Sqoop导入关系数据库到Hive

Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具。本文以 mysql 数据库为例，实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive。

1. 安装 Sqoop

使用 rpm 安装即可。

yum install sqoop sqoop-metastore -y

安装完之后需要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录。

这里使用 hive 的 metastore 的 mysql 数据库作为关系数据库，以 TBLS 表为例，该表结构和数据如下：

mysql select * from TBLS limit 3;

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

|TBL_ID|CREATE_TIME|DB_ID|LAST_ACCESS_TIME|OWNER|RETENTI | SD_ID| TBL_NAME| TBL_TYPE |VIEW_EXPANDED_TEXT| VIEW_ORIGINAL_TEXT|

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

| 34|1406784308 | 8| 0|root | 0| 45| test1 | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL |

| 40|1406797005 | 9| 0|root | 0| 52| test2 | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL |

| 42|1407122307 | 7| 0|root | 0| 59| test3 | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL |

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

2. 使用 2.1 命令说明

查看 sqoop 命令说明：

$ sqoop help

usage: sqoop COMMAND [ARGS]

Available commands:

 codegen Generate code to interact with database records

 create-hive-table Import a table definition into Hive

 eval Evaluate a SQL statement and display the results

 export Export an HDFS directory to a database table

 help List available commands

 import Import a table from a database to HDFS

 import-all-tables Import tables from a database to HDFS

 list-databases List available databases on a server

 list-tables List available tables in a database

 version Display version information

See sqoop help COMMAND for information on a specific command.

你也可以查看某一个命令的使用说明：

$ sqoop import --help

$ sqoop help import

你也可以使用别名来代替 sqoop (toolname)：

$ sqoop-import

sqoop import 的一个示例如下：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS

你还可以使用 --options-file 来传入一个文件，使用这种方式可以重用一些配置参数：

$ sqoop --options-file /users/homer/work/import.txt --table TEST

/users/homer/work/import.txt 文件内容如下：

import

--connect

jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore

--username

hiveuser

--password 

redhat

2.2 导入数据到 hdfs

使用 sqoop-import 命令可以从关系数据库导入数据到 hdfs。

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --target-dir /user/hive/result

注意：

mysql jdbc url 请使用 ip 地址 如果重复执行，会提示目录已经存在，可以手动删除 如果不指定 --target-dir，导入到用户家目录下的 TBLS 目录

你还可以指定其他的参数：

--append 将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。使用该参数，sqoop将把数据先导入到一个临时目录中，然后重新给文件命名到一个正式的目录中，以避免和该目录中已存在的文件重名。
--as-textfile 将数据导入到一个普通文本文件中，生成该文本文件后，可以在hive中通过sql语句查询出结果。
--boundary-query statement 边界查询，也就是在导入前先通过SQL查询得到一个结果集，然后导入的数据就是该结果集内的数据，格式如：--boundary-query select id,no from t where id = 3，表示导入的数据为id=3的记录，或者 select min( split-by ), max( split-by ) from table name ，注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段，否则会报错
--direct-split-size 在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节数分块，特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据的时候，可以将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。
-m,--num-mappers 启动N个map来并行导入数据，默认是4个，最好不要将数字设置为高于集群的节点数
--query，-e sql 从查询结果中导入数据，该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table，在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含 \$CONDITIONS，示例：--query select * from t where \$CONDITIONS --target-dir /tmp/t –hive-table t
--warehouse-dir dir 与 --target-dir 不能同时使用，指定数据导入的存放目录，适用于hdfs导入，不适合导入hive目录
-z,--compress 压缩参数，默认情况下数据是没被压缩的，通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩，适用于SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件

示例程序：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --columns "tbl_id,create_time" --where "tbl_id 1" --target-dir /user/hive/result

使用 sql 语句

参照上表，使用 sql 语句查询时，需要指定 $CONDITIONS

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --query SELECT * from TBLS where \$CONDITIONS  --split-by tbl_id -m 4 --target-dir /user/hive/result

上面命令通过 -m 1 控制并发的 map 数。

使用 direct 模式：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --delete-target-dir --direct --default-character-set UTF-8 --target-dir /user/hive/result

指定文件输出格式：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir --target-dir /user/hive/result

这时候查看 hdfs 中数据(观察分隔符是否为制表符)：

$ hadoop fs -ls result

Found 5 items

-rw-r--r-- 3 root hadoop 0 2014-08-04 16:07 result/_SUCCESS

-rw-r--r-- 3 root hadoop 69 2014-08-04 16:07 result/part-m-00000

-rw-r--r-- 3 root hadoop 0 2014-08-04 16:07 result/part-m-00001

-rw-r--r-- 3 root hadoop 142 2014-08-04 16:07 result/part-m-00002

-rw-r--r-- 3 root hadoop 62 2014-08-04 16:07 result/part-m-00003

$ hadoop fs -cat result/part-m-00000

34 1406784308 8 0 root 0 45 test1 EXTERNAL_TABLE null null null

$ hadoop fs -cat result/part-m-00002

40 1406797005 9 0 root 0 52 test2 EXTERNAL_TABLE null null null

42 1407122307 7 0 root 0 59 test3 EXTERNAL_TABLE null null null

指定空字符串：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir --null-string \\N --null-non-string \\N --target-dir /user/hive/result

如果需要指定压缩：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --delete-target-dir --null-string \\N --null-non-string \\N --compression-codec "com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec" --target-dir /user/hive/result

附：可选的文件参数如下表。

--enclosed-by char 给字段值前后加上指定的字符，比如双引号，示例：--enclosed-by \"，显示例子：”3”,”jimsss”,”dd@dd.com”
--escaped-by char 给双引号作转义处理，如字段值为”测试”，经过 --escaped-by "\\" 处理后，在hdfs中的显示值为：\"测试\"，对单引号无效
--fields-terminated-by char 设定每个字段是以什么符号作为结束的，默认是逗号，也可以改为其它符号，如句号.，示例如：--fields-terminated-by
--lines-terminated-by char 设定每条记录行之间的分隔符，默认是换行串，但也可以设定自己所需要的字符串，示例如：--lines-terminated-by "#" 以#号分隔
--mysql-delimiters Mysql默认的分隔符设置，字段之间以,隔开，行之间以换行\n隔开，默认转义符号是\，字段值以单引号包含起来。
--optionally-enclosed-by char enclosed-by是强制给每个字段值前后都加上指定的符号，而--optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号，故叫可选的

生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表：

$ sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS 

2.4 导入数据到 hive

执行下面的命令会将 mysql 中的数据导入到 hdfs 中，然后创建一个hive 表，最后再将 hdfs 上的文件移动到 hive 表的目录下面。

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table dw_srclog.TBLS --delete-target-dir

说明：

可以在 hive 的表名前面指定数据库名称 可以通过 --create-hive-table 创建表，如果表已经存在则会执行失败

接下来可以查看 hive 中的数据：

$ hive -e select * from dw_srclog.tbls

34 1406784308 8 0 root 0 45 test1 EXTERNAL_TABLE null null NULL

40 1406797005 9 0 root 0 52 test2 EXTERNAL_TABLE null null NULL

42 1407122307 7 0 root 0 59 test3 EXTERNAL_TABLE null null NULL

直接查看文件内容：

$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/dw_srclog.db/tbls/part-m-00000

34140678430880root045go_goodsEXTERNAL_TABLEnullnullnull

40140679700590root052merchantEXTERNAL_TABLEnullnullnull

从上面可见，数据导入到 hive 中之后分隔符为默认分隔符，参考上文你可以通过设置参数指定其他的分隔符。

另外，Sqoop 默认地导入空值（NULL）为 null 字符串，而 hive 使用 \N 去标识空值（NULL），故你在 import 或者 export 时候，需要做相应的处理。在 import 时，使用如下命令：

$ sqoop import ... --null-string \\N --null-non-string \\N

在导出时，使用下面命令：

$ sqoop import ... --input-null-string  --input-null-non-string 

一个完整的例子如下：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table dw_srclog.TBLS --null-string \\N --null-non-string \\N --compression-codec "com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec"

2.5 增量导入
--incremental (mode) append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录
--last-value (value) 指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也可以自己设定某一值
2.6 合并 hdfs 文件

将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中，示例如：

sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id

其中，–class-name 所指定的 class 名是对应于 Person.jar 中的 Person 类，而 Person.jar 是通过 Codegen 生成的

--new-data path Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的，原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。
--onto path Hdfs中存放数据的一个目录，该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的，原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。
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