【大数据】数据采集工具sqoop介绍

文章目录

- 什么是sqoop?
- - 一、Sqoop的起源与发展
  - 二、Sqoop的主要功能
  - 三、Sqoop的工作原理
  - 四、Sqoop的使用场景
  - 五、Sqoop的优势
  - 六、Sqoop的安装与配置
- sqoop命令行
- - 一、Sqoop简介与架构
  - 二、Sqoop特点
  - 三、Sqoop常用命令及参数
  - 四、使用示例
  - 五、注意事项

什么是sqoop?

Sqoop是一款开源的数据采集工具，专门设计用于在Hadoop生态系统和关系型数据库之间高效传输批量数据。以下是对Sqoop的详细介绍：

一、Sqoop的起源与发展

Sqoop项目始于2009年，最初是作为Hadoop的一个第三方模块存在。
为了便于用户快速部署和开发人员快速迭代开发，Sqoop后来独立成为一个Apache项目。

二、Sqoop的主要功能

数据迁移：Sqoop可以将关系型数据库（如MySQL、Oracle、PostgreSQL等）中的数据迁移到Hadoop的HDFS、Hive、HBase等数据存储系统中，也可以将HDFS中的数据导出到关系型数据库中。
数据采集：Sqoop支持从关系型数据库中采集数据，并导入到Hadoop生态系统中进行进一步的分析和处理。
结果导出：经过Hadoop平台对数据进行分析统计后，Sqoop可以将结果数据导出到关系型数据库中进行可视化展示。

三、Sqoop的工作原理

Sqoop底层基于MapReduce程序模板实现。MapReduce提供了DBInputFormat和DBOutputFormat类，用于实现对数据库数据的导入和导出。
Sqoop通过解析传递的参数，将这些参数传递给底层的MapReduce模板来运行。所有Sqoop的MapReduce程序只有Map过程，没有Reduce过程，因为数据迁移过程通常不需要聚合操作。

四、Sqoop的使用场景

数据仓库：Sqoop适用于数据仓库等批处理场景，特别是与关系型数据库的集成。
数据迁移：公司传统的数据都存在关系型数据库中，随着公司业务的发展，希望将历史数据迁移到大数据平台做存档，此时Sqoop是一个很好的选择。
数据分析：需要对公司网站的业务数据进行分析统计、构建用户画像等大数据应用时，可以使用Sqoop将业务数据同步到大数据平台中Hive，然后利用分布式计算来进行分析统计。

五、Sqoop的优势

支持多种数据库：Sqoop支持与各种关系型数据库的集成，包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
增量加载：Sqoop支持增量加载策略，可以仅导入发生变化的数据，而不必每次导入整个数据集，这大大提高了数据加载的效率。
数据格式转换：Sqoop可以将数据从数据库中提取并将其转换为Hadoop支持的数据格式，如Avro、Parquet等。
易于使用：Sqoop提供了易于使用的命令行界面，方便用户进行操作和配置。

六、Sqoop的安装与配置

安装Sqoop前需要确保已经安装并配置好Hadoop和Java环境。
下载Sqoop的压缩包并解压到指定目录。
修改Sqoop的配置文件，包括sqoop-env.sh和sqoop-site.xml等。
将Hive的配置文件hive-site.xml放在Sqoop的conf目录中，以便Sqoop可以找到Hive的元数据位置。
将关系型数据库的驱动包放在Sqoop的lib目录下。

sqoop命令行

一、Sqoop简介与架构

简介：Sqoop（SQL to Hadoop）允许用户将结构化数据从关系型数据库导入到HDFS（Hadoop分布式文件系统）或Hive表中，或者将数据从HDFS导出到关系型数据库中。
架构：
- Sqoop Client：提供命令行工具和API，用于与Sqoop Server进行通信，并提交数据导入和导出的任务。
- Sqoop Server：负责接收来自客户端的请求，并协调和管理数据导入和导出的任务。Sqoop Server可以在独立模式下运行，也可以与Hadoop集群中的其他组件（如HDFS、YARN）集成。
- Connector：用于与不同类型的关系型数据库进行交互。Sqoop提供了一些内置的连接器，如MySQL、Oracle、SQL Server等，同时还支持自定义连接器。
- Metastore：用于保存与数据导入和导出相关的元数据信息，如表结构、字段映射、导入导出配置等。Metastore可以使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或HDFS来存储元数据。

二、Sqoop特点

简化数据传输过程。
高效处理大数据量，支持并行导入和导出操作。
灵活的数据格式支持，包括文本文件、Avro、Parquet等。
丰富的连接器支持，可以直接与多种关系型数据库进行交互。
支持数据压缩和加密功能，保护数据的安全性。
与Hadoop生态系统紧密集成，可以充分利用Hadoop的分布式计算和存储能力。

三、Sqoop常用命令及参数

以下是Sqoop的一些常用命令及其参数：

import：将关系型数据库中的数据导入到Hadoop集群中。
- 常用参数：
  - --connect：指定数据库连接URL。
  - --username：指定数据库用户名。
  - --password：指定数据库密码。
  - --table：指定要导入的数据库表名。
  - --columns：指定要导入的列。
  - --target-dir：指定导入数据的目标目录。
  - --where：指定导入数据的条件。
  - --split-by：指定用于拆分数据的列。
  - --incremental：指定增量导入的模式（如append）。
  - --check-column：指定用于检查增量数据的列。
  - --last-value：指定上次导入的值，用于增量导入。
export：将Hadoop集群中的数据导出到关系型数据库中。
- 常用参数：
  - --connect：指定数据库连接URL。
  - --username：指定数据库用户名。
  - --password：指定数据库密码。
  - --table：指定要导出的数据库表名。
  - --export-dir：指定导出数据的源目录。
  - --input-fields-terminated-by：指定输入字段的分隔符。
  - --input-lines-terminated-by：指定输入行的分隔符。
  - --columns：指定要导出的列。
eval：执行SQL查询语句并返回结果。
- 常用参数：
  - --connect：指定数据库连接URL。
  - --username：指定数据库用户名。
  - --password：指定数据库密码。
  - --query：指定要执行的SQL查询语句。
list-databases：列出数据库中的所有数据库名称。
list-tables：列出指定数据库中的所有表名。
create-hive-table：生成与关系数据库表结构对应的Hive表结构。
codegen：将关系型数据库中的表映射为一个Java类。
import-all-tables：将关系型数据库中的所有表导入到HDFS中。
job：用于创建、列出、执行和删除Sqoop作业。
- 常用参数：
  - --create：创建一个新的Sqoop作业。
  - --list：列出所有Sqoop作业。
  - --exec：执行指定的Sqoop作业。
  - --delete：删除指定的Sqoop作业。

四、使用示例

以下是一些Sqoop命令的使用示例：

全量导入数据到Hive中：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-import \
--hive-table hive_staff

增量导入数据到HDFS中：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hdfs \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 3

导出数据到关系型数据库中：

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--export-dir /user/company \
--input-fields-terminated-by "\t"

执行SQL查询并返回结果：

sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--query "SELECT * FROM staff"

创建Sqoop作业：

sqoop job \
--create myjob \
--import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-import \
--hive-table hive_staff