利用SQOOP将数据从数据库导入到HDFS(并行导入,增量导入)
Posted SamaelB
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了利用SQOOP将数据从数据库导入到HDFS(并行导入,增量导入)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
基本使用
如下面这个shell脚本:
#Oracle的连接字符串,其中包含了Oracle的地址,SID,和端口号
CONNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2
#使用的用户名
ORACLENAME=kkaa
#使用的密码
ORACLEPASSWORD=kkaa123
#需要从Oracle中导入的表名
oralceTableName=tt
#需要从Oracle中导入的表中的字段名
columns=AREA_ID,TEAM_NAME
#将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径
hdfsPath=apps/as/hive/$oralceTableName
#执行导入逻辑。将Oracle中的数据导入到HDFS中
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --num-mappers 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘
执行这个脚本之后,导入程序就完成了。
接下来,用户可以自己创建外部表,将外部表的路径和HDFS中存放Oracle数据的路径对应上即可。
注意:这个程序导入到HDFS中的数据是文本格式,所以在创建Hive外部表的时候,不需要指定文件的格式为RCFile,而使用默认的TextFile即可。数据间的分隔符为‘\001‘。如果多次导入同一个表中的数据,数据以append的形式插入到HDFS目录中。
并行导入
假设有这样这个sqoop命令,需要将Oracle中的数据导入到HDFS中:
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘ --where "data_desc=‘2011-02-26‘"
请注意,在这个命令中,有一个参数“-m”,代表的含义是使用多少个并行,这个参数的值是1,说明没有开启并行功能。
现在,我们可以将“-m”参数的值调大,使用并行导入的功能,如下面这个命令:
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 4 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘ --where "data_desc=‘2011-02-26‘"
一般来说,Sqoop就会开启4个进程,同时进行数据的导入操作。
但是,如果从Oracle中导入的表没有主键,那么会出现如下的错误提示:
ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table creater_user.popt_cas_redirect_his. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with ‘-m 1‘.
在这种情况下,为了更好的使用Sqoop的并行导入功能,我们就需要从原理上理解Sqoop并行导入的实现机制。
如果需要并行导入的Oracle表的主键是id,并行的数量是4,那么Sqoop首先会执行如下一个查询:
select max(id) as max, select min(id) as min from table [where 如果指定了where子句];
通过这个查询,获取到需要拆分字段(id)的最大值和最小值,假设分别是1和1000。
然后,Sqoop会根据需要并行导入的数量,进行拆分查询,比如上面的这个例子,并行导入将拆分为如下4条SQL同时执行:
select * from table where 0 <= id < 250;
select * from table where 250 <= id < 500;
select * from table where 500 <= id < 750;
select * from table where 750 <= id < 1000;
注意,这个拆分的字段需要是整数。
从上面的例子可以看出,如果需要导入的表没有主键,我们应该如何手动选取一个合适的拆分字段,以及选择合适的并行数。
再举一个实际的例子来说明:
我们要从Oracle中导入creater_user.popt_cas_redirect_his。
这个表没有主键,所以我们需要手动选取一个合适的拆分字段。
首先看看这个表都有哪些字段:
然后,我假设ds_name字段是一个可以选取的拆分字段,然后执行下面的sql去验证我的想法:
select min(ds_name), max(ds_name) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc=‘2011-02-26‘
发现结果不理想,min和max的值都是相等的。所以这个字段不合适作为拆分字段。
再测试一下另一个字段:CLIENTIP
select min(CLIENTIP), max(CLIENTIP) from creater_user.popt_cas_redirect_his where data_desc=‘2011-02-26‘
这个结果还是不错的。所以我们使用CLIENTIP字段作为拆分字段。
所以,我们使用如下命令并行导入:
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 12 --split-by CLIENTIP --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘ --where "data_desc=‘2011-02-26‘"
这次执行这个命令,可以看到,消耗的时间为:20mins, 35sec,导入了33,222,896条数据。
另外,如果觉得这种拆分不能很好满足我们的需求,可以同时执行多个Sqoop命令,然后在where的参数后面指定拆分的规则。如:
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘ --where "data_desc=‘2011-02-26‘ logtime<10:00:00"
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD --target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns --fields-terminated-by ‘\001‘ --where "data_desc=‘2011-02-26‘ logtime>=10:00:00"
从而达到并行导入的目的。
增量导入
sqoop支持两种增量导入模式,
一种是 append,即通过指定一个递增的列,比如:
--incremental append --check-column num_iid --last-value 0
varchar类型的check字段也可以通过这种方式增量导入(ID为varchar类型的递增数字):
--incremental append --check-column ID --last-value 8
另种是可以根据时间戳,比如:
--incremental lastmodified --check-column created --last-value ‘2012-02-01 11:0:00‘
就是只导入created 比‘2012-02-01 11:0:00‘更大的数据。
以上是关于利用SQOOP将数据从数据库导入到HDFS(并行导入,增量导入)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章