。然后Sqoop-export 可以导出这些序列化文件到表中。序列化文件在SqoopRecord实例中的另一种情况是，如果从数据库向HDFS中导入数据的话，中间数据有些修改，并且结果以序列化文件存储，。。（本句翻译不恰当，原文：Another means by which data may be in SqoopRecord instances in SequenceFiles is if data is imported from a database

table to HDFS, modified in some fashion, and the results stored in SequenceFiles holding

records of the same data type.）

在这种情况下，Sqoop应该重用存在的类定义来从序列化文件中读取数据，而不是，生成一个新的包含了执行导入的类的记录，就像转换基于文本的记录到数据库中的行一样。你可以省略掉代码的生成，代替的，使用已经存在的记录类和jar包，使用--class-name and --jar-file参数提供给Sqoop。到导入记录的时候，Sqoop会使用特定的类，会从特定的jar包里加载。

在下面的例子中，我们会重新导入widgets表为序列化文件，并且，把它再以不同的表，导回到数据库中：

% sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide \

> --table widgets -m 1 --class-name WidgetHolder --as-sequencefile \

> --target-dir widget_sequence_files --bindir .

...

10/07/05 17:09:13 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.

% mysql hadoopguide

mysql> CREATE TABLE widgets2(id INT, widget_name VARCHAR(100),

-> price DOUBLE, designed DATE, version INT, notes VARCHAR(200));

Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> exit;

% sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide \

> --table widgets2 -m 1 --class-name WidgetHolder \

> --jar-file widgets.jar --export-dir widget_sequence_files

...

10/07/05 17:26:44 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 3 records.

在导入的时候，我们指定了序列化文件格式，并且，我们想把jar包放进当前目录中（使用--bindir命令），这样我们就能重用它了。否则的话，它将被放在一个临时的目录中。我们可以为导出创建一个目的地的表，这个表有一个稍微不同的模式，尽管它与原始数据是一致的。我们导出数据， 并且使用存在的生成的代码，来从序列化文件中读取记录，并且写到数据库中。