sqoop

发表于 2020-09-09 更新于 2025-04-01 分类于大数据本文字数： 6.7k 阅读时长 ≈ 6 分钟

Sqoop

Sqoop 简介

Sqoop 是一种工具，旨在在 Hadoop 和关系数据库之间进行批量数据迁移的工具。

Sqoop 是一个常用的数据迁移工具，主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出：

导入数据：从 MySQL，Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS、Hive、HBase 等分布式文件存储系统中；
导出数据：从分布式文件系统中导出数据到关系数据库中。

目前 Sqoop 主要分为 Sqoop1 和 Sqoop2 两个版本，其中，版本号为 1.4.x 属于 Sqoop1，而版本号为 1.99.x 的属于 Sqoop2。这两个版本开发时的定位方向不同，体系结构具有很大的差异，因此它们之间互不兼容。

Sqoop1 功能结构简单，部署方便，提供命令行操作方式，主要适用于系统服务管理人员进行简单的数据迁移操作；Sqoop2 功能完善、操作简便，同时支持多种访问模式（命令行操作、Web 访问、Rest API），引入角色安全机制增加安全性等多种优点，但是结构复杂，配置部署更加繁琐。

Sqoop 社区提供了多种连接器，可以在很多数据存储之间进行数据迁移。

内置连接器
- 经过优化的专用 RDBMS 连接器：MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、SQL Server、Netzza 等
- 通用的 JDBC 连接器：支持 JDBC 协议的数据库
第三方连接器
- 数据仓库：Teradata
- NoSQL 数据库：Couchbase

Sqoop 原理

Sqoop 的工作原理是：将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移。

导入原理

在导入数据之前，Sqoop 使用 JDBC 检查导入的数据表，检索出表中的所有列以及列的 SQL 数据类型，并将这些 SQL 类型映射为 Java 数据类型。在转换后的 MapReduce 应用中使用这些对应的 Java 类型来保存字段的值，Sqoop 的代码生成器使用这些信息来创建对应表的类，用于保存从表中抽取的记录。

导出原理

在导出数据之前，Sqoop 会根据数据库连接字符串来选择一个导出方法，对于大部分系统来说，Sqoop 会选择 JDBC。Sqoop 会根据目标表的定义生成一个 Java 类，这个生成的类能够从文本中解析出记录数据，并能够向表中插入类型合适的值，然后启动一个 MapReduce 作业，从 HDFS 中读取源数据文件，使用生成的类解析出记录，并且执行选定的导出方法。

Sqoop 应用

参考手册：

Sqoop 官方文档之安装说明

Sqoop 官方文档之 Shell 命令

Sqoop 官方文档之连接器

Sqoop 与 MySQL

查询 MySQL 所有数据库

通常用于 Sqoop 与 MySQL 连通测试：

sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \
--username root \
--password root

查询指定数据库中所有数据表

sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
--username root \
--password root

Sqoop 与 HDFS

MySQL 数据导入到 HDFS

导入命令

示例：导出 MySQL 数据库中的 help_keyword 表到 HDFS 的 /sqoop 目录下，如果导入目录存在则先删除再导入，使用 3 个 map tasks 并行导入。

注：help_keyword 是 MySQL 内置的一张字典表，之后的示例均使用这张表。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
--username root \
--password root \
--table help_keyword \           # 待导入的表
--delete-target-dir \            # 目标目录存在则先删除
--target-dir /sqoop \            # 导入的目标目录
--fields-terminated-by '\t'  \   # 指定导出数据的分隔符
-m 3                             # 指定并行执行的 map tasks 数量

日志输出如下，可以看到输入数据被平均 split 为三份，分别由三个 map task 进行处理。数据默认以表的主键列作为拆分依据，如果你的表没有主键，有以下两种方案：

添加 -- autoreset-to-one-mapper 参数，代表只启动一个 map task，即不并行执行；
若仍希望并行执行，则可以使用 --split-by <column-name> 指明拆分数据的参考列。

导入验证

# 查看导入后的目录
hadoop fs -ls  -R /sqoop
# 查看导入内容
hadoop fs -text  /sqoop/part-m-00000

查看 HDFS 导入目录，可以看到表中数据被分为 3 部分进行存储，这是由指定的并行度决定的。

HDFS 数据导出到 MySQL

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hdfs \        # 导出数据存储在 MySQL 的 help_keyword_from_hdf 的表中
    --export-dir /sqoop  \
    --input-fields-terminated-by '\t'\
    --m 3

表必须预先创建，建表语句如下：

1	CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword;

Sqoop 与 Hive

MySQL 数据导入到 Hive

Sqoop 导入数据到 Hive 是通过先将数据导入到 HDFS 上的临时目录，然后再将数据从 HDFS 上 Load 到 Hive 中，最后将临时目录删除。可以使用 target-dir 来指定临时目录。

导入命令

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
  --username root \
  --password root \
  --table help_keyword \        # 待导入的表
  --delete-target-dir \         # 如果临时目录存在删除
  --target-dir /sqoop_hive  \   # 临时目录位置
  --hive-database sqoop_test \  # 导入到 Hive 的 sqoop_test 数据库，数据库需要预先创建。不指定则默认为 default 库
  --hive-import \               # 导入到 Hive
  --hive-overwrite \            # 如果 Hive 表中有数据则覆盖，这会清除表中原有的数据，然后再写入
  -m 3                          # 并行度

导入到 Hive 中的 sqoop_test 数据库需要预先创建，不指定则默认使用 Hive 中的 default 库。

# 查看 hive 中的所有数据库
hive>  SHOW DATABASES;
# 创建 sqoop_test 数据库
hive>  CREATE DATABASE sqoop_test;

导入验证

# 查看 sqoop_test 数据库的所有表
 hive>  SHOW  TABLES  IN  sqoop_test;
# 查看表中数据
 hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;

可能出现的问题

如果执行报错 java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf，则需将 Hive 安装目录下 lib 下的 hive-exec-**.jar 放到 sqoop 的 lib 。

1
2
3

[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-*
-rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11 月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar
[root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar  ${SQOOP_HOME}/lib

Hive 导出数据到 MySQL

由于 Hive 的数据是存储在 HDFS 上的，所以 Hive 导入数据到 MySQL，实际上就是 HDFS 导入数据到 MySQL。

查看 Hive 表在 HDFS 的存储位置

# 进入对应的数据库
hive> use sqoop_test;
# 查看表信息
hive> desc formatted help_keyword;

Location 属性为其存储位置：

这里可以查看一下这个目录，文件结构如下：

执行导出命令

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hive \
    --export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword  \
    -input-fields-terminated-by '\001' \             # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001
    --m 3

MySQL 中的表需要预先创建：

1	CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword;

Sqoop 与 HBase

本小节只讲解从 RDBMS 导入数据到 HBase，因为暂时没有命令能够从 HBase 直接导出数据到 RDBMS。

MySQL 导入数据到 HBase

导入数据

将 help_keyword 表中数据导入到 HBase 上的 help_keyword_hbase 表中，使用原表的主键 help_keyword_id 作为 RowKey，原表的所有列都会在 keywordInfo 列族下，目前只支持全部导入到一个列族下，不支持分别指定列族。

sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword \              # 待导入的表
    --hbase-table help_keyword_hbase \  # hbase 表名称，表需要预先创建
    --column-family keywordInfo \       # 所有列导入到 keywordInfo 列族下
    --hbase-row-key help_keyword_id     # 使用原表的 help_keyword_id 作为 RowKey

导入的 HBase 表需要预先创建：

# 查看所有表
hbase> list
# 创建表
hbase> create 'help_keyword_hbase', 'keywordInfo'
# 查看表信息
hbase> desc 'help_keyword_hbase'

导入验证

使用 scan 查看表数据：

全库导出

Sqoop 支持通过 import-all-tables 命令进行全库导出到 HDFS/Hive，但需要注意有以下两个限制：

所有表必须有主键；或者使用 --autoreset-to-one-mapper，代表只启动一个 map task;
你不能使用非默认的分割列，也不能通过 WHERE 子句添加任何限制。

第二点解释得比较拗口，这里列出官方原本的说明：

You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditions via a WHERE clause.

全库导出到 HDFS：

sqoop import-all-tables \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
    --username root \
    --password root \
    --warehouse-dir  /sqoop_all \     # 每个表会单独导出到一个目录，需要用此参数指明所有目录的父目录
    --fields-terminated-by '\t'  \
    -m 3

全库导出到 Hive：

sqoop import-all-tables -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \
  --username root \
  --password root \
  --hive-database sqoop_test \         # 导出到 Hive 对应的库
  --hive-import \
  --hive-overwrite \
  -m 3

Sqoop 数据过滤

query 参数

Sqoop 支持使用 query 参数定义查询 SQL，从而可以导出任何想要的结果集。使用示例如下：

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
  --username root \
  --password root \
  --query 'select * from help_keyword where  $CONDITIONS and  help_keyword_id < 50' \
  --delete-target-dir \
  --target-dir /sqoop_hive  \
  --hive-database sqoop_test \           # 指定导入目标数据库 不指定则默认使用 Hive 中的 default 库
  --hive-table filter_help_keyword \     # 指定导入目标表
  --split-by help_keyword_id \           # 指定用于 split 的列
  --hive-import \                        # 导入到 Hive
  --hive-overwrite \                     、
  -m 3

在使用 query 进行数据过滤时，需要注意以下三点：

必须用 --hive-table 指明目标表；
如果并行度 -m 不为 1 或者没有指定 --autoreset-to-one-mapper，则需要用 --split-by 指明参考列；
SQL 的 where 字句必须包含 $CONDITIONS，这是固定写法，作用是动态替换。

增量导入

sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword \
    --target-dir /sqoop_hive  \
    --hive-database sqoop_test \
    --incremental  append  \             # 指明模式
    --check-column  help_keyword_id \    # 指明用于增量导入的参考列
    --last-value 300  \                  # 指定参考列上次导入的最大值
    --hive-import \
    -m 3

incremental 参数有以下两个可选的选项：

append：要求参考列的值必须是递增的，所有大于 last-value 的值都会被导入；
lastmodified：要求参考列的值必须是 timestamp 类型，且插入数据时候要在参考列插入当前时间戳，更新数据时也要更新参考列的时间戳，所有时间晚于 last-value 的数据都会被导入。

通过上面的解释我们可以看出来，其实 Sqoop 的增量导入并没有太多神器的地方，就是依靠维护的参考列来判断哪些是增量数据。当然我们也可以使用上面介绍的 query 参数来进行手动的增量导出，这样反而更加灵活。

类型支持

Sqoop 默认支持数据库的大多数字段类型，但是某些特殊类型是不支持的。遇到不支持的类型，程序会抛出异常 Hive does not support the SQL type for column xxx 异常，此时可以通过下面两个参数进行强制类型转换：

--map-column-java<mapping> - 重写 SQL 到 Java 类型的映射；
--map-column-hive <mapping> - 重写 Hive 到 Java 类型的映射。

示例如下，将原先 id 字段强制转为 String 类型，value 字段强制转为 Integer 类型：

1	$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer

Sqoop

Sqoop 简介

Sqoop 原理

导入原理

导出原理

Sqoop 应用

Sqoop 与 MySQL

查询 MySQL 所有数据库

查询指定数据库中所有数据表

Sqoop 与 HDFS

MySQL 数据导入到 HDFS

导入命令

导入验证

HDFS 数据导出到 MySQL

Sqoop 与 Hive

MySQL 数据导入到 Hive

导入命令

导入验证

可能出现的问题

Hive 导出数据到 MySQL

查看 Hive 表在 HDFS 的存储位置

执行导出命令

Sqoop 与 HBase

MySQL 导入数据到 HBase

导入数据

导入验证

全库导出

Sqoop 数据过滤

query 参数

增量导入

类型支持

参考资料