文章目录

• Flume和Sqoop
• • 一、Flume的功能与应用
  • • 1.功能
    • 2.应用
  • 二、Flume的基本组成
  • 三、Flume的开发规则：
  • 四、Flume开发测试
  • 五、常用Source
  • • 1.Exec
    • 2.Taildir
    • 3.其他source
  • 六、常见Channel
  • 七、常见Sink
  • • 1.常用的Sink
    • 2.Flume架构和高级组件
  • 八、Sqoop的功能和作用
  • 九、Sqoop导入：HDFS
  • 十、Sqoop导入：Hive
  • 十一、Sqoop导入：增量导入
  • 十二、Sqoop导出：全量导出
  • 十三、Sqoop导出：增量导出
  • 十四、Sqoop Job
  • 十五、Sqoop密码问题与脚本封装

Flume和Sqoop 一、Flume的功能与应用 1.功能
数据采集：将数据从一个地方采集到另一个地方
将数据进行了复制
大数据的数据采集：将各种需要处理的数据源复制到大数据仓库中
实现：实时数据流的数据采集，可以将不同各种数据源的数据采集到各种目标地
数据源：文件、网络端口
Flume：实时
目标地：HDFS、Hbase、Hive、Kafka
特点：
功能全面
所有的读取和写入的程序，都已经封装好了
只需要配置从哪读，写入哪里，就要可以实现采集
允许自定义开发
如果功能不能满足实际的业务需求，Flume提供各种接口，允许自定义开发
基于Java开发的应用程序
开发相对简单
所有功能都封装好了，只要调用即可
写一个配置文件：从哪读，都谁，写到哪去
可以实现分布式采集
分布式采集：每一台机器都可以用Flume进行采集
注意：Flume不是分布式架构
2.应用
应用于实时数据流采集场景
基于文件或者网络协议端口的数据流采集
美团的Flume设计架构
二、Flume的基本组成
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Agent：每个Agent就是一个Flume的程序，每个Agent由三部分组成：source、Channel、Sink
Source：负责读取数据，Source会动态监听数据源，将数据源新增的数据实时采集变成Event数据流，将每个Event发送到Channel中

• 每一条数据会变成一个Event
• 实时监听数据源

Channel：临时缓存数据，将source发送过来的event的数据缓存起来 ，供Sink取数据
内存、文件(磁盘)
Sink：负责发送数据，从Channel中读取采集到的数据，将数据写入目标地
sink主动到Channel中读取数据
Event：用于构建每一条数据的对象，每一条数据就会变成一个Event，进行传递，最终写入目标
组成

• head：定义一些KV属性和配置，默认head时空的
• body：数据存在body中
  理解：

Event Map head; byte[] body; //每一条数据的字节流

三、Flume的开发规则： step1：开发一个Flume的参数配置文件
properties格式的文件：

#step1:定义一个agent：agent的名称、定义source、channel、sink #step2：定义source：读什么、读哪 #step3：定义channel：缓存在什么地方 #step4：定义sink：写入什么地方

step2：运行flume的agent程序

flume -ng Usage:bin/flume-ng [options]...

为什么叫Flume-ng?

• flume-og：老的版本，架构非常麻烦，性能非常差，后不用了
• flume-ng：现在用的版本

flume-ng agent -c -f -n

agent:表示要运行一个Flume程序

• -c ：指定Flume的配置文件目录
• -f ：要运行那个文件
• -n ：运行的agent的名字是什么

一个程序文件中可以有多个agent程序，通过名字来区别
四、Flume开发测试 需求：采集Hive的日志、临时缓存在内存中、将日志写入Flume的日志中并打印在命令中
source：采集一个文件数据
创建测试目录：

cd /export/server/flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin mkdir usercase

复制官方示例：

cp conf/flume-conf.properties.template usercase/hive-mem-log.properties

hive-mem-log.properties：采集hive的日志临时缓存在内存中最终打印在日志中

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Exec Source

• 执行一条Linux的命令来实现采集
• 命令：搭配tail -f动态采集文件最新的内容
  
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Chanel：Flume提供了各种channel应用缓存数据

• memory channel将数据缓存在内存中
  
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  Sink：Flume提供很多sink
• Logger Sink 日志类型的Sink

开发配置文件hive-mem-log.properties

# The configuration file needs to define the sources, # the channels and the sinks. # Sources, channels and sinks are defined per a1, # in this case called 'a1'#define the agent a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1#define the source a1.sources.s1.type = exec a1.sources.s1.command = tail -f /export/server/hive-1.1.0-cdh5.14.0/logs/hiveserver2.log#define the channel a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 10000#define the sink a1.sinks.k1.type = logger#bond a1.sources.s1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

运行

#1.切换到指定目录 cd /export/server/flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/ #2.运行agent程序 flume-ng agent -c conf/ -f usercase/hive-mem-log.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

• -Dflume.root.logger=INFO,console：将flume的日志打印在命令行

结果：

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五、常用Source 1.Exec
功能：通过执行一条Linux命令来实现数据量动态采集

• 固定搭配tail -F使用

应用场景：实现动态监听采集（单个文件)的数据
2.Taildir
功能：从Apache Flume1.7版本开始支持，动态监听采集多个文件

• 如果用的是1.5或者1.6，遇到这个问题，需要自己手动编译这个功能

测试实现
需求：让Flume动态监听一个文件和一个目录下的所有文件
准备

cd /export/server/flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin mkdir position mkdir -p /export/data/flume echo " " >> /export/data/flume/bigdata01.txt mkdir-p /export/data/flume/bigdata

开发

cp usercase/hive-mem-log.properties usercase/taildir-mem-log.properties

taildir-mem-log.properties

# define sourceName/channelName/sinkName for the agent a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1# define the s1 a1.sources.s1.type = TAILDIR #指定一个元数据记录文件 a1.sources.s1.positionFile = /export/server/flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/position/taildir_position.json #将所有需要监控的数据源变成一个组，这个组内有两个数据源 a1.sources.s1.filegroups = f1 f2 #指定了f1是谁：监控一个文件 a1.sources.s1.filegroups.f1 = /export/data/flume/bigdata01.txt #指定f1采集到的数据的header中包含一个KV对 a1.sources.s1.headers.f1.headerKey1 = value1 #指定f2是谁：监控一个目录下的所有文件 a1.sources.s1.filegroups.f2 = /export/data/flume/bigdata/.* #指定f2采集到的数据的header中包含一个KV对 a1.sources.s1.headers.f2.headerKey1 = value2 a1.sources.s1.fileHeader = true # define the c1 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000 a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# def the k1 a1.sinks.k1.type = logger#source、channel、sink bond a1.sources.s1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1

运行

flume-ng agent -c conf/ -f usercase/taildir-mem-log.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

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元数据文件的功能：/export/server/flume-1.6.0-cdh5.14.0-bin/position/taildir_position.json
问题：如果Flume程序故障，重启Flume程序，已经被采集过的数据还要不要采集？
需求：不需要，不能导致数据重复
功能：记录Flume所监听的每个文件已经被采集的位置

[ {"inode":34599996,"pos":14,"file":"/export/data/flume/bigdata01.txt"},{"inode":67595704,"pos":19,"file":"/export/data/flume/bigdata/test01.txt"},{"inode":67805657,"pos":7,"file":"/export/data/flume/bigdata/test02.txt"} ]

3.其他source
Kafka Source：监听读取Kafka数据
Spooldir Source：监控一个目录，只要这个目录中产生一个文件，就会采集一个文件
缺点：不能动态监控文件，被采集的文件是不能发生变化的
六、常见Channel mem Channel：将数据缓存在内存中

• 特点：读写快、容量小、安全性较差
  
• 应用：小数据量的高性能的传输
  

file Channel：将数据缓存在文件中

• 特点：读写相对慢、容量大、安全性较高
  
• 应用：数据量大，读写性能要求不高的场景下
  

常用属性
capacity：缓存大小：指定Channel中最多存储多少条event
transactionCapacity：每次传输的大小

• 每次source最多放多少个event和每次sink最多取多少个event
• 这个值一般为capacity的十分之一，不能超过capacity

七、常见Sink 1.常用的Sink

• Kafka Sink
• HDFS Sink

问题：为什么离线采集不直接写入Hive，使用Hive sink

• 原因1：很多场景下，需要对数据提前做一步ETL，将ETL以后的结果再入库
• 原因2：Hive Sink有严格的要求，表必须为桶表，文件类型必须为orc

解决：如果要实现将数据直接放入Hive表？

• 用HDFS sink代替Hive sink

HDFS Sink功能：将Flume采集的数据写入HDFS
问题：Flume作为HDFS客户端，写入HDFS数据

• Flume必须知道HDFS地址
• Flume必须拥有HDFS的jar包

解决

• 方式一：Flume写地址的时候，指定HDFS的绝对地址

hdfs://node1:8020/nginx/log

手动将需要的jar包放入Flume的lib目录下

• 方式二：在Flume中配置Hadoop的环境变量，将core-site和hdfs-site放入Flume的配置文件目录

需求：将Hive的日志动态采集写入HDFS

cp hive-mem-log.properties hive-mem-hdfs.properties

# The configuration file needs to define the sources, # the channels and the sinks. # Sources, channels and sinks are defined per a1, # in this case called 'a1'#定义当前的agent的名称，以及对应source、channel、sink的名字 a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1#定义s1:从哪读数据，读谁 a1.sources.s1.type = exec a1.sources.s1.command = tail -f /export/server/hive-1.1.0-cdh5.14.0/logs/hiveserver2.log #定义c1:缓存在什么地方 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000#定义k1:将数据发送给谁 a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://node1:8020/flume/test1#s1将数据给哪个channel a1.sources.s1.channels = c1 #k1从哪个channel中取数据 a1.sinks.k1.channel = c1

启动：

flume-ng agent -c conf/ -f usercase/hive-mem-hdfs.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

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指定文件大小

• 问题：Flume默认写入HDFS上会产生很多小文件，都在1KB左右，不利用HDFS存储
  
• 解决：指定文件大小
  

hdfs.rollInterval 30每隔多长时间产生一个文件，单位为s hdfs.rollSize1024每个文件多大产生一个文件，字节 hdfs.rollCount10多少个event生成一个文件 如果不想使用某种规则，需要关闭，设置为0

cp hive-mem-hdfs.properties hive-mem-size.properties

hive-mem-size.properties

# The configuration file needs to define the sources, # the channels and the sinks. # Sources, channels and sinks are defined per a1, # in this case called 'a1'#定义当前的agent的名称，以及对应source、channel、sink的名字 a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1#定义s1:从哪读数据，读谁 a1.sources.s1.type = exec a1.sources.s1.command = tail -f /export/server/hive-1.1.0-cdh5.14.0/logs/hiveserver2.log #定义c1:缓存在什么地方 a1.channels.c1.type = memory a1.channels.c1.capacity = 1000#定义k1:将数据发送给谁 a1.sinks.k1.type = hdfs a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://node1:8020/flume/test2 #指定按照时间生成文件，一般关闭 a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 0 #指定文件大小生成文件，一般120 ~ 125M对应的字节数 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 10240 #指定event个数生成文件，一般关闭 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0#s1将数据给哪个channel a1.sources.s1.channels = c1 #k1从哪个channel中取数据 a1.sinks.k1.channel = c1

指定分区

cp hive-mem-hdfs.properties hive-mem-part.properties

运行：

flume-ng agent -c conf/ -f usercase/hive-mem-part.properties -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

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其他参数

#指定生成的文件的前缀 a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = nginx #指定生成的文件的后缀 a1.sinks.k1.hdfs.fileSuffix = .log #指定写入HDFS的文件的类型：普通的文件 a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

2.Flume架构和高级组件
Flume架构

• 1.多Sink
  • 一个agent可以有多个source、channel、sink
  • 多个sink架构中，为了每个sink都有一份完整数据，每个sink必须对应一个独立的channel

a1.sources = s1 a1.channels = c1 c2 a1.sinks = k1 k2

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• 2.Collect架构
  • 两层Flume架构：如果大量并发直接写入HDFS，导致HDFS的IO负载比较高
  • 第一层
    • source：taildir source
    • sink：avro sink
  • 第二层
    • source：avro source
    • sink：HDFS sink

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高级组件
Flume Channel Selectors

• 功能： 用于决定source怎么将数据给channel
• 规则：默认：source默认将数据给每个channel一份
  • Replicating Channel Selector (default)
  • 选择：根据event头部的key值不同，给不同的channel
    • Multiplexing Channel Selector

a1.sources = r1 a1.channels = c1 c2 c3 c4 a1.sources.r1.selector.type = multiplexing a1.sources.r1.selector.header = state a1.sources.r1.selector.mapping.CZ = c1 a1.sources.r1.selector.mapping.US = c2 c3 a1.sources.r1.selector.default = c4

Flume Interceptors：拦截器

• 功能：可以给event的头部添加KV，还可以对数据进行过滤
• 提供
  • 1.Timestamp Interceptor：自动在每个event头部添加一个KV
    • key：timestamp
    • value：event产生的时间

a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sources.r1.channels =c1 a1.sources.r1.type = seq a1.sources.r1.interceptors = i1 a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp

• 2.Host Interceptor：自动在每个event头部添加一个KV
  • key：host
  • value：这个event所在的机器的名称
• 3.Static Interceptor：自动在每个event头部添加一个KV
  • KV由用户自己指定
• 4.Regex Filtering Interceptor：正则过滤拦截器，判断数据是否符合正则表达式，不符合就直接过滤，不采集

Sink processor

-功能：实现collect架构中的高可用和负载均衡 - 高可用failover：两个sink，一个工作，一个不工作

a1.sinkgroups = g1 a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5 a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 10 a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

• priority：权重越大，就先工作
• 负载均衡load_balance：两个sink，一起工作

a1.sinkgroups = g1 a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance a1.sinkgroups.g1.processor.selector = random

• 分配策略：round_robin，random
  
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• 第一层必须有两个sink，作为一个整体，称为sink group

八、Sqoop的功能和作用 功能

• 用于实现MySQL等RDBMS数据库与HDFS之间的数据导入与导出
  导入与导出：相对HDFS而言
• 导入：将MySQL的数据导入到HDFS
• 导出：将HDFS的数据导出到MySQL

本质

• 底层就是MapReduce程序（大多数都是三大阶段的MapReduce）
• 将Sqoop的程序转换成了MapReduce程序，提交给YARN运行，实现分布式采集
• 导入：MySQL -->> HDFS
  • Input：DBInputFormat：读MySQL
  • Output：TextOutputFormat：写HDFS
• 导出：HDFS -->> MySQL
  • Input：TextInputFormat：读HDFS
  • Output：DBOutputFormat：写MySQL
    特点
• 必须依赖于Hadoop：MapReduce + YARN
• MapReduce是离线计算框架，Sqoop离线数据采集的工具，只能适合于离线业务平台

应用

• 数据同步：定期将离线的数据进行采集同步到数据仓库中
  • 全量：每次都采集所有数据
  • 增量：每次只采集最新的数据，大部分都是增量处理
• 数据迁移：将历史数据【MySQL、Oracle】存储到HDFS中
  • 全量：第一次一定是全量的

测试

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://node3:3306 --username root --password 123456

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九、Sqoop导入：HDFS 准备数据：

• MySQL创建数据库

create database sqoopTest; use sqoopTest;

• MySQL创建数据表

CREATE TABLE `tb_tohdfs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(100) NOT NULL, `age` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

• MySQL插入数据

insert into tb_tohdfs values(null,"laoda",18); insert into tb_tohdfs values(null,"laoer",19); insert into tb_tohdfs values(null,"laosan",20); insert into tb_tohdfs values(null,"laosi",21);

导入语法：

#查看sqoop import帮助 sqoop import --help

• 指定数据源：MySQL
  • url
  • username
  • password
  • table
• 指定目标地：HDFS
  • 指定写入的位置

测试导入

• 需求1：将MySQL中tb_tohdfs表的数据导入HDFS的/sqoop/import/test01目录中

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test01

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• 需求2：将tb_tohdfs表的id和name导入HDFS的/sqoop/import/test01目录，并且用制表符分隔

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --columns id,name \ --delete-target-dir\ --target-dir /sqoop/import/test01 \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• -m：指定MapTask的个数
• –fields-terminated-by：用于指定输出的分隔符
• –columns：指定导入哪些列
• –delete-target-dir :提前删除输出目录
  
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• 需求3：将tb_tohdfs表中的id >2的数据导入HDFS的/sqoop/import/test01目录中

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --where 'id > 2' \ --delete-target-dir\ --target-dir /sqoop/import/test01 \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• –where ：用于指定行的过滤条件
  
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• 需求4：将tb_tohdfs表中的id>2的数据中id和name两列导入/sqoop/import/test01目录中
  
• 方案1
  

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --columns id,name \ --where 'id > 2' \ --delete-target-dir\ --target-dir /sqoop/import/test01 \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• 方案2

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ -e 'select id,name from tb_tohdfs where id>2 and $CONDITIONS' \ --delete-target-dir\ --target-dir /sqoop/import/test01 \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• -e,–query ：使用SQL语句读取数据.只要使用SQL语句，必须在where子句中加上$CONDITIONS
  
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十、Sqoop导入：Hive 准备数据

use default; create table fromsqoop( id int, name string, age int );

• 1.直接导入

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --hive-import \ --hive-database default \ --hive-table fromsqoop \ --fields-terminated-by '\001' \ -m 1

• –hive-import \：表示导入Hive表
  
• 【大数据|大数据（Flume和Sqoop）】–hive-database default \：表示指定导入哪个Hive的数据库
  
• –hive-table fromsqoop \：表示指定导入哪个Hive的表
  
• –fields-terminated-by ‘\001’ \：指定Hive表的分隔符，一定要与Hive表的分隔符一致
  
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  原理
  
• step1：将MySQL的数据通过MapReduce先导入HDFS
  
• step2：将HDFS上导入的这个文件通过load命令加载到了Hive表中
  
• 2.hcatalog导入
  

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --hcatalog-database default \ --hcatalog-table fromsqoop \ --fields-terminated-by '\001' \ -m 1

原理

• step1：先获取Hive表的元数据
• step2：将Hive表的目录直接作为MapReduce输出

十一、Sqoop导入：增量导入 增量需求

• 第一天：产生数据

+----+--------+-----+ |1 | laoda|18 | |2 | laoer|19 | |3 | laosan |20 | |4 | laosi|21 | +----+--------+-----+

• 第二天的0点：采集昨天的数据

sqoop import --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest --username root --password 123456 --table tb_tohdfs --target-dir /sqoop/import/test02 -m 1

• 第二天：产生新的数据

+----+--------+-----+ |5 | laowu|22 | |6 | laoliu |23 | |7 | laoqi|24 | |8 | laoba|25 | +----+--------+-----+

• 第三天：采集昨天的数据

sqoop import --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest --username root --password 123456 --table tb_tohdfs --target-dir /sqoop/import/test02 -m 1

• 每次导入都是所有的数据，每次都是全量采集，会造成数据重复

Sqoop中的两种增量方式
设计：用于对某一列值进行判断，只要大于上一次的值就会被导入
参数

Incremental import arguments: --check-column Source column to check for incremental change --incremental Define an incremental import of type 'append' or 'lastmodified' --last-value Last imported value in the incremental check column

• –check-column ：按照哪一列进行增量导入
  
• –last-value：用于指定上一次的值
  
• –incremental：增量的方式
  
  • append
    
  • lastmodified
    

1.append

• 要求：必须有一列自增的值，按照自增的int值进行判断
• 特点：只能导入新增的数据，无法导入更新的数据
• 测试
  • 第一次采集

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test02 \ --fields-terminated-by '\t' \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 1 \ -m 1

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• 插入新的数据

insert into tb_tohdfs values(null,"laowu",22); insert into tb_tohdfs values(null,"laoliu",23); insert into tb_tohdfs values(null,"laoqi",24); insert into tb_tohdfs values(null,"laoba",25);

• 第二次采集

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test02 \ --fields-terminated-by '\t' \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 4 \ -m 1

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2.lastmodifield

• 要求：必须包含动态时间变化这一列，按照数据变化的时间进行判断
• 特点：既导入新增的数据也导入更新的数据
• 测试
  • MySQL中创建测试数据

CREATE TABLE `tb_lastmode` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `word` varchar(200) NOT NULL, `lastmode` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMPON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into tb_lastmode values(null,'hadoop',null); insert into tb_lastmode values(null,'spark',null); insert into tb_lastmode values(null,'hbase',null);

• 第一次采集

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_lastmode \ --target-dir /sqoop/import/test03 \ --fields-terminated-by '\t' \ --incremental lastmodified \ --check-column lastmode \ --last-value '2021-05-12 21:55:30' \ -m 1

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• 数据发生变化

insert into tb_lastmode values(null,'hive',null); update tb_lastmode set word = 'sqoop' where id = 1;

第二次采集

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_lastmode \ --target-dir /sqoop/import/test03 \ --fields-terminated-by '\t' \ --merge-key id \ --incremental lastmodified \ --check-column lastmode \ --last-value '2021-05-12 22:01:47' \ -m 1

• –merge-key ：按照id进行合并
  
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  特殊方式

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ -e 'select id,name from tb_tohdfs where id > 12 and $CONDITIONS' \ --delete-target-dir \ --target-dir /sqoop/import/test01 \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• 要求：必须每次将最新导入的数据放到一个目录单独存储，不能相同

十二、Sqoop导出：全量导出 准备数据

• MySQL中创建测试表

use sqoopTest; CREATE TABLE `tb_url` ( `id` int(11) NOT NULL, `url` varchar(200) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Hive中创建表，并加载数据

vim /export/data/lateral.txt 1 http://facebook.com/path/p1.php?query=1 2 http://www.baidu.com/news/index.jsp?uuid=frank 3 http://www.jd.com/index?source=baiduuse default; create table tb_url( id int, url string ) row format delimited fields terminated by '\t'; load data local inpath '/export/data/lateral.txt' into table tb_url;

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全量导出

sqoop export \ --connectjdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_url \ --export-dir /user/hive/warehouse/tb_url \ --input-fields-terminated-by '\t' \ -m 1

• –export-dir：指定导出的HDFS目录
• –input-fields-terminated-by ：用于指定导出的HDFS文件的分隔符是什么
  
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十三、Sqoop导出：增量导出 增量导出场景

• Hive中有一张结果表：存储每天分析的结果

--第一天：10号处理9号 iddaystrUVPVIP 12020-11-09100010000500insert into result select id,daystr,uv,pv ,ip from datatable where daystr=昨天的日期 --第二天：11号处理10号 iddaystrUVPVIP 12020-11-09100010000500 22020-11-102000200001000

MySQL：存储每一天的结果

12020-11-09100010000500

增量导出方式

• updateonly：只增量导出更新的数据
• allowerinsert：既导出更新的数据，也导出新增的数据

1.updateonly

• 修改lateral.txt数据

1 http://www.itcast.com/path/p1.php?query=1 2 http://www.baidu.com/news/index.jsp?uuid=frank 3 http://www.jd.com/index?source=baidu 4 http://www.heima.com

• 重新加载覆盖

load data local inpath '/export/data/lateral.txt' overwrite into table tb_url;

文章图片

• 增量导出

sqoop export \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_url \ --export-dir /user/hive/warehouse/tb_url \ --input-fields-terminated-by '\t' \ --update-key id \ --update-mode updateonly \ -m 1;

文章图片

2.allowerinsert

• 修改lateral.txt

1 http://bigdata.itcast.com/path/p1.php?query=1 2 http://www.baidu.com/news/index.jsp?uuid=frank 3 http://www.jd.com/index?source=baidu 4 http://www.heima.com

• 覆盖表中数据

load data local inpath '/export/data/lateral.txt' overwrite into table tb_url;

文章图片

• 增量导出

sqoop export \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_url \ --export-dir /user/hive/warehouse/tb_url \ --input-fields-terminated-by '\t' \ --update-key id \ --update-mode allowinsert \ -m 1

文章图片

十四、Sqoop Job

• 增量导入的问题
  • 增量导入每次都要手动修改上次的值执行，怎么解决？

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test04 \ --fields-terminated-by '\t' \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 4 \ -m 1

• Sqoop Job的使用

insert into tb_tohdfs values(null,'laojiu',26); insert into tb_tohdfs values(null,'laoshi',27);

• 创建job

sqoop job --create job01 \ -- import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password 123456 \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test04 \ --fields-terminated-by '\t' \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 8 \ -m 1

• 创建job，不会运行程序，只是在元数据中记录信息
  
• 列举job
  

sqoop job --list

• 查看job的信息

sqoop job --show jobName

• 运行job

sqoop job --exec jobName

• 删除job

sqoop job --delete jobName

运行job01

sqoop job --exec job01

文章图片

插入新数据

insert into tb_tohdfs values(null,'laoshiyi',28); insert into tb_tohdfs values(null,'laoshier',29);

运行job01

sqoop job --exec job01

文章图片

十五、Sqoop密码问题与脚本封装

• 如何解决手动输入密码和密码明文问题？
  • 1：在sqoop的sqoop-site.xml中配置将密码存储在客户端中
  • 2：将密码存储在文件中，通过文件的权限来管理密码

sqoop job --create job02 \ -- import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \ --username root \ --password-file file:///export/data/sqoop.passwd \ --table tb_tohdfs \ --target-dir /sqoop/import/test05 \ --fields-terminated-by '\t' \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 4 \ -m 1

• –password-file
• 读取的是HDFS文件，这个文件中只能有一行密码(通过notepad++编辑)

#mysql密码 123456

文章图片

Sqoop封装脚本

• 如何封装Sqoop的代码到文件中？
  • step1：将代码封装到一个文件中

vim /export/data/test.sqoop

import --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest --username root --password-file file:///export/data/sqoop.passwd --table tb_tohdfs --target-dir /sqoop/import/test05 --fields-terminated-by '\t' -m 1

• 要求：一行只放一个参数
  • step2：运行这个文件

sqoop --options-file /export/data/test.sqoop

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