Sqoop安装配置及Hive导入

Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）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）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。

官网地址：http://sqoop.apache.org/
一、安装配置
1.下载
最新版本1.4.6，下载http://mirrors.cnnic.cn/apache/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
解压：tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop-1.4.6.bin

2.环境变量配置

vi ~/.bash_profile

export SQOOP_HOME=/home/hadoop/sqoop-1.4.6
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
使其生效source .bash_profile
3.配置Sqoop参数

复制conf/sqoop-env-template.sh 为：conf/sqoop-env.sh

# Hadoop 
export HADOOP_PREFIX=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_HOME=${HADOOP_PREFIX} 
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX} 
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX} 
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX} 
# Native Path 
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_PREFIX}/lib/native 
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib/native"
# Hadoop end
 
#Hive
export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-1.2.1
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
 
#HBase
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-1.1.2
export PATH=$HBASE/bin:$PATH4.复制mysql驱动

将mysql的驱动jar（mysql-connector-java-5.1.34.jar）复制到lib目录下
二、hive导入测试
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 123456 ##连接mysql的密码
--table test ##从mysql导出的表名称
--query  ##查询语句
--columns ##指定列
--where  ##条件
--hive-import  ##指定为hive导入
--hive-table ##指定hive表，可以使用--target-dir //user/hive/warehouse/table_name 替换
--fields-terminated-by '\t' ##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。

准备数据

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `name` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
 );
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));
INSERT t_user VALUES(uuid_short(), CONCAT('姓名',ROUND(RAND()*50)), ROUND(RAND()*100));1.导入数据到HDFS
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --table t_user
命令会启动一个job mapreduce 程序导入数据
验证导入到hdfs上的数据：
hdfs dfs -ls /user/hadoop/t_user
hdfs dfs -cat /user/hadoop/t_user/part-m-0000*
注：
1）默认设置下导入到hdfs上的路径是： /user/{user.name}/tablename/(files)，比如我的当前用户是hadoop，那么实际路径即： /user/hadoop/t_user/(files)。
如果要自定义路径需要增加参数：--warehouse-dir 比如：
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --table t_user --warehouse-dir /user/test/sqoop
2）若表是无主键表的导入需要增加参数  --split-by xxx  或者 -m 1
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。
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --table t_user  --split-by 字段名
2.导入数据到Hive
增加参数 –hive-import
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --table t_user --warehouse-dir /user/sqoop --hive-import --create-hive-table
验证导入到hive上的数据：
hive>show tables;
hive>select * from t_user;
3.把数据从hdfs导出到mysql中
复制表结构：create table t_user1 select * from t_user where 1=2;
sqoop  export  --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --table t_user1  --export-dir '/user/hadoop/t_user/part-m-00000' --fields-terminated-by ','
4.列出mysql数据库中的所有数据库
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456
5.连接mysql并列出数据库中的表
sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456
6.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
sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.1.93/test --username hive --password 123456 --hive-table t_user1  --fields-terminated-by "\t"  --lines-terminated-by "\n";
参数说明：
--fields-terminated-by "\0001"  是设置每列之间的分隔符，"\0001"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 "\n"  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；
7.将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--query 语句使用
--query 查询语句 如 "select * from t_user"
8.将数据从关系数据库导入文件到hive表中，--columns  --where 语句使用
--columns 列名 如："id,age,name"
--where  条件 如："age > 40"

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