详解Sqoop的架构和安装部署

Posted 2022-12-10 ywendeng

一、Sqoop是什么

Sqoop 是连接传统关系型数据库和 Hadoop 的桥梁。它包括以下两个方面：
　　1、 将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase。
　　2、 将数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库。
Sqoop 的核心设计思想是利用 MapReduce 加快数据传输速度。也就是说 Sqoop 的导入和导出功能是通过 MapReduce 作业实现的。所以它是一种批处理方式进行数据传输，难以实现实时的数据进行导入和导出。

二、为什么选择Sqoop

我们为什么选择 Sqoop 呢？通常基于三个方面的考虑：
　　1、它可以高效、可控地利用资源，可以通过调整任务数来控制任务的并发度。另外它还可以配置数据库的访问时间等等。
　　 2、它可以自动的完成数据类型映射与转换。我们往往导入的数据是有类型的，它可以自动根据数据库中的类型转换到 Hadoop 中，当然用户也可以自定义它们之间的映射关系。
　　 3、它支持多种数据库，比如，mysql、Oracle和PostgreSQL等等数据库。

三、Sqoop 架构与常用操作

　　Sqoop 架构是非常简单的，它主要由三个部分组成：Sqoop client、HDFS/HBase/Hive、Database。下面我们来看一下 Sqoop 的架构图。
　　
　　用户向 Sqoop 发起一个命令之后，这个命令会转换为一个基于 Map Task 的 MapReduce 作业。Map Task 会访问数据库的元数据信息，通过并行的 Map Task 将数据库的数据读取出来，然后导入 Hadoop 中。 当然也可以将 Hadoop 中的数据，导入传统的关系型数据库中。它的核心思想就是通过基于 Map Task （只有 map）的 MapReduce 作业，实现数据的并发拷贝和传输，这样可以大大提高效率。

• Sqoop与HDFS结合

  　　下面我们结合 HDFS，介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出。
  Sqoop import
  　　它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中，其流程图如下所示。
  　　
  　　 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程，首先用户输入一个 Sqoop import 命令，Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息，比如要操作数据库表的 schema是什么样子，这个表有哪些字段，这些字段都是什么数据类型等。它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业。这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，每个 Map 任务从数据库中读取一片数据，这样多个 Map 任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到 HDFS 上。
  　　 下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导入数据的，其命令行语法如下所示。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/djtdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--target-dir /junior/sqoop/ \\       //可选，不指定目录，数据默认导入到/user下
--where "sex='female'" \\    //可选
--as-sequencefile \\     //可选，不指定格式，数据格式默认为 Text 文本格式
--num-mappers 10 \\      //可选，这个数值不宜太大
--null-string '\\\\N' \\       //可选 
--null-non-string '\\\\N' \\       //可选 
        --connect：指定 JDBC URL。
        --username/password：mysql 数据库的用户名。
        --table：要读取的数据库表。
        --target-dir：将数据导入到指定的 HDFS 目录下，文件名称如果不指定的话，会默认数据库的表名称。 
        --where：过滤从数据库中要导入的数据。
        --as-sequencefile：指定数据导入数据格式。
        --num-mappers：指定 Map 任务的并发度。
        --null-string，--null-non-string：同时使用可以将数据库中的空字段转化为'\\N'，因为数据库中字段为 null，会占用很大的空间。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导入的特殊应用。
1、Sqoop 每次导入数据的时候，不需要把以往的所有数据重新导入 HDFS，只需要把新增的数据导入 HDFS 即可，下面我们来看看如何导入新增数据。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/djtdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--incremental append \\      //代表只导入增量数据
--check-column id \\         //以主键id作为判断条件
--last-value 999        //导入id大于999的新增数据
        上述三个组合使用，可以实现数据的增量导入。

2、Sqoop 数据导入过程中，直接输入明码存在安全隐患，我们可以通过下面两种方式规避这种风险。
　　 1)-P:sqoop 命令行最后使用 -P，此时提示用户输入密码，而且用户输入的密码是看不见的，起到安全保护作用。密码输入正确后，才会执行 sqoop 命令。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/djtdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--table user \\
-P

　　2)–password-file：指定一个密码保存文件，读取密码。我们可以将这个文件设置为只有自己可读的文件，防止密码泄露。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--table user \\
--password-file my-sqoop-password

Sqoop export
　　 它的功能是将数据从 HDFS 导入关系型数据库表中，其流程图如下所示。
　　
　　
　　我们来分析一下 Sqoop 数据导出流程，首先用户输入一个 Sqoop export 命令，它会获取关系型数据库的 schema，建立 Hadoop 字段与数据库表字段的映射关系。 然后会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作业，这样 MapReduce作业中有很多 Map 任务，它们并行的从 HDFS 读取数据，并将整个数据拷贝到数据库中。　　
　　 下面我们看一下 Sqoop 如何使用命令行来导出数据的，其命令行语法如下所示。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--export-dir user
        --connect：指定 JDBC URL。
        --username/password：mysql 数据库的用户名和密码。
        --table：要导入的数据库表。
        --export-dir：数据在 HDFS 上的存放目录。

下面我们介绍几种 Sqoop 数据导出的特殊应用。
　　 1、Sqoop export 将数据导入数据库，一般情况下是一条一条导入的，这样导入的效率非常低。这时我们可以使用 Sqoop export 的批量导入提高效率，其具体语法如下。

sqoop export \\
--Dsqoop.export.records.per.statement=10 \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--export-dir user \\
--batch
        --Dsqoop.export.records.per.statement：指定每次导入10条数据，--batch：指定是批量导入。

　　 2、 在实际应用中还存在这样一个问题，比如导入数据的时候，Map Task 执行失败， 那么该 Map 任务会转移到另外一个节点执行重新运行，这时候之前导入的数据又要重新导入一份，造成数据重复导入。 因为 Map Task 没有回滚策略，一旦运行失败，已经导入数据库中的数据就无法恢复。Sqoop export 提供了一种机制能保证原子性， 使用–staging-table 选项指定临时导入的表。Sqoop export 导出数据的时候会分为两步：第一步，将数据导入数据库中的临时表，如果导入期间 Map Task 失败，会删除临时表数据重新导入；第二步，确认所有 Map Task 任务成功后，会将临时表名称为指定的表名称。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--staging-table staging_user 

3、在 Sqoop 导出数据过程中，如果我们想更新已有数据，可以采取以下两种方式。
　　 1)通过 –update-key id 更新已有数据。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--update-key id 

　　 2)使用 –update-key id和–update-mode allowinsert 两个选项的情况下，如果数据已经存在，则更新数据，如果数据不存在，则插入新数据记录。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--update-key id \\
--update-mode allowinsert

4、如果 HDFS 中的数据量比较大，很多字段并不需要，我们可以使用 –columns 来指定插入某几列数据。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--column username,sex

5、当导入的字段数据不存在或者为null的时候，我们使用–input-null-string和–input-null-non-string 来处理。

sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--input-null-string '\\\\N' \\
--input-null-non-string '\\\\N'

• Sqoop与其它系统结合

  Sqoop 也可以与Hive、HBase等系统结合，实现数据的导入和导出，用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME、HIVE_HOME等环境变量。

  1、Sqoop与Hive结合比较简单，使用 –hive-import 选项就可以实现。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--hive-import

　　 2、Sqoop与HBase结合稍微麻烦一些，需要使用 –hbase-table 指定表名称，使用 –column-family 指定列名称。

sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/csdb_hadoop \\
--username sqoop \\
--password sqoop \\
--table user \\
--hbase-table user \\
--column-family city

四、Sqoop 的安装步骤

　　 我们 Hadoop 集群安装的是 Hadoop2.2.0 版本，所以 Sqoop 安装版本也要与之相匹配，否则后面 Sqoop 工具的使用会出现问题。这里我们选择 sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz版本安装。 安装 Sqoop 很简单，分为以下几步完成。
1、首先将下载的 sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz放到 /usr/java/目录下，然后对安装包解压、修改文件名和修改用户权限。

[root@cs0 java]# tar zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz //解压
[root@cs0 java]# rm sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz //删除安装包
[root@cs0 java]# mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0 sqoop //修改安装文件目录
[root@cs0 java]# chown -R hadoop:hadoop sqoop //赋予sqoop hadoop用户权限

2、切换到/sqoop/conf 目录下，执行以下命令。

[hadoop@cs0 java]$ cd sqoop/conf
[hadoop@cs0 java]$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
        然后使用 vi sqoop-env.sh 命令，打开文件添加如下内容。
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/java/hadoop-2.2.0-x64
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/java/hadoop-2.2.0-x64
#set the path to where bin/hbase is available
#export HBASE_HOME=
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/usr/java/hive-1.0.0
#Set the path for where zookeper config dir is
#export ZOOCFGDIR=
        如果数据读取不涉及hbase和hive，那么相关hbase和hive的配置可以不加；如果集群有独立的zookeeper集群，那么配置zookeeper，反之，不用配置。

3、 将相关的驱动 jar 包拷贝到 sqoop/lib 目录下。安装 Hadoop2.2.0 的核心 jar包有三个需要导入：commons-cli-1.2.jar、hadoop-common-2.2.0.jar和hadoop- mapreduce-client-core-2.2.0.jar。 数据库驱动 jar 包需要导入，这里我们使用的是 mysql 数据库，所以需要导入mysql-connector-java-5.1.21.jar包。

[hadoop@cs0 lib]$ cp commons-cli-1.2.jar /usr/java/sqoop/lib
[hadoop@cs0 common]$ cp hadoop-common-2.2.0.jar /usr/java/sqoop/lib
[hadoop@cs0 mapreduce]$ cp hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar /usr/java/sqoop/lib
[hadoop@cs0 java]$ cp mysql-connector-java-5.1.21.jar /usr/java/sqoop/lib

4、添加环境变量。

 [hadoop@cs0 java]$ vi ~/.bash_profile
PATH=$PATH:$HOME/bin
export SQOOP_HOME=/usr/java/sqoop //sqoop安装目录
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
        环境添加完毕后，执行以下命令使环境生效。
[hadoop@cs0 java]$ source ~/.bash_profile     

5、测试运行

[hadoop@cs0 java]$ sqoop list-databases \\
> --connect jdbc:mysql://db.ywendeng.net:3306/djtdb_hadoop \\
> --username sqoop \\
> --password sqoop
15/06/03 02:47:27 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
15/06/03 02:47:27 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
15/06/03 02:47:28 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
information_schema
        sqoop 命令执行成功，代表安装成功。