Hadoop數據傳輸工具sqoop(二)工具命令

1. 概述

本文檔主要對SQOOP的使用進行了說明,參考內容主要來自於Cloudera SQOOP的官方文檔。爲了用中文更清楚明白地描述各參數的使用含義,本文檔幾乎所有參數使用說明都經過了我的實際驗證而得到。

2. codegen

將關係數據庫表映射爲一個java文件、java class類、以及相關的jar包,作用主要是兩方面:

1、  將數據庫表映射爲一個Java文件,在該Java文件中對應有表的各個字段。

2、  生成的Jar和class文件在metastore功能使用時會用到。

基礎語句:

sqoop codegen –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password 123456 –table TBLS2

 

參數 說明
–bindir <dir> 指定生成的java文件、編譯成的class文件及將生成文件打包爲JAR的JAR包文件輸出路徑
–class-name <name> 設定生成的Java文件指定的名稱
–outdir <dir> 生成的java文件存放路徑
–package-name<name> 包名,如cn.cnnic,則會生成cn和cnnic兩級目錄,生成的文件(如java文件)就存放在cnnic目錄裏
–input-null-non-string<null-str> 在生成的java文件中,可以將null字符串設爲想要設定的值(比如空字符串’’)
–input-null-string<null-str> 同上,設定時,最好與上面的屬性一起設置,且設置同樣的值(比如空字符串等等)。
–map-column-java<arg> 數據庫字段在生成的java文件中會映射爲各種屬性,且默認的數據類型與數據庫類型保持對應,比如數據庫中某字段的類型爲bigint,則在Java文件中的數據類型爲long型,通過這個屬性,可以改變數據庫字段在java中映射的數據類型,格式如:–map-column-java DB_ID=String,id=Integer
–null-non-string<null-str> 在生成的java文件中,比如TBL_ID==null?”null”:””,通過這個屬性設置可以將null字符串設置爲其它值如ddd,TBL_ID==null?”ddd”:””
–null-string<null-str> 同上,使用的時候最好和上面的屬性一起用,且設置爲相同的值
–table <table-name> 對應關係數據庫的表名,生成的java文件中的各屬性與該表的各字段一一對應。

 

3. create-hive-table

生成與關係數據庫表的表結構對應的HIVE表

基礎語句:

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 –table TBLS –hive-table h_tbls2

參數 說明
–hive-home <dir> Hive的安裝目錄,可以通過該參數覆蓋掉默認的hive目錄
–hive-overwrite 覆蓋掉在hive表中已經存在的數據
–create-hive-table 默認是false,如果目標表已經存在了,那麼創建任務會失敗
–hive-table 後面接要創建的hive表
–table 指定關係數據庫表名

 

4. eval

可以快速地使用SQL語句對關係數據庫進行操作,這可以使得在使用import這種工具進行數據導入的時候,可以預先了解相關的SQL語句是否正確,並能將結果顯示在控制檯。

查詢示例

sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -query “SELECT * FROM tbls LIMIT 10″

數據插入示例

sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -e “INSERT INTO TBLS2

VALUES(100,1375170308,1,0,’hadoop’,0,1,’guest’,’MANAGED_TABLE’,’abc’,’ddd’)”

-e、-query這兩個參數經過測試,比如後面分別接查詢和插入SQL語句,皆可運行無誤,如上。

5. export

從hdfs中導數據到關係數據庫中

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password

123456  –table TBLS2 –export-dir sqoop/test

參數 說明
–direct 快速模式,利用了數據庫的導入工具,如mysql的mysqlimport,可以比jdbc連接的方式更爲高效的將數據導入到關係數據庫中。
–export-dir <dir> 存放數據的HDFS的源目錄
-m,–num-mappers <n> 啓動N個map來並行導入數據,默認是4個,最好不要將數字設置爲高於集羣的最大Map數
–table <table-name> 要導入到的關係數據庫表
–update-key <col-name> 後面接條件列名,通過該參數,可以將關係數據庫中已經存在的數據進行更新操作,類似於關係數據庫中的update操作
–update-mode <mode> 更新模式,有兩個值updateonly和默認的allowinsert,該參數只能是在關係數據表裏不存在要導入的記錄時才能使用,比如要導入的hdfs中有一條id=1的記錄,如果在表裏已經有一條記錄id=2,那麼更新會失敗。
–input-null-string <null-string> 可選參數,如果沒有指定,則字符串null將被使用
–input-null-non-string <null-string> 可選參數,如果沒有指定,則字符串null將被使用
–staging-table <staging-table-name> 該參數是用來保證在數據導入關係數據庫表的過程中事務安全性的,因爲在導入的過程中可能會有多個事務,那麼一個事務失敗會影響到其它事務,比如導入的數據會出現錯誤或出現重複的記錄等等情況,那麼通過該參數可以避免這種情況。創建一個與導入目標表同樣的數據結構,保留該表爲空在運行數據導入前,所有事務會將結果先存放在該表中,然後最後由該表通過一次事務將結果寫入到目標表中。
–clear-staging-table 如果該staging-table非空,則通過該參數可以在運行導入前清除staging-table裏的數據。
–batch 該模式用於執行基本語句(暫時還不太清楚含義)

 

6. import

將數據庫表的數據導入到hive中,如果在hive中沒有對應的表,則自動生成與數據庫表名相同的表。

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password

123456 –table user –split-by id –hive-import

–split-by指定數據庫表中的主鍵字段名,在這裏爲id。

參數 說明
–append 將數據追加到hdfs中已經存在的dataset中。使用該參數,sqoop將把數據先導入到一個臨時目錄中,然後重新給文件命名到一個正式的目錄中,以避免和該目錄中已存在的文件重名。
–as-avrodatafile 將數據導入到一個Avro數據文件中
–as-sequencefile 將數據導入到一個sequence文件中
–as-textfile 將數據導入到一個普通文本文件中,生成該文本文件後,可以在hive中通過sql語句查詢出結果。
–boundary-query <statement> 邊界查詢,也就是在導入前先通過SQL查詢得到一個結果集,然後導入的數據就是該結果集內的數據,格式如:–boundary-query ‘select id,creationdate from person where id = 3’,表示導入的數據爲id=3的記錄,或者select min(<split-by>), max(<split-by>) from <table name>,注意查詢的字段中不能有數據類型爲字符串的字段,否則會報錯:java.sql.SQLException: Invalid value for

getLong()

目前問題原因還未知

 

–columns<col,col,col…> 指定要導入的字段值,格式如:–columns id,username
–direct 直接導入模式,使用的是關係數據庫自帶的導入導出工具。官網上是說這樣導入會更快
–direct-split-size 在使用上面direct直接導入的基礎上,對導入的流按字節數分塊,特別是使用直連模式從PostgreSQL導入數據的時候,可以將一個到達設定大小的文件分爲幾個獨立的文件。
–inline-lob-limit 設定大對象數據類型的最大值
-m,–num-mappers 啓動N個map來並行導入數據,默認是4個,最好不要將數字設置爲高於集羣的節點數
–query,-e<statement> 從查詢結果中導入數據,該參數使用時必須指定–target-dir、–hive-table,在查詢語句中一定要有where條件且在where條件中需要包含$CONDITIONS,示例:–query ‘select * from person where $CONDITIONS ‘ –target-dir

/user/hive/warehouse/person –hive-table person

–split-by<column-name> 表的列名,用來切分工作單元,一般後面跟主鍵ID
–table <table-name> 關係數據庫表名,數據從該表中獲取
–target-dir <dir> 指定hdfs路徑
–warehouse-dir <dir> 與–target-dir不能同時使用,指定數據導入的存放目錄,適用於hdfs導入,不適合導入hive目錄
–where 從關係數據庫導入數據時的查詢條件,示例:–where ‘id = 2′
-z,–compress 壓縮參數,默認情況下數據是沒被壓縮的,通過該參數可以使用gzip壓縮算法對數據進行壓縮,適用於SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件
–compression-codec Hadoop壓縮編碼,默認是gzip
–null-string <null-string> 可選參數,如果沒有指定,則字符串null將被使用
–null-non-string<null-string> 可選參數,如果沒有指定,則字符串null將被使用

增量導入

參數 說明
–check-column (col) 用來作爲判斷的列名,如id
–incremental (mode) append:追加,比如對大於last-value指定的值之後的記錄進行追加導入。lastmodified:最後的修改時間,追加last-value指定的日期之後的記錄
–last-value (value) 指定自從上次導入後列的最大值(大於該指定的值),也可以自己設定某一值

對incremental參數,如果是以日期作爲追加導入的依據,則使用lastmodified,否則就使用append值。

7. import-all-tables

將數據庫裏的所有表導入到HDFS中,每個表在hdfs中都對應一個獨立的目錄。

sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test

sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –hive-import

 

參數 說明
–as-avrodatafile 同import參數
–as-sequencefile 同import參數
–as-textfile 同import參數
–direct 同import參數
–direct-split-size <n> 同import參數
–inline-lob-limit <n> 同import參數
-m,–num-mappers <n> 同import參數
–warehouse-dir <dir> 同import參數
-z,–compress 同import參數
–compression-codec 同import參數

 

8. job

用來生成一個sqoop的任務,生成後,該任務並不執行,除非使用命令執行該任務。

sqoop job

參數 說明
–create <job-id> 生成一個job,示例如:sqoop job –create myjob  — import –connectjdbc:mysql://localhost:3306/test –table

person

 

–delete <job-id> 刪除一個jobsqoop job –delete myjob
–exec <job-id> 執行一個jobsqoop job –exec myjob
–help 顯示幫助說明
–list 顯示所有的jobsqoop job –list
–meta-connect <jdbc-uri> 用來連接metastore服務,示例如:–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://localhost:16000/sqoop
–show <job-id> 顯示一個job的各種參數sqoop job –show myjob
–verbose 打印命令運行時的詳細信息

 

9. list-databases

打印出關係數據庫所有的數據庫名

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

10. list-tables

打印出關係數據庫某一數據庫的所有表名

sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zihou -username root -password 123456

11. merge

將HDFS中不同目錄下面的數據合在一起,並存放在指定的目錄中,示例如:

sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id

其中,–class-name所指定的class名是對應於Person.jar中的Person類,而Person.jar是通過Codegen生成的

參數 說明
–new-data <path> Hdfs中存放數據的一個目錄,該目錄中的數據是希望在合併後能優先保留的,原則上一般是存放越新數據的目錄就對應這個參數。
–onto <path> Hdfs中存放數據的一個目錄,該目錄中的數據是希望在合併後能被更新數據替換掉的,原則上一般是存放越舊數據的目錄就對應這個參數。
–merge-key <col> 合併鍵,一般是主鍵ID
–jar-file <file> 合併時引入的jar包,該jar包是通過Codegen工具生成的jar包
–class-name <class> 對應的表名或對象名,該class類是包含在jar包中的。
–target-dir <path> 合併後的數據在HDFS裏的存放目錄

 

12. metastore

記錄sqoop job的元數據信息,如果不啓動metastore實例,則默認的元數據存儲目錄爲:~/.sqoop,如果要更改存儲目錄,可以在配置文件sqoop-site.xml中進行更改。

metastore實例啓動:sqoop metastore

 

參數 說明
–shutdown 關閉一個運行的metastore實例

13. version

顯示sqoop版本信息

語句:sqoop version

14. help

打印sqoop幫助信息

語句:sqoop help

15. 公共參數

Hive參數

參數 說明
–hive-delims-replacement <arg> 用自定義的字符串替換掉數據中的\n, \r, and \01等字符
–hive-drop-import-delims 在導入數據到hive中時,去掉數據中\n,\r和\01這樣的字符
–map-column-hive <arg> 生成hive表時,可以更改生成字段的數據類型,格式如:–map-column-hiveTBL_ID=String,LAST_ACCESS_TIME=string
–hive-partition-key 創建分區,後面直接跟分區名即可,創建完畢後,通過describe 表名可以看到分區名,默認爲string型
–hive-partition-value<v> 該值是在導入數據到hive中時,與–hive-partition-key設定的key對應的value值。
–hive-home <dir> Hive的安裝目錄,可以通過該參數覆蓋掉默認的hive目錄
–hive-import 將數據從關係數據庫中導入到hive表中
–hive-overwrite 覆蓋掉在hive表中已經存在的數據
–create-hive-table 默認是false,如果目標表已經存在了,那麼創建任務會失敗
–hive-table 後面接要創建的hive表
–table 指定關係數據庫表名

數據庫連接參數

參數 說明
–connect <jdbc-uri> Jdcb連接url,示例如:–connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive
–connection-manager <class-name> 指定要使用的連接管理類
–driver <class-name> 數據庫驅動類
–hadoop-home <dir> Hadoop根目錄
–help 打印幫助信息
-P 從控制端讀取密碼
–password <password> Jdbc url中的數據庫連接密碼
–username <username> Jdbc url中的數據庫連接用戶名
–verbose 在控制檯打印出詳細信息
–connection-param-file <filename> 一個記錄着數據庫連接參數的文件

文件輸出參數

用於import場景。

示例如:

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –P –table person –split-by id –check-column id –incremental append  –last-value 1 –enclosed-by ‘\”‘

–escaped-by \# –fields-terminated-by .

 

參數 說明
–enclosed-by <char> 給字段值前後加上指定的字符,比如雙引號,示例:–enclosed-by ‘\”‘,顯示例子:”3″,”jimsss”,”[email protected]
–escaped-by <char> 給雙引號作轉義處理,如字段值爲”測試”,經過–escaped-by \\處理後,在hdfs中的顯示值爲:\”測試\”,對單引號無效
–fields-terminated-by <char> 設定每個字段是以什麼符號作爲結束的,默認是逗號,也可以改爲其它符號,如句號.,示例如:–fields-terminated-by.
–lines-terminated-by <char> 設定每條記錄行之間的分隔符,默認是換行,但也可以設定自己所需要的字符串,示例如:–lines-terminated-by ‘#’ 以#號分隔
–mysql-delimiters Mysql默認的分隔符設置,字段之間以,隔開,行之間以換行\n隔開,默認轉義符號是\,字段值以單引號’包含起來。
–optionally-enclosed-by <char> enclosed-by是強制給每個字段值前後都加上指定的符號,而–optionally-enclosed-by只是給帶有雙引號或單引號的字段值加上指定的符號,故叫可選的。示例如:–optionally-enclosed-by ‘$’

顯示結果:

$”hehe”,測試$

文件輸入參數

對數據格式的解析,用於export場景,與文件輸出參數相對應。

示例如:

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password

123456  –table person2 –export-dir /user/hadoop/person –staging-table person3

–clear-staging-table –input-fields-terminated-by ‘,’

在hdfs中存在某一格式的數據,在將這樣的數據導入到關係數據庫中時,必須要按照該格式來解析出相應的字段值,比如在hdfs中有這樣格式的數據:

3,jimsss,[email protected],1,2013-08-07 16:00:48.0,”hehe”,測試

上面的各字段是以逗號分隔的,那麼在解析時,必須要以逗號來解析出各字段值,如:

–input-fields-terminated-by ‘,’

參數 說明
–input-enclosed-by <char> 對字段值前後有指定的字符,比如雙引號的值進行解析:–input-enclosed-by ‘\”‘,數據例子:”3″,”jimsss”,”[email protected]
–input-escaped-by <char> 對含有轉義雙引號的字段值作轉義處理,如字段值爲\”測試\”,經過–input-escaped-by \\處理後,解析得到的值爲:”測試”,對單引號無效。
–input-fields-terminated-by <char> 以字段間的分隔符來解析得到各字段值,示例如:– input-fields-terminated-by,
–input-lines-terminated-by <char> 以每條記錄行之間的分隔符來解析得到字段值,示例如:–input-lines-terminated-by ‘#’ 以#號分隔
–input-optionally-enclosed-by <char> 與–input-enclosed-by功能相似,與–input-enclosed-by的區別參見輸出參數中對–optionally-enclosed-by的描述

 

16. 參考資料

http://archive.cloudera.com/cdh/3/sqoop/SqoopUserGuide.html


轉自:子猴博客


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