大数据 sqoop

一、大数据 sqoop

大数据技术介绍

在当今信息化时代，大数据已成为各行各业的重要组成部分。大数据技术的发展和应用，为企业提供了更多发展的机遇和挑战。其中，`sqoop`作为大数据处理中的关键工具之一，具有重要的作用。

什么是sqoop?

sqoop是一款开源软件，主要用于在Apache Hadoop与关系型数据库（如MySQL、Oracle等）之间进行数据传输。它能够帮助用户高效地将数据从关系型数据库导入到Hadoop中，也可以将数据从Hadoop导出到关系型数据库中。这种高效的数据传输方式，使得大数据处理变得更加灵活和便捷。

sqoop的优势

• 1. 高效性：sqoop能够快速地将大量数据从关系型数据库导入到Hadoop中。
• 2. 简单易用：使用sqoop工具，用户无需编写复杂的代码，只需简单配置即可完成数据传输。
• 3. 可靠性：sqoop具有强大的数据校验机制，确保数据的完整性和准确性。
• 4. 可扩展性：sqoop支持自定义插件，用户可以根据需要扩展其功能。

sqoop的应用场景

由于sqoop具有高效、简单、可靠和可扩展等优势，因此在大数据处理中有着广泛的应用场景，主要包括：

• 1. 数据集成：将不同数据源的数据整合到Hadoop平台进行统一处理。
• 2. 数据迁移：将关系型数据库中的历史数据迁移到Hadoop中进行存储和分析。
• 3. 数据备份：将Hadoop中的数据备份到关系型数据库，保证数据安全。
• 4. 数据分析：将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中，进行数据分析和报表生成。

如何使用sqoop?

要使用sqoop进行数据传输，首先需要安装sqoop软件，并配置好相关的环境和参数。以下是一个简单的使用步骤：

1. 安装sqoop软件
2. 配置sqoop环境
3. 编写sqoop命令
4. 执行sqoop命令

通过以上步骤，就可以实现数据在Hadoop和关系型数据库之间的传输。在实际应用中，用户可以根据具体需求和场景，灵活运用sqoop工具，实现数据处理和分析的目的。

结语

大数据技术的发展，为企业带来了更多的机遇和挑战。而`sqoop`作为大数据处理中的重要工具，具有高效、简单、可靠和可扩展等优势，被广泛应用于数据传输、数据集成、数据备份和数据分析等领域。希望通过本文的介绍，读者能对sqoop有更深入的了解，进一步应用于实际工作中，提升数据处理的效率和质量。

二、sqoop支持哪些数据库？

支持所有的主流数据库

Sqoop和数据库之间使用的是JDBC，所以逻辑上讲，所有支持JDBC操作的数据库都支持使用Sqoop将数据导入到HDFS中，当然各个数据库之间会存在差异，目前在不改造Sqoop的前提下，Sqoop支持的数据库有：MySQL，Oracle，SqlServer， postgreSQL，DB2等，基本涵盖了所有主流的数据库。

三、sqoop导入数据为什么数据量对不上？

①查数据总数不对,MySQL的count(1) = 108120条数据,但是导入至hive发现只有108112条数据,数据发生了丢失。

②应查数据值不对,查询到某个字段,MySQL值中仅有1,2两种值,但是hive表中包含1,2,以及一串看不懂的数字。 经反复核对数据,发现问题症结,所以就将它记录下来了。

四、Sqoop功能？

Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，Sqoop功能主要是用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，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。

五、怎么用sqoop把hive的数据导入mysql？

运行环境 centos 5.6 hadoop hive

sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具。

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在使用过程中可能遇到的问题：

sqoop依赖zookeeper，所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中。

sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar，所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz，解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

1 首先安装sqoop,如果你使用的是clouder分发版的话就非常简单

# yum install sqoop

如果用官方版本的话

# cd /etc/yum.repos.d

# wget http://archive.cloudera.com/redhat/cdh/cloudera-cdh3.repo

# yum -y install sqoop

sqoop就会安装完成

2 使用sqoop

首先将mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar文件复制到/usr/lib/sqoop/lib文件夹下

3 导入导出数据库

1)列出mysql数据库中的所有数据库命令

# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456

2)连接mysql并列出数据库中的表命令

# 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

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table username --username root --password 123456 --hive-table test

其中 --table username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/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import

5)将hive中的表数据导入到mysql中

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03

如果报错

11/08/05 10:51:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201108051007_0010

11/08/05 10:51:23 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%

11/08/05 10:51:36 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108051007_0010_m_000000_0, Status : FAILED

java.util.NoSuchElementException

at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)

at uv_info.__loadFromFields(uv_info.java:194)

at uv_info.parse(uv_info.java:143)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:79)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:38)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:187)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:647)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:323)

at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270)

at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)

at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1127)

at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264)

此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

hive默认的字段分隔符为'\001'

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/datacenter --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03 --input-fields-terminated-by '\t'

六、sqoop工作原理？

Sqoop的工作原理是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具，结构化数据可以是MySQL、Oracle等RDBMS。Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取、转换、加载，MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率，而且相比Kettle等传统ETL工具，任务跑在Hadoop集群上，减少了ETL服务器资源的使用情况。在特定场景下，抽取过程会有很大的性能提升。

如果要用Sqoop，必须正确安装并配置Hadoop，因依赖于本地的Hadoop环境启动MR程序；MySQL、Oracle等数据库的JDBC驱动也要放到Sqoop的lib目录下。

七、sqoop使用详解？

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，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。

Sqoop，类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建maptask任务来处理每个区块。

八、sqoop有哪些版本？

目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）、Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH）、Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform

九、sqoop import部分字段

Apache Sqoop数据导入工具详解

Apache Sqoop是一款用于在Apache Hadoop与结构化数据存储之间传输数据的工具。在本文中，我们将重点介绍Sqoop import部分字段功能，以帮助您更好地理解如何有效地导入数据。

什么是Sqoop import部分字段？

Sqoop的import命令允许用户从关系型数据库中导入数据到Hadoop中的指定目录，而`--columns`参数则允许用户指定要导入的字段。

如何使用Sqoop import部分字段功能？

假设您有一个关系型数据库表，其中包含多个字段，但您只对其中一部分字段感兴趣。您可以通过Sqoop的`--columns`参数来指定要导入的字段列表。

例如，假设您的数据库表名为`employees`，其中包含`id`、`name`、`email`和`phone`等字段，但您只想导入`id`和`name`字段，则可以使用如下命令：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/yourDB \ --username yourUsername --password yourPassword \ --table employees --columns "id, name" \ --target-dir /your/target/directory

通过上述命令，Sqoop将仅导入`employees`表中的`id`和`name`字段，其他字段将被忽略。

为什么使用Sqoop import部分字段功能？

使用Sqoop的`--columns`参数进行部分字段导入有以下几个优势：

• 性能优化：仅导入必要的字段可以减少数据传输量，提高导入效率。
• 数据精简：避免导入不需要的字段，可以减少存储空间占用。
• 数据保护：限制导入字段可以减少潜在的数据泄露风险。

注意事项：

在使用Sqoop import部分字段功能时，需要注意以下几点：

1. 字段顺序：指定的字段顺序应与数据库表中字段顺序一致。
2. 字段名：确保指定的字段名正确且存在于数据库表中。
3. 分隔符：在指定多个字段时，请使用逗号进行分隔。

结语

通过本文的介绍，您现在应该对Sqoop import部分字段功能有了更深入的了解。合理地利用这一功能，可以帮助您更高效地从关系型数据库中导入数据到Hadoop集群中，提升数据处理的效率与准确性。

十、sqoop指定分区字段

Sqoop指定分区字段

引言

在大数据领域，数据迁移是一项常见的任务。Sqoop是一款开源工具，用于在Apache Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。当我们需要将数据导入或导出到Hadoop集群时，Sqoop是一个非常有用且强大的工具。在本文中，我们将重点讨论在使用Sqoop时如何指定分区字段。

Sqoop简介

Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库）之间传输数据的工具。它允许用户从关系型数据库（如MySQL、Oracle）导入数据到Hadoop的HDFS，也可以将数据从Hadoop导出到关系型数据库中。Sqoop不仅可以处理整个表的数据，还可以基于特定条件筛选数据，使数据传输更加灵活和高效。

分区字段的重要性

在Hadoop中，数据分区是将数据划分为不同的部分，以便更好地组织和管理数据。分区可以提高数据查询的性能，并使数据更容易维护。指定分区字段是Sqoop中的一个重要功能，通过合理地指定分区字段，可以帮助用户更好地管理导入的数据。

如何指定分区字段

在Sqoop中，可以使用一些参数来指定分区字段。其中，--target-dir参数用于指定导入数据的目标目录，可以结合使用--fields-terminated-by参数指定字段分隔符。另外，--m参数可以设置导入数据的并行度，帮助提高数据传输的效率。

当我们需要指定分区字段时，可以使用--hive-partition-key参数指定分区键的名称，使用--hive-partition-value参数指定分区键的值。通过这两个参数的设定，可以将数据按照指定的分区字段存储到Hive表中。

示例

以下是一个使用Sqoop指定分区字段的示例：

• 假设我们有一个名为employees的关系型数据库表，包含员工信息，我们希望将该表的数据导入到Hadoop集群并按照department_id字段进行分区存储。
• 我们可以使用以下命令来实现这一目标：

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydb \ --username root \ --password password \ --table employees \ --target-dir /user/hive/warehouse/employees \ --hive-import \ --hive-table employees \ --hive-partition-key department_id \ --hive-partition-value 100

在这个示例中，我们通过指定--hive-partition-key department_id和--hive-partition-value 100来将数据按照department_id字段的值为100进行分区存储到Hive表employees中。

总结

通过本文的介绍，我们了解了在使用Sqoop时如何指定分区字段的方法以及其重要性。合理地指定分区字段可以帮助我们更好地管理数据，提高数据查询的效率。在实际工作中，我们可以根据需求和场景灵活运用Sqoop提供的各种参数和功能，实现数据的高效导入与导出。