sqoop安装教程及sqoop操作

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上传安装包

这里两个安装包 sqoop-1.4.7 bin_hadoop-2.6.0.tar.gz和sqoop-1.4.7.tar.gz
因为hadoop版本为3.1.3 所以sqoop的版本太低，需要自行配置

解压并更名

# 解压
[root@hadoop install]# tar -zxf sqoop-1.4.7.tar.gz -C ../soft/
# 切换目录
[root@hadoop install]# cd ../soft/
# 更名
[root@hadoop soft]# mv sqoop-1.4.7/ sqoop147

添加jar包

切换目录到 /opt/soft/sqoop147/lib/
添加avro-1.8.1.jar

# 将hive312/lib下的两个jar包拷贝过来
[root@hadoop lib]# cp /opt/soft/hive312/lib/hive-common-3.1.2.jar ./
[root@hadoop lib]# cp /opt/soft/hive312/lib/mysql-connector-java-8.0.29.jar ./

将sqoop-1.4.7.jar 拷贝到 /opt/soft/sqoop147/

修改配置文件

切换到cd /opt/soft/sqoop147/conf

# 将配置文件复制并更名
[root@hadoop conf]# cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
# 编辑 sqoop-env.sh
[root@hadoop conf]# vim ./sqoop-env.sh 

 22 #Set path to where bin/hadoop is available
 23 export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/soft/hadoop313
 24 
 25 #Set path to where hadoop-*-core.jar is available
 26 export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/soft/hadoop313
 27 
 28 #set the path to where bin/hbase is available
 29 #export HBASE_HOME=
 30 
 31 #Set the path to where bin/hive is available
 32 export HIVE_HOME=/opt/soft/hive312
 33 export HIVE_CONF_DIR=/opt/soft/hive312/conf
 34 
 35 #Set the path for where zookeper config dir is
 36 export ZOOCFGDIR=/opt/soft/zk345/conf

添加sqoop环境变量

# 编辑/etc/profile
[root@hadoop conf]# vim /etc/profile
# SQOOP_HOME
export SQOOP_HOME=/opt/soft/sqoop147
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
# 刷新文件
[root@hadoop conf]# source /etc/profile

启动

[root@hadoop conf]# sqoop version

sqoop操作

\ 符号为连接符

查看指定mysql服务器数据库中的表

[root@hadoop ~]# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306 --username root --password root 

在hive中创建一个teacher表跟mysql的mysql50库中的teacher结构相同

[root@hadoop ~]# sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table teacher --hive-table teacher

将mysql中mysql50库中的sc数据导出到hdfs指定的文件目录中

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --target-dir /tmp/mysql50/sc --fields-terminated-by '\t' -m 1

sqoop -m 参数

sqoop并行化是启多个map task实现的，-m(或–num-mappers)参数指定map task数，默认是四个。当指定为1时，可以不用设置split-by参数，不指定num-mappers时，默认为4，当不指定或者num-mappers大于1时，需要指定split-by参数。并行度不是设置的越大越好，map task的启动和销毁都会消耗资源，而且过多的数据库连接对数据库本身也会造成压力。在并行操作里，首先要解决输入数据是以什么方式负债均衡到多个map的，即怎么保证每个map处理的数据量大致相同且数据不重复。–split-by指定了split column，在执行并行操作时(多个map task)，sqoop需要知道以什么列split数据，其思想是：

1、先查出split column的最小值和最大值

2、然后根据map task数对(max-min)之间的数据进行均匀的范围切分

带条件过滤

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --where "SID='01'" --target-dir /tmp/mysql50/sid01 -m 1

带条件过滤，指定查询列

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --columns "CID,score" --where "SID='01'" --target-dir /tmp/mysql50/sid01column -m 1

query使用

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --target-dir /tmp/mysql50/scquery --query 'select * from sc where $CONDITIONS and CID="02" and score>80 ' --fields-terminated-by '\t' -m 1

注意：如果使用–query这个命令的时候，需要注意的是where后面的参数, AND $ CONDITIONS 这个参数必须加上而且存在单引号与双引号的区别，如果–query后面使用的是双引号，那么需要在$CONDITIONS前加上 \即 \ $ CONDITIONS
如果设置map数量为1个时即-m 1，不用加上–split-by ${tablename.column}，否则需要加上

将mysql50中sc表导入到hive bigdata库中

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --hive-import --hive-database bigdata -m 1

重写，原数据会被覆盖

[root@hadoop~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --hive-import --hive-overwrite --hive-database bigdata -m 1

增量导入

[root@hadoop ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.95.130:3306/mysql50 --username root --password root --table sc --hive-import --incremental append --hive-database bigdata -m 1