这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
序号
命令
类
说明
1
import
ImportTool
将数据导入到集群
2
export
ExportTool
将集群数据导出
3
codegen
CodeGenTool
获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar
4
create-hive-table
CreateHiveTableTool
创建Hive表
5
eval
EvalSqlTool
查看SQL执行结果
6
import-all-tables
ImportAllTablesTool
导入某个数据库下所有表到HDFS中
7
job
JobTool
用来生成一个sqoop的任务,生成后,该任务并不执行,除非使用命令执行该任务。
8
list-databases
ListDatabasesTool
列出所有数据库名
9
list-tables
ListTablesTool
列出某个数据库下所有表
10
merge
MergeTool
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起,并存放在指定的目录中
11
metastore
MetastoreTool
记录sqoop job的元数据信息,如果不启动metastore实例,则默认的元数据存储目录为:~/.sqoop,如果要更改存储目录,可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
12
help
HelpTool
打印sqoop帮助信息
13
version
VersionTool
打印sqoop版本信息
刚才列举了一些Sqoop的常用命令,对于不同的命令,有不同的参数,让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数,所谓公用参数,就是大多数命令都支持的参数。
序号
参数
说明
1
--connect
连接关系型数据库的URL
2
--connection-manager
指定要使用的连接管理类
3
--driver
Hadoop根目录
4
--help
打印帮助信息
5
--password
连接数据库的密码
6
--username
连接数据库的用户名
7
--verbose
在控制台打印出详细信息
序号
参数
说明
1
--enclosed-by <char>
给字段值前加上指定的字符
2
--escaped-by <char>
对字段中的双引号加转义符
3
--fields-terminated-by <char>
设定每个字段是以什么符号作为结束,默认为逗号
4
--lines-terminated-by <char>
设定每行记录之间的分隔符,默认是\n
5
--mysql-delimiters
Mysql默认的分隔符设置,字段之间以逗号分隔,行之间以\n分隔,默认转义符是\,字段值以单引号包裹。
6
--optionally-enclosed-by <char>
给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。
序号
参数
说明
1
--input-enclosed-by <char>
对字段值前后加上指定字符
2
--input-escaped-by <char>
对含有转移符的字段做转义处理
3
--input-fields-terminated-by <char>
字段之间的分隔符
4
--input-lines-terminated-by <char>
行之间的分隔符
5
--input-optionally-enclosed-by <char>
给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符
序号
参数
说明
1
--hive-delims-replacement <arg>
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符
2
--hive-drop-import-delims
在导入数据到hive时,去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符
3
--map-column-hive <arg>
生成hive表时,可以更改生成字段的数据类型
4
--hive-partition-key
创建分区,后面直接跟分区名,分区字段的默认类型为string
5
--hive-partition-value <v>
导入数据时,指定某个分区的值
6
--hive-home <dir>
hive的安装目录,可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7
--hive-import
将数据从关系数据库中导入到hive表中
8
--hive-overwrite
覆盖掉在hive表中已经存在的数据
9
--create-hive-table
默认是false,即,如果目标表已经存在了,那么创建任务失败。
10
--hive-table
后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
11
--table
指定关系数据库的表名
公用参数介绍完之后,我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
将关系型数据库中的数据导入到HDFS(包括Hive,HBase)中,如果导入的是Hive,那么当Hive中没有对应表时,则自动创建。
1) 命令:
如:导入数据到hive中
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://47.96.179.77:3306/mysql \
--username root \
--password 123456 \
--table user \
--hive-import \
如:增量导入数据到hive中,mode=append
append导入:
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 2
尖叫提示:append不能与--hive-等参数同时使用(Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove theparameter --append-mode)
如:增量导入数据到hdfs中,mode=lastmodified
先在mysql中建表并插入几条数据:
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');
先导入一部分数据:
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--m 1
再增量导入一部分数据:
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \
--last-value "2017-12-28 21:58:57" \
--m 1 \
--append
尖叫提示:使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要--append(追加)还是要--merge-key(合并)
尖叫提示:last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
2) 参数:
序号
参数
说明
1
--append
将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中,如果使用该参数,sqoop会把数据先导入到临时文件目录,再合并。
2
--as-avrodatafile
将数据导入到一个Avro数据文件中
3
--as-sequencefile
将数据导入到一个sequence文件中
4
--as-textfile
将数据导入到一个普通文本文件中
5
--boundary-query <statement>
边界查询,导入的数据为该参数的值(一条sql语句)所执行的结果区间内的数据。
6
--columns <col1, col2, col3>
指定要导入的字段
7
--direct
直接导入模式,使用的是关系数据库自带的导入导出工具,以便加快导入导出过程。
8
--direct-split-size
在使用上面direct直接导入的基础上,对导入的流按字节分块,即达到该阈值就产生一个新的文件
9
--inline-lob-limit
设定大对象数据类型的最大值
10
--m或–num-mappers
启动N个map来并行导入数据,默认4个。
11
--query或--e <statement>
将查询结果的数据导入,使用时必须伴随参--target-dir,--hive-table,如果查询中有where条件,则条件后必须加上$CONDITIONS关键字
12
--split-by <column-name>
按照某一列来切分表的工作单元,不能与--autoreset-to-one-mapper连用(请参考官方文档)
13
--table <table-name>
关系数据库的表名
14
--target-dir <dir>
指定HDFS路径
15
--warehouse-dir <dir>
与14参数不能同时使用,导入数据到HDFS时指定的目录
16
--where
从关系数据库导入数据时的查询条件
17
--z或--compress
允许压缩
18
--compression-codec
指定hadoop压缩编码类,默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip)
19
--null-string <null-string>
string类型的列如果null,替换为指定字符串
20
--null-non-string <null-string>
非string类型的列如果null,替换为指定字符串
21
--check-column <col>
作为增量导入判断的列名
22
--incremental <mode>
mode:append或lastmodified
23
--last-value <value>
指定某一个值,用于标记增量导入的位置
从HDFS(包括Hive和HBase)中奖数据导出到关系型数据库中。
1) 命令:
如:
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--export-dir /user/company \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--num-mappers 1
2) 参数:
序号
参数
说明
1
--direct
利用数据库自带的导入导出工具,以便于提高效率
2
--export-dir <dir>
存放数据的HDFS的源目录
3
-m或--num-mappers <n>
启动N个map来并行导入数据,默认4个
4
--table <table-name>
指定导出到哪个RDBMS中的表
5
--update-key <col-name>
对某一列的字段进行更新操作
6
--update-mode <mode>
updateonly
allowinsert(默认)
7
--input-null-string <null-string>
请参考import该类似参数说明
8
--input-null-non-string <null-string>
请参考import该类似参数说明
9
--staging-table <staging-table-name>
创建一张临时表,用于存放所有事务的结果,然后将所有事务结果一次性导入到目标表中,防止错误。
10
--clear-staging-table
如果第9个参数非空,则可以在导出操作执行前,清空临时事务结果表
将关系型数据库中的表映射为一个Java类,在该类中有各列对应的各个字段。
如:
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
序号
参数
说明
1
--bindir <dir>
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径
2
--class-name <name>
设定生成的Java文件指定的名称
3
--outdir <dir>
生成Java文件存放的路径
4
--package-name <name>
包名,如com.z,就会生成com和z两级目录
5
--input-null-non-string <null-str>
在生成的Java文件中,可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值(例如空字符串)
6
--input-null-string <null-str>
将null字符串替换成想要替换的值(一般与5同时使用)
7
--map-column-java <arg>
数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性,且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型,例如:--map-column-java id=long, name=String
8
--null-non-string <null-str>
在生成Java文件时,可以将不存在或者null的字符串设置为其他值
9
--null-string <null-str>
在生成Java文件时,将null字符串设置为其他值(一般与8同时使用)
10
--table <table-name>
对应关系数据库中的表名,生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令:
如:
$ bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-table hive_staff
参数:
序号
参数
说明
1
--hive-home <dir>
Hive的安装目录,可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录
2
--hive-overwrite
覆盖掉在Hive表中已经存在的数据
3
--create-hive-table
默认是false,如果目标表已经存在了,那么创建任务会失败
4
--hive-table
后面接要创建的hive表
5
--table
指定关系数据库的表名
可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作,经常用于在import数据之前,了解一下SQL语句是否正确,数据是否正常,并可以将结果显示在控制台。
命令:
如:
$ bin/sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--query "SELECT * FROM staff"
参数:
序号
参数
说明
1
--query或--e
后跟查询的SQL语句
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中,每一个表都对应一个HDFS目录
命令:
如:
$ bin/sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--warehouse-dir /all_tables
参数:
序号
参数
说明
1
--as-avrodatafile
这些参数的含义均和import对应的含义一致
2
--as-sequencefile
3
--as-textfile
4
--direct
5
--direct-split-size <n>
6
--inline-lob-limit <n>
7
--m或—num-mappers <n>
8
--warehouse-dir <dir>
9
-z或--compress
10
--compression-codec
用来生成一个sqoop任务,生成后不会立即执行,需要手动执行。
命令:
如:
$ bin/sqoop job \
--create myjob -- import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000
$ bin/sqoop job \
--list
$ bin/sqoop job \
--exec myjob
尖叫提示:注意import-all-tables和它左边的--之间有一个空格
尖叫提示:如果需要连接metastore,则--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://hadoop104:16000/sqoop
参数:
序号
参数
说明
1
--create <job-id>
创建job参数
2
--delete <job-id>
删除一个job
3
--exec <job-id>
执行一个job
4
--help
显示job帮助
5
--list
显示job列表
6
--meta-connect <jdbc-uri>
用来连接metastore服务
7
--show <job-id>
显示一个job的信息
8
--verbose
打印命令运行时的详细信息
尖叫提示:在执行一个job时,如果需要手动输入数据库密码,可以做如下优化
<property>
<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
<value>true</value>
<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>
命令:
如:
$ bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/ \
--username root \
--password 000000
参数:与公用参数一样
命令:
如:
$ bin/sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000
参数:与公用参数一样
将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中
数据环境:
new_staff
1 AAA male
2 BBB male
3 CCC male
4 DDD male
old_staff
1 AAA female
2 CCC female
3 BBB female
6 DDD female
尖叫提示:上边数据的列之间的分隔符应该为\t,行与行之间的分割符为\n,如果直接复制,请检查之。
命令:
如:
创建JavaBean:
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop104:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
开始合并:
$ bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged \
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id
结果:
1 AAA MALE
2 BBB MALE
3 CCC MALE
4 DDD MALE
6 DDD FEMALE
参数:
序号
参数
说明
1
--new-data <path>
HDFS 待合并的数据目录,合并后在新的数据集中保留
2
--onto <path>
HDFS合并后,重复的部分在新的数据集中被覆盖
3
--merge-key <col>
合并键,一般是主键ID
4
--jar-file <file>
合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
5
--class-name <class>
对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的
6
--target-dir <path>
合并后的数据在HDFS里存放的目录
记录了Sqoop job的元数据信息,如果不启动该服务,那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop,可在sqoop-site.xml中修改。
命令:
如:启动sqoop的metastore服务
$ bin/sqoop metastore
参数:
序号
参数
说明
1
--shutdown
关闭metastore
