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标题: Sqoop详细介绍包括：sqoop命令，原理，流程 [打印本页]

作者: pig2 时间: 2013-12-25 16:08
标题: Sqoop详细介绍包括：sqoop命令，原理，流程

一简介

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

二特点

Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。

三 Sqoop 命令

Sqoop大约有13种命令,和几种通用的参数(都支持这13种命令)，这里先列出这13种命令。

接着列出Sqoop的各种通用参数,然后针对以上13个命令列出他们自己的参数。Sqoop通用参数又分Common arguments,Incremental import arguments,Output line formatting arguments,Input parsing arguments,Hive arguments,HBase arguments,Generic Hadoop command-line arguments,下面一一说明:

1.Common arguments

通用参数,主要是针对关系型数据库链接的一些参数

四 sqoop命令举例

1）列出mysql数据库中的所有数据库

sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ –username root –password 123456

2)连接mysql并列出test数据库中的表

sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password 123456

命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称 username password分别为mysql数据库的用户密码

3)将关系型数据的表结构复制到hive中,只是复制表的结构，表中的内容没有复制过去。

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test

–table sqoop_test –username root –password 123456 –hive-table

test

其中 –table sqoop_test为mysql中的数据库test中的表 –hive-table

test 为hive中新建的表名称

4)从关系数据库导入文件到hive中

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username

root –password 123456 –table sqoop_test –hive-import –hive-table

s_test -m 1

5)将hive中的表数据导入到mysql中,在进行导入之前，mysql中的表

hive_test必须已经提起创建好了。

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username

root –password root –table hive_test –export-dir

/user/hive/warehouse/new_test_partition/dt=2012-03-05

6）从数据库导出表的数据到HDFS上文件

./sqoop import –connect

jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression –username=hadoop

–password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1 –target-dir

/user/test

7）从数据库增量导入表数据到hdfs中

./sqoop import –connect jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression

–username=hadoop –password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1

–target-dir /user/test –check-column id –incremental append

–last-value 3

五 Sqoop原理（以import为例）

Sqoop在import时，需要制定split-by参数。Sqoop根据不同的split-by参数值来进行切分,然后将切分出来的区域分配到不同map中。每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值，写入到HDFS中。同时split-by根据不同的参数类型有不同的切分方法，如比较简单的int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来确定划分几个区域。比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers为2的话，则会分成两个区域(1,500)和(501-100),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000。最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。

六mapreduce job所需要的各种参数在Sqoop中的实现

1) InputFormatClass

com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat

2) OutputFormatClass

1)TextFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.RawKeyTextOutputFormat

2)SequenceFile

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat

3)AvroDataFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroOutputFormat

3)Mapper

1)TextFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper

2)SequenceFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.SequenceFileImportMapper

3)AvroDataFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroImportMapper

4)taskNumbers

1)mapred.map.tasks(对应num-mappers参数)

2)job.setNumReduceTasks(0);

这里以命令行:import –connect jdbc:mysql://localhost/test –username root –password 123456 –query “select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2 WHERE $CONDITIONS” –target-dir /user/sqoop/test -split-by sqoop_1.id –hadoop-home=/home/hdfs/hadoop-0.20.2-CDH3B3 –num-mappers 2

1）设置Input

DataDrivenImportJob.configureInputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName, String splitByCol)

a)DBConfiguration.configureDB(Configuration conf, String driverClass, String dbUrl, String userName, String passwd, Integer fetchSize)

1).mapreduce.jdbc.driver.class com.mysql.jdbc.Driver

2).mapreduce.jdbc.url jdbc:mysql://localhost/test

3).mapreduce.jdbc.username root

4).mapreduce.jdbc.password 123456

5).mapreduce.jdbc.fetchsize -2147483648

b)DataDrivenDBInputFormat.setInput(Job job,Class<? extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, String inputBoundingQuery)

1)job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);

2)mapred.jdbc.input.bounding.query SELECT MIN(sqoop_1.id), MAX(sqoop_2.id) FROM (select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2 WHERE (1 = 1) ) AS t1

3)job.setInputFormatClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat.class);

4)mapreduce.jdbc.input.orderby sqoop_1.id

c)mapreduce.jdbc.input.class QueryResult

d)sqoop.inline.lob.length.max 16777216

2）设置Output

ImportJobBase.configureOutputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName)

a)job.setOutputFormatClass(getOutputFormatClass());

b)FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, codecClass);

c)SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job,CompressionType.BLOCK);

d)FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

3）设置Map

DataDrivenImportJob.configureMapper(Job job, String tableName,String tableClassName)

a)job.setOutputKeyClass(Text.class);
b)job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
c)job.setMapperClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper);

4）设置task number

JobBase.configureNumTasks(Job job)

mapred.map.tasks 4

job.setNumReduceTasks(0);

七大概流程

1.读取要导入数据的表结构，生成运行类，默认是QueryResult，打成jar包，然后提交给Hadoop

2.设置好job，主要也就是设置好以上第六章中的各个参数

3.这里就由Hadoop来执行MapReduce来执行Import命令了，

1）首先要对数据进行切分，也就是DataSplit

DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)

2）切分好范围后，写入范围，以便读取

DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output) 这里是lowerBoundQuery and upperBoundQuery

3）读取以上2）写入的范围

DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)

4）然后创建RecordReader从数据库中读取数据

DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)

5）创建Map

TextImportMapper.setup(Context context)

6）RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据，设置好Map的Key和Value，交给Map

DBRecordReader.nextKeyValue()

7）运行map

TextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context)

最后生成的Key是行数据，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get()

八总结

通过这些,了解了MapReduce运行流程.但对于Sqoop这种切分方式感觉还是有很大的问题.比如这里根据ID范围来切分,如此切分出来的数据会很不平均,比如min(split-id)=1,max(split-id)=3000，交给三个map来处理。那么范围是(1-1000),(1001-2000),(2001-3000).而假如1001-2000是没有数据，已经被删除了。那么这个map就什么都不能做。而其他map却累的半死。如此就会拖累job的运行结果。这里说的范围很小，比如有几十亿条数据交给几百个map去做。map一多，如果任务不均衡就会影响进度。看有没有更好的切分方式？比如取样？如此看来，写好map reduce也不简单!、

作者: hahaxixi 时间: 2014-7-28 23:10
很详细，学习了！

作者: szcountryboy 时间: 2014-8-20 14:17

sqoop:000> sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://172.16.28.77:3306/ -username root -password master
Exception has occurred during processing command
Exception: org.codehaus.groovy.control.MultipleCompilationErrorsException Message: startup failed:
groovysh_parse: 1: expecting EOF, found ':' @ line 1, column 35.
sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://172.16.28.77:3306/ -username root -password master
^

1 error

sqoop-1.99.3 client里面执行报错

作者: anyhuayong 时间: 2014-9-14 08:16
很详细，学习了！

作者: wubaozhou 时间: 2015-1-1 19:02

作者: persist 时间: 2015-4-13 10:15
你解决了没，我也报这错误

作者: pioneer 时间: 2015-4-15 19:55

问楼主一个问题,我的sqoop2服务端与客户端启动成功,但是sqoop指令不起作用:sqoop command not found,知道如何解决吗?

作者: 非客 时间: 2015-6-11 11:48
文章里面的下面这条语句
sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password xhq123
其中 -connect、-username、-password 里的连字符竟然是中文的，结果报以下错误：

[hadoop@mdhadoop ~]$ sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost/test –username root –password root
15/06/11 11:15:23 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.4-cdh5.0.0
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Error parsing arguments for list-tables:
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: –connect
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: jdbc:mysql://localhost/test
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: –username
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: root
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: –password
15/06/11 11:15:23 ERROR tool.BaseSqoopTool: Unrecognized argument: root

改成英文连字符就好了

作者: 锟铻 时间: 2015-10-21 09:59

作者: heller_yun 时间: 2015-11-10 22:09

作者: 恋枫缩影 时间: 2015-11-11 01:10
不错，学习了

作者: 月如钩 时间: 2015-11-24 21:39
一般而言现在大多数的涉及到大数据的技术，底层或多或少的都会封装mapreduce，比如hive，但是往往很多时候在特定的业务场景下，效率会打折扣，这时候就需要定制mapreduce了。个人认为，mapreduce是大数据最底层的技术之一

作者: qqzj 时间: 2016-1-5 19:39
学习学习

作者: 巅峰142斤 时间: 2016-1-7 09:50
楼主很棒，敲喜欢。有一个笑笑的意见。。头像的楼主老婆吗？是蛮漂亮的，只是我看帖的时候她都一直盯着我看，我滑轮向下滑，还会跟着继续盯着我，楼主的老婆可以换个姿势吗

作者: stwen 时间: 2016-2-27 10:14
hao 东西，学习

作者: bingyuac 时间: 2016-5-8 11:28
学习了
麻烦还想问下：sqoop导入数据到HDFS时候，怎么确定数据是完整的。怎么查日志？

作者: song_7788 时间: 2016-5-23 17:33
好，支持楼主

作者: jackqiang2011 时间: 2016-7-6 10:07
谢谢楼主x分享

作者: 小学生的我 时间: 2016-7-13 09:46
感谢分享！

作者: jackqiang2011 时间: 2016-7-13 09:57
very good

作者: zero-86 时间: 2016-8-4 10:43
学习了

作者: xingoo 时间: 2016-9-12 09:03
嗯了解了~ sqoop底层的任务可以用其他的计算引擎比如spark来代替么？现在hive2都直接声明不推荐mapreduce了。

作者: arsenduan 时间: 2016-9-12 09:25

xingoo 发表于 2016-9-12 09:03
嗯了解了~ sqoop底层的任务可以用其他的计算引擎比如spark来代替么？现在hive2都直接声明不推荐mapreduce ...

目前应该还没有。
思想挺先进的。
如果能开源一个，应该非常受欢迎

作者: xingoo 时间: 2016-9-29 10:03
请问有没有什么文章是详细讲解split-by的机制的，如果key不是数字，是按照hash来进行切分么？

作者: playzhp 时间: 2017-3-2 11:36
楼主厉害，讲解的很详细

作者: kisas 时间: 2017-5-23 13:33
不错很详细

作者: 释怀 时间: 2017-6-23 17:50
学习了

作者: 金牛不懂 时间: 2017-8-23 18:40
不知道为什么？我的sqoop执行报错，解析不了，创建表的时候可以用这种方式吗？百度上好多方法都不可以，我用的hive直接创建的

作者: 老街的腔调 时间: 2017-12-9 16:08
长知识了,刚把sqoop安装好

作者: zhouyongheng 时间: 2018-1-8 14:30
大神你真是太厉害了，一直在关注你的文章，方便给个直接联系方式，向您请教。

作者: wxq0517 时间: 2018-4-26 08:56
资料很好

作者: wxq0517 时间: 2018-4-26 09:02
感谢分享。

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