学习大数据DAY43 Sqoop 安装,配置环境和使用

news2024/11/16 6:42:40

目录

sqoop 安装

配置 mysql

sqoop 安装

sqoop 指令集

sqoop 使用

sqoop 创建 hive 表

sqoop 全量导入表

sqoop 增量导入表

sqoop 全量导出表

sqoop 分区表导入表

sqoop 分区表导出表

上机练习


sqoop 安装

配置 mysql

create database test
DEFAULT CHARACTER SET utf8
DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
-- 创建数据库
show databases;
-- 创建账号
Create user 'test'@'%' identified by 'test';
Grant all privileges on test.*
to test@'%'
identified by 'test' with grant option;
-- 刷新权限配置
flush privileges;

sqoop 安装

# 1. 拷贝安装包以及 mysql jar /root 目录 并解压
tar
-zvxf
sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
-C
/opt/module/
# 2. 配置环境变量
vim /etc/profile.d/my_env.sh
# 加入 sqoop 路径
#SQOOP_HOME
export
SQOOP_HOME=/opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
# 刷新环境变量
source /etc/profile
# 3. 配置 sqoop
cd $SQOOP_HOME/conf
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vim sqoop-env.sh
# 配置信息
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export HIVE_HOME=/opt/module/apache-hive-3.1.2-bin
#export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
# 拷贝 jdbc 驱动到 sqoop lib 目录下
cp
mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
/opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib/
# 连接测试
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/
--username root --password root

sqoop 指令集

sqoop 使用

sqoop 创建 hive 表

$ bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username test \
--password test \
--table test \
--hive-table test

sqoop 全量导入表

#!/bin/bash
sqoop import \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
--table student2 \
--hive-import \
--delete-target-dir \
--hive-database db_hive \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir "/user/hive/warehouse/db_hive.db/student2_sqoop" \
--hive-table student2_sqoop \
-m 1

sqoop 增量导入表

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp \
--check-column deptno \
--incremental lastmodified \
--last-value "10" \
--m 1 \
--append

sqoop 全量导出表

#!/bin/bash
sqoop export \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
-m 1 \
--table student2 \
--input-fields-terminated-by ',' \

--export-dir '/user/hive/warehouse/db_hive.db/student2'

sqoop 分区表导入表

#!/bin/bash
sqoop_import(){
sqoop import \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
--query
"select * from maket_p where cast(year(ord_date) as
decimal)='$part' and \$CONDITIONS" \
--hive-import \
--create-hive-table \
--hive-overwrite \
--fields-terminated-by "\t" \
--hive-database db_hive \
--hive-table market_sqoop \
--target-dir
"/user/hive/warehouse/db_hive.db/market_sqoop/type_p=$part/" \
--hive-partition-key type_p \
--hive-partition-value "$part" \
-m 1
}
for part in `mysql -uroot -proot --database=test -N -e \
"select distinct cast(year(ord_date) as decimal) from maket_p
order by cast(year(ord_date) as decimal) "`
do echo "$part 年数据 导入 ..."
sqoop_import
done
beeline -u jdbc:hive2://hadoop100:10000/db_hive \
-n root -p root --outputformat=csv2 --showHeader=false \
-e 'msck repair table market_sqoop;'

sqoop 分区表导出表

#!/bin/bash
sqoop_maket(){
sqoop export \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
-m 1 \
--table maket_p \
--input-fields-terminated-by '\t' \
--export-dir "/user/hive/warehouse/db_hive.db/maket_p/$val/"
}
part=`beeline -u jdbc:hive2://hadoop100:10000/db_hive \
-n root -p root --outputformat=csv2 --showHeader=false \
-e 'show partitions maket_p;'`
for val in $part
do
echo $val
sqoop_maket
done

上机练习

1 全表数据导出表自选
选择 hive 数据库的一张表导出到 mysql 的一张表里:
#!/bin/bash
sqoop export \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \--table student2 \
--export-dir /user/hive/warehouse/db_hive.db/student2 \
--fields-terminated-by "," \
-m 1
结果展示:
2 全表数据导入
#!/bin/bash
sqoop import \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
--table student2 \
--delete-target-dir \
--create-hive-table \
--hive-import \
--hive-database db_hive \
--hive-overwrite \
--hive-table student2_sqoop \
--target-dir /user/hive/warehouse/db_hive.db/student2_sqoop \
--input-fields-terminated-by ',' \
-m 1

3 分区表数据导出
#!/bin/bash
sqoop_comm(){
sqoop export \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
--table log_ \
--export-dir /user/hive/warehouse/db_hive.db/log/$part \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
}
for part in \
`beeline -u "jdbc:hive2://hadoop100:10000/db_hive" \
--showHeader=False --outputformat=csv2 \
-n root -p 123456 -e 'show partitions log'`
do
echo "-----------$part-----------"
sqoop_comm
done

4 分区表数据导入
#!/bin/bash
sqoop_comm(){
sqoop import \
--connect
"jdbc:mysql://hadoop100:3306/test?useUnicode=true&characterEnc
oding=utf-8" \
--username test \
--password test \
--query "select * from log_ where date_format(cast(date_ as
date),'%Y%m%d')=$part and \$CONDITIONS" \
--delete-target-dir \
--create-hive-table \
--hive-import \
--hive-overwrite \
--hive-table sqoop_log \
--hive-database db_hive \
--hive-partition-key load_date \
--hive-partition-value $part \
--target-dir
/user/hive/warehouse/db_hive.db/sqoop_log/load_date=$part \
--input-fields-terminated-by '\t' \
-m 1
}
for part in \
`mysql -utest -ptest --database=test -Ne \"select distinct DATE_FORMAT(cast(date_ as date),'%Y%m%d')from
log_"`
do
echo "---------$part---------"
sqoop_comm
done
beeline -u "jdbc:hive2://hadoop100:10000/db_hive" \
--showHeader=False --outputformat=csv2 \
-n root -p 123456 -e 'msck repair table sqoop_log

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