Sqoop一些常用命令及参数

Sqoop
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一.常用命令列举

这里列出了一部分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

二.命令&参数详解

    首先来了解一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。

1.公用参数：数据库连接

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

2.公用参数：import

序号 参数 说明
1 –enclosed-by 给字段值前加上指定的字符
2 –escaped-by 对字段中的双引号加转义符
3 –fields-terminated-by 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 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 给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符

3.公用参数：export

序号 参数 说明
1 –input-enclosed-by 对字段值前后加上指定字符
2 –input-escaped-by 对含有转移符的字段做转义处理
3 –input-fields-terminated-by 字段之间的分隔符
4 –input-lines-terminated-by 行之间的分隔符
5 –input-optionally-enclosed-by 给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符

4.公用参数：hive

序号 参数 说明
1 –hive-delims-replacement 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 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 导入数据时，指定某个分区的值
6 –hive-home 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。

5.命令&参数：import

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

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$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/Movle \
--username root \
--password 000000 \
--table access \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t"

如：增量导入数据到hive中，mode=append

append导入：

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$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/Movle \
--username root \
--password 000000 \
--table aca \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/student_hive \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 2

导入前hive表
导入前mysql表
导入命令
导入后hive表

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 the parameter –append-mode）

注:–last-value 2 的意思是标记增量的位置为第二行，也就是说，当数据再次导出的时候，从第二行开始算

注：如果 –last-value N , N > MYSQL中最大行数，则HDFS会创建一个空文件。如果N<=0 , 那么就是所有数据

如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified（注：卡住）

先在mysql中建表并插入几条数据：

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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：

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bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--m 1

导入命令
导入后hive表

再增量导入一部分数据:
添加mysql中的数据

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mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');

mysql添加数据

增量导入：

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$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \
--m 1 \
--last-value "2019-12-06 01:48:03.0" \
--append \
--fields-terminated-by "\t" \
--warehouse-dir /user/hive/warehouse/

导入命令
增量导入后hive表结果

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）

提示：在Hive中，如果不指定输出路径，可以去看以下两个目录

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1. /user/root（此为用户名）
2./user/hive/warehouse  个人配置的目录

提示：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中

如果卡住，在yarn-site.xml中加入以下配置

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<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>20480</value>
</property>

<property>
   <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
   <value>2048</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>2.1</value>
</property>
(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 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 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 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 关系数据库的表名
14 –target-dir 指定HDFS路径
15 –warehouse-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

6.命令&参数：export

从HDFS（包括Hive和HBase）中将数据导出到关系型数据库中。

(1).命令：

如：

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bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/Movle \
--username root \
--password 000000 \
--export-dir /user/hive/warehouse/student_hive \
--table adc \
--num-mappers 1 \
--input-fields-terminated-by "\t"

导出命令

hive表

导出前mysql表
导出后mysql表

(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

7.命令&参数：codegen

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：

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bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /opt/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

8.命令&参数：create-hive-table

生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。

(1)命令：

如：仅建表

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bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-table hive_staff1

建表命令
结果

(2)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

9.命令&参数：eval

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。

(1)命令：

如：

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bin/sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--query "SELECT * FROM staff"

结果

(2)参数：

序号 参数 说明
1 –query或–e 后跟查询的SQL语句

10.命令&参数：import-all-tables

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

(1)命令：

如：注意：(卡住)

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bin/sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t"
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bin/sqoop-import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--hive-import \
--warehouse-dir /all_tables

company数据库中的所有表
结果1
结果2

(2)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

11.命令&参数：job

用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。

(1)命令：

如：

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bin/sqoop job \
 --create myjob -- import-all-tables \
 --connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
 --username root \
 --password 000000
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bin/sqoop job \
--list

1
2
bin/sqoop job \
--exec myjob

提示：注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格

提示：如果需要连接metastore，则–meta-connect

执行的结果在HDFS：/user/root/ 目录中，即导出所有表到/user/root中

(2)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

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<property>
		<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
		<value>true</value>
		<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

12.命令&参数：list-databases

(1)命令：

如：

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bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/ \
--username root \
--password 000000

(2)参数：与公用参数一样

13.命令&参数：list-tables

(1)命令：

如：

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bin/sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000

(2)参数:与公用参数一样

14.命令&参数：merge

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：注意:以下数据自己手动改成\t

new_staff

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1     AAA male
2     BBB male
3     CCC male
4     DDD male

old_staff

1
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3
4
1     AAA female
2     CCC female
3     BBB female
6     DDD female

HDFS上的文件

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。

(1)命令：

如：

创建JavaBean：

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bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /opt/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"

开始合并：注：是hdfs路径

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bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged1 \
--jar-file /opt/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id

命令
结果：
结果

(2)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

15.命令&参数：metastore

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。

(1)命令：

如：启动sqoop的metastore服务

1
bin/sqoop metastore

image.png
(2)参数：

序号 参数 说明
1 –shutdown 关闭metastore
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