Sqoop：“SQL 到 Hadoop 和 Hadoop 到SQL”。
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Sqoop工作机制是将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
sqoop安装
安装sqoop的前提是已经具备java和hadoop的环境。
最新稳定版： 1.4.6
配置文件修改：
cd $SQOOP_HOME/conf
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vi sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/root/apps/hadoop/
export HADOOP_MAPRED_HOME=/root/apps/hadoop/
export HIVE_HOME=/root/apps/hive
加入mysql的jdbc驱动包
cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.28.jar $SQOOP_HOME/lib/
验证启动
bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password hadoop
本命令会列出所有mysql的数据库。
到这里，整个Sqoop安装工作完成。
2． Sqoop导入“导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录都存储为文本文件的文本数据（或者Avro、sequence文件等二进制数据）。
下面的语法用于将数据导入HDFS。
$ sqoop import (generic-args) (import-args)
Sqoop测试表数据
在mysql中创建数据库userdb，然后执行参考资料中的sql脚本：
创建三张表: emp emp_add emp_conn。
2.1． 导入mysql表数据到HDFS下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /sqoopresult \
--table emp --m 1
其中--target-dir可以用来指定导出数据存放至HDFS的目录；
mysql jdbc url 请使用 ip 地址。
为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据：
hdfs dfs -cat /sqoopresult/part-m-00000
可以看出它会用逗号,分隔emp表的数据和字段。
1201,gopal,manager,50000,TP 1202,manisha,Proof reader,50000,TP 1203,khalil,php dev,30000,AC 1204,prasanth,php dev,30000,AC 1205,kranthi,admin,20000,TP |
2.2． 导入mysql表数据到HIVE将关系型数据的表结构复制到hive中
bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--table emp_add \
--username root \
--password hadoop \
--hive-table test.emp_add_sp
其中：
--table emp_add为mysql中的数据库sqoopdb中的表。
--hive-table emp_add_sp 为hive中新建的表名称。
从关系数据库导入文件到hive中
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--table emp_add \
--hive-table test.emp_add_sp \
--hive-import \
--m 1
2.3． 导入表数据子集--where 可以指定从关系数据库导入数据时的查询条件。它执行在各自的数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--where "city ='sec-bad'" \
--target-dir /wherequery \
--table emp_add --m 1
复杂查询条件：
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--target-dir /wherequery12 \
--query 'select id,name,deg from emp WHERE id>1203 and $CONDITIONS' \
--split-by id \
--fields-terminated-by '\t' \
--m 1
2.4． 增量导入增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。
--check-column (col) 用来作为判断的列名，如id
--incremental (mode) append：追加，比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified：最后的修改时间，追加last-value指定的日期之后的记录
--last-value (value) 指定自从上次导入后列的最大值（大于该指定的值），也可以自己设定某一值
假设新添加的数据转换成emp表如下：
1206, satish p, grp des, 20000, GR
下面的命令用于在EMP表执行增量导入：
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--table emp --m 1 \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 1205
3． Sqoop导出将数据从HDFS导出到RDBMS数据库导出前，目标表必须存在于目标数据库中。
默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中，更新模式下，是生成UPDATE语句更新表数据。
以下是export命令语法：
$ sqoop export (generic-args) (export-args)
3.1． 导出HDFS数据到mysql数据是在HDFS 中“emp/”目录的emp_data文件中：
1201,gopal,manager,50000,TP
1202,manisha,preader,50000,TP
1203,kalil,php dev,30000,AC
1204,prasanth,php dev,30000,AC
1205,kranthi,admin,20000,TP
1206,satishp,grpdes,20000,GR
首先需要手动创建mysql中的目标表：
mysql> USE sqoopdb;
mysql> CREATE TABLE employee (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20),
deg VARCHAR(20),
salary INT,
dept VARCHAR(10));
然后执行导出命令：
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://node-21:3306/sqoopdb \
--username root \
--password hadoop \
--table employee \
--export-dir /emp/emp_data
还可以用下面命令指定输入文件的分隔符
--input-fields-terminated-by '\t'
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如果运行报错如下:
则需要把localhost更改为ip或者域名。
示例如下，将点击流模型表导出到mysql
sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/webdb --username root --password root \ --table click_stream_visit \ --export-dir /user/hive/warehouse/dw_click.db/click_stream_visit/datestr=2013-09-18 \ --input-fields-terminated-by '\001' |
作者：传智播客云计算大数据培训学院
首发：[url]http://cloud.itcast.cn/[/url] 
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