MySQL数据传递 Hadoop 非实时

Sqoop是一个转换工具，用于在关系型数据库与HDFS之间进行数据转换。强大功能见下图

以下操作就是使用sqoop在mysql和hdfs之间转换数据。

1.安装

我们使用的版本是sqoop-1.4.3.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz，打算安装在/usr/local目录下。

首先就是解压缩，重命名为sqoop，然后在文件/etc/profile中设置环境变量SQOOP_HOME。

把mysql的jdbc驱动mysql-connector-java-5.1.10.jar复制到sqoop项目的lib目录下。

2.重命名配置文件

在${SQOOP_HOME}/conf中执行命令

mv  sqoop-env-template.sh  sqoop-env.sh

在conf目录下，有两个文件sqoop-site.xml和sqoop-site-template.xml内容是完全一样的，不必在意，我们只关心sqoop-site.xml即可。

3.修改配置文件sqoop-env.sh

内容如下

#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop/

#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop

#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase

#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/usr/local/hive

#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zk

好了，搞定了，下面就可以运行了。

4.把数据从mysql导入到hdfs中

在mysql中数据库test中有一张表是aa，表中的数据如下图所示

现在我们要做的是把aa中的数据导入到hdfs中，执行命令如下

 

sqoop ##sqoop命令

import ##表示导入

--connect jdbc:mysql://ip:3306/sqoop ##告诉jdbc，连接mysql的url

--username root ##连接mysql的用户名

--password admin ##连接mysql的密码

--table aa ##从mysql导出的表名称

--fields-terminated-by ' ' ##指定输出文件中的行的字段分隔符

-m 1 ##复制过程使用1个map作业

以上的命令中后面的##部分是注释，执行的时候需要删掉；另外，命令的所有内容不能换行，只能一行才能执行。以下操作类似。

该命令执行结束后，观察hdfs的目录/user/{USER_NAME}，下面会有一个文件夹是aa，里面有个文件是part-m-00000。该文件的内容就是数据表aa的内容，字段之间是使用制表符分割的。

5.把数据从hdfs导出到mysql中

把上一步导入到hdfs的数据导出到mysql中。我们已知该文件有两个字段，使用制表符分隔的。那么，我们现在数据库test中创建一个数据表叫做bb，里面有两个字段。然后执行下面的命令

 

sqoop

export ##表示数据从hive复制到mysql中

--connect jdbc:mysql://192.168.1.113:3306/test

--username root

--password admin

--table bb ##mysql中的表，即将被导入的表名称

--export-dir '/user/root/aa/part-m-00000' ##hive中被导出的文件

--fields-terminated-by ' ' ##hive中被导出的文件字段的分隔符

命令执行完后，再去观察表bb中的数据，是不是已经存在了！

Hadoop启动时，出现 Warning:$HADOOP_HOME is deprecated 的原因

我们在执行脚本start-all.sh，启动hadoop时，有时会出现如下图的警告信息

虽然不影响程序运行，但是看到这样的警告信息总是觉得自己做得不够好，怎么去掉哪？

我们一步步分享，先看一下启动脚本start-all.sh的源码，如下图

虽然我们看不懂shell脚本的语法，但是可以猜到可能和文件hadoop-config.sh有关，我们再看一下这个文件的源码。该文件特大，我们只截取最后一部分，见下图

从图中的红色框框中可以看到，脚本判断变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS和HADOOP_HOME的值，如果前者为空，后者不为空，则显示警告信息“Warning……”。

我们在安装hadoop是，设置了环境变量HADOOP_HOME造成的。

网上有的说新的hadoop版本使用HADOOP_INSTALL作为环境变量，我还没有看到源代码，并且担心其他框架与hadoop的兼容性，所以暂时不修改，那么只好设置HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS的值了。

修改配置文件/etc/profile（我原来一直在这里设置环境变量，操作系统是rhel6.3），增加环境变量HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS，如下图

保存退出，再次启动hadoop，就不会出现警告信息了，如下图

1、列出mysql数据库中的所有数据库

 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username dyh -password 000000

 

2、连接mysql并列出数据库中的表

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username dyh --password 000000

 

3、将关系型数据的表结构复制到hive中

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table users --username dyh 

--password 000000 --hive-table users  --fields-terminated-by "001"  --lines-terminated-by " ";

参数说明：

--fields-terminated-by "001"  是设置每列之间的分隔符，"001"是ASCII码中的1，它也是hive的默认行内分隔符， 而sqoop的默认行内分隔符为"，" 

--lines-terminated-by " "  设置的是每行之间的分隔符，此处为换行符，也是默认的分隔符；

注意：只是复制表的结构，表中的内容没有复制

4、将数据从关系数据库导入文件到hive表中

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username dyh --password 000000 

--table users --hive-import --hive-table users -m 2 --fields-terminated-by "001";

参数说明：

 -m 2 表示由两个map作业执行；

--fields-terminated-by "001"  需同创建hive表时保持一致；

 

5、将hive中的表数据导入到mysql数据库表中

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 

--table users --export-dir /user/hive/warehouse/users/part-m-00000 

--input-fields-terminated-by '001'

注意：

1、在进行导入之前，mysql中的表userst必须已经提起创建好了。

2、jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test中的IP地址改成localhost会报异常，具体见本人上一篇帖子

 

6、将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--query 语句使用

 sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --query "select id,age,name from userinfos where $CONDITIONS"  -m 1  --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

7、将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--columns  --where 语句使用

 sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.20.118:3306/test --username dyh --password 000000 --table userinfos --columns "id,age,name"  --where "id > 3 and (age = 88 or age = 80)"  -m 1  --target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";

注意：--target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2   可以用  --hive-import --hive-table userinfos2 进行替换

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