sqoop用法之mysql與hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
本文目錄
一. Sqoop介紹
二. Mysql 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Hive
三. Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Mysql
四. mysql數(shù)據(jù)增量導(dǎo)入hive
- 1 基于遞增列
Append導(dǎo)入- 1). 創(chuàng)建
hive表 - 2). 創(chuàng)建
job - 3) 執(zhí)行
job
- 1). 創(chuàng)建
- 2
Lastmodified導(dǎo)入實(shí)戰(zhàn)- 1). 新建一張表
- 2). 初始化
hive表:
一. Sqoop介紹
Sqoop是一個(gè)用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具,可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(例如:MySQL、Oracle、Postgres等)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。對(duì)于某些NoSQL數(shù)據(jù)庫它也提供了連接器。Sqoop,類似于其他ETL工具,使用元數(shù)據(jù)模型來判斷數(shù)據(jù)類型并在數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)移到Hadoop時(shí)確保類型安全的數(shù)據(jù)處理。Sqoop專為大數(shù)據(jù)批量傳輸設(shè)計(jì),能夠分割數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建Hadoop任務(wù)來處理每個(gè)區(qū)塊。

本文版本說明
hadoop版本 :hadoop-2.7.2
hive版本:hive-2.1.0
sqoop版本:sqoop-1.4.6
二. Mysql 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Hive
1). 將mysql的people_access_log表導(dǎo)入到hive表web.people_access_log,并且hive中的表不存在。
mysql中表people_access_log數(shù)據(jù)為:
將mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入hive的命令為:
該命令會(huì)啟用一個(gè)mapreduce任務(wù),將mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hive表,并且指定了hive表的分隔符為\t,如果不指定則為默認(rèn)分隔符^A(ctrl+A)。
參數(shù)說明

2). 也可以通過--query條件查詢Mysql數(shù)據(jù),將查詢結(jié)果導(dǎo)入到Hive
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \
--username root \
--password 123456 \
--query 'select * from people_access_log where \$CONDITIONS and url = "https://www.baidu.com"' \
--target-dir /user/hive/warehouse/web/people_access_log \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1
三. Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Mysql
還是使用上面的hive表web.people_access_log,將其導(dǎo)入到mysql中的people_access_log_out表中.
注意:mysql表people_access_log_out需要提前建好,否則報(bào)錯(cuò):ErrorException: Table 'test.people_access_log_out' doesn't exist。如果有id自增列,hive表也需要有,hive表與mysql表字段必須完全相同。
create table people_access_log_out like people_access_log;
執(zhí)行完一個(gè)mr任務(wù)后,成功導(dǎo)入到mysql表people_access_log_out中.
四. mysql數(shù)據(jù)增量導(dǎo)入hive
實(shí)際中mysql數(shù)據(jù)會(huì)不斷增加,這時(shí)候需要用sqoop將數(shù)據(jù)增量導(dǎo)入hive,然后進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)。增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入分兩種,一是基于遞增列的增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入(Append方式)。二是基于時(shí)間列的增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入(LastModified方式)。有幾個(gè)核心參數(shù):
–check-column:用來指定一些列,這些列在增量導(dǎo)入時(shí)用來檢查這些數(shù)據(jù)是否作為增量數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入,和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的自增字段及時(shí)間戳類似.注意:這些被指定的列的類型不能使任意字符類型,如char、varchar等類型都是不可以的,同時(shí)–check-column可以去指定多個(gè)列–incremental:用來指定增量導(dǎo)入的模式,兩種模式分別為Append和Lastmodified–last-value:指定上一次導(dǎo)入中檢查列指定字段最大值
1. 基于遞增列Append導(dǎo)入
接著前面的日志表,里面每行有一個(gè)唯一標(biāo)識(shí)自增列ID,在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中以主鍵形式存在。之前已經(jīng)將id在0~6之間的編號(hào)的訂單導(dǎo)入到Hadoop中了(這里為HDFS),現(xiàn)在一段時(shí)間后我們需要將近期產(chǎn)生的新的訂 單數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop中(這里為HDFS),以供后續(xù)數(shù)倉進(jìn)行分析。此時(shí)我們只需要指定–incremental 參數(shù)為append,–last-value參數(shù)為6即可。表示只從id大于6后即7開始導(dǎo)入。
1). 創(chuàng)建hive表
首先我們需要?jiǎng)?chuàng)建一張與mysql結(jié)構(gòu)相同的hive表,假設(shè)指定字段分隔符為\t,后面導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)候分隔符也需要保持一致。
2). 創(chuàng)建job
增量導(dǎo)入肯定是多次進(jìn)行的,可能每隔一個(gè)小時(shí)、一天等,所以需要?jiǎng)?chuàng)建計(jì)劃任務(wù),然后定時(shí)執(zhí)行即可。我們都知道hive的數(shù)據(jù)是存在hdfs上面的,我們創(chuàng)建sqoop job的時(shí)候需要指定hive的數(shù)據(jù)表對(duì)應(yīng)的hdfs目錄,然后定時(shí)執(zhí)行這個(gè)job即可。
當(dāng)前mysql中數(shù)據(jù),hive中數(shù)據(jù)與mysql一樣也有6條:

增量導(dǎo)入有幾個(gè)參數(shù),保證下次同步的時(shí)候可以接著上次繼續(xù)同步.
這里通過sqoop job --create job_name命令創(chuàng)建了一個(gè)名為mysql2hive_job的sqoop job。
3). 執(zhí)行job
創(chuàng)建好了job,后面只需要定時(shí)周期執(zhí)行這個(gè)提前定義好的job即可。我們先往mysql里面插入2條數(shù)據(jù)。
這樣mysql里面就會(huì)多了2條數(shù)據(jù)。此時(shí)hive里面只有id為1 ~ 6的數(shù)據(jù),執(zhí)行同步job使用以下命令。
sqoop job -exec mysql2hive_job
執(zhí)行完成后,發(fā)現(xiàn)剛才mysql新加入的id為7 ~ 8的兩條數(shù)據(jù)已經(jīng)同步到hive。
由于實(shí)際場(chǎng)景中,mysql表中的數(shù)據(jù),比如訂單表等,通常是一致有數(shù)據(jù)進(jìn)入的,這時(shí)候只需要將sqoop job -exec mysql2hive_job這個(gè)命令定時(shí)(比如說10分鐘頻率)執(zhí)行一次,就能將數(shù)據(jù)10分鐘同步一次到hive數(shù)據(jù)倉庫。
2. Lastmodified 導(dǎo)入實(shí)戰(zhàn)
append適合業(yè)務(wù)系統(tǒng)庫,一般業(yè)務(wù)系統(tǒng)表會(huì)通過自增ID作為主鍵標(biāo)識(shí)唯一性。Lastmodified適合ETL的數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間戳字段導(dǎo)入,表示只導(dǎo)入比這個(gè)時(shí)間戳大,即比這個(gè)時(shí)間晚的數(shù)據(jù)。
1). 新建一張表
在mysql中新建一張表people_access_log2,并且初始化幾條數(shù)據(jù):
插入數(shù)據(jù):
mysql里面的數(shù)據(jù)就是這樣:
2). 初始化hive表:
初始化hive數(shù)據(jù),將mysql里面的6條數(shù)據(jù)導(dǎo)入hive中,并且可以自動(dòng)幫助我們創(chuàng)建對(duì)應(yīng)hive表,何樂而不為,否則我們需要自己手動(dòng)創(chuàng)建,完成初始化工作。
可以看到執(zhí)行該命令后,啟動(dòng)了二一個(gè)mapreduce任務(wù),這樣6條數(shù)據(jù)就進(jìn)入hive表web.people_access_log2了:
3). 增量導(dǎo)入數(shù)據(jù):
我們?cè)俅尾迦胍粭l數(shù)據(jù)進(jìn)入mysql的people_access_log2表:
insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(7,15110101016,'112.168.12.45','https://www.qq.com');
此時(shí),mysql表里面已經(jīng)有7條數(shù)據(jù)了,我們使用incremental的方式進(jìn)行增量的導(dǎo)入到hive:
2019-12-28 16:23:56就是第6條數(shù)據(jù)的時(shí)間,這里需要指定。報(bào)錯(cuò)了:
19/12/28 16:17:25 ERROR tool.ImportTool: Error during import: --merge-key or --append is required when using --incremental lastmodified and the output directory exists.
注意:可以看到--merge-key or --append is required when using --incremental lastmodified意思是,這種基于時(shí)間導(dǎo)入模式,需要指定--merge-key或者--append參數(shù),表示根據(jù)時(shí)間戳導(dǎo)入,數(shù)據(jù)是直接在末尾追加(append)還是合并(merge),這里使用merge方式,根據(jù)id合并:
執(zhí)行該命令后,與直接導(dǎo)入不同,該命令啟動(dòng)了2個(gè)mapreduce任務(wù),這樣就把數(shù)據(jù)增量merge導(dǎo)入hive表了.
可以看到id=6的數(shù)據(jù),有2條,它的時(shí)間剛好是--last-value指定的時(shí)間,則會(huì)導(dǎo)入大于等于--last-value指定時(shí)間的數(shù)據(jù),這點(diǎn)需要注意。
作者:柯廣的網(wǎng)絡(luò)日志
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