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