sqoop用法之mysql与hive数据导入导出#yyds干货盘点#

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本文版本说明

hadoop版本 : hadoop-2.7.2hive版本 : hive-2.1.0sqoop版本:sqoop-1.4.6

二. Mysql 数据导入到 Hive

1). 将mysql的people_access_log表导入到hive表web.people_access_log，并且hive中的表不存在。mysql中表people_access_log数据为：

1,15110101010,1577003281739,'112.168.1.2','https://baidu.com' 2,15110101011,1577003281749,'112.16.1.23','https://baidu.com' 3,15110101012,1577003281759,'193.168.1.2','https://taobao.com' 4,15110101013,1577003281769,'112.18.1.2','https://baidu.com' 5,15110101014,1577003281779,'112.168.10.2','https://baidu.com' 6,15110101015,1577003281789,'11.168.1.2','import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log \ -m 1 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --fields-terminated-by '\t' \ --hive-table web.people_access_log

该命令会启用一个mapreduce任务，将mysql数据导入到hive表，并且指定了hive表的分隔符为\t，如果不指定则为默认分隔符^A(ctrl+A)。

参数说明

2). 也可以通过--query条件查询Mysql数据，将查询结果导入到Hive

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --query 'select * from people_access_log where \$CONDITIONS and url = "\ --target-dir /user/hive/warehouse/web/people_access_log \ --delete-target-dir \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1

三. Hive数据导入到Mysql

还是使用上面的hive表web.people_access_log,将其导入到mysql中的people_access_log_out表中.

sqoop export \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log_out \ --input-fields-terminated-by '\t' \ --export-dir /user/hive/warehouse/web.db/people_access_log \ --num-mappers 1

注意：mysql表people_access_log_out需要提前建好，否则报错：ErrorException: Table 'test.people_access_log_out' doesn't exist。如果有id自增列，hive表也需要有，hive表与mysql表字段必须完全相同。

create table people_access_log_out like people_access_log;

执行完一个mr任务后，成功导入到mysql表people_access_log_out中.

四. mysql数据增量导入hive

实际中mysql数据会不断增加，这时候需要用sqoop将数据增量导入hive，然后进行海量数据分析统计。增量数据导入分两种，一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。二是基于时间列的增量数据导入（LastModified方式）。有几个核心参数：

–check-column:用来指定一些列，这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入，和关系型数据库中的自增字段及时间戳类似.注意:这些被指定的列的类型不能使任意字符类型，如char、varchar等类型都是不可以的，同时–check-column可以去指定多个列 –incremental:用来指定增量导入的模式，两种模式分别为Append和Lastmodified –last-value:指定上一次导入中检查列指定字段最大值

1. 基于递增列Append导入

接着前面的日志表，里面每行有一个唯一标识自增列ID，在关系型数据库中以主键形式存在。之前已经将id在0~6之间的编号的订单导入到Hadoop中了（这里为HDFS），现在一段时间后我们需要将近期产生的新的订 单数据导入Hadoop中（这里为HDFS），以供后续数仓进行分析。此时我们只需要指定–incremental 参数为append，–last-value参数为6即可。表示只从id大于6后即7开始导入。

1). 创建hive表

首先我们需要创建一张与mysql结构相同的hive表，假设指定字段分隔符为\t，后面导入数据时候分隔符也需要保持一致。

2). 创建job

增量导入肯定是多次进行的，可能每隔一个小时、一天等，所以需要创建计划任务，然后定时执行即可。我们都知道hive的数据是存在hdfs上面的，我们创建sqoop job的时候需要指定hive的数据表对应的hdfs目录，然后定时执行这个job即可。

当前mysql中数据，hive中数据与mysql一样也有6条：

增量导入有几个参数，保证下次同步的时候可以接着上次继续同步.

sqoop job --create mysql2hive_job -- import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log \ --target-dir /user/hive/warehouse/web.db/people_access_log \ --check-column id \ --incremental append \ --fields-terminated-by '\t' \ --last-value 6 \ -m 1

这里通过sqoop job --create job_name命令创建了一个名为mysql2hive_job的sqoop job。

3). 执行job

创建好了job，后面只需要定时周期执行这个提前定义好的job即可。我们先往mysql里面插入2条数据。

INSERT INTO `people_access_log` (`id`,`user_id`,`access_time`,`ip`,`url`) VALUES (7,15110101016,1577003281790,'112.168.1.3','https://qq.com'), (8,15110101017,1577003281791,'112.1.1.3','~ 6的数据，执行同步job使用以下命令。

sqoop job -exec mysql2hive_job

执行完成后，发现刚才mysql新加入的id为7 ~ 8的两条数据已经同步到hive。

hive> select * from web.people_access_log; OK 1 15110101010 1577003281739 112.168.1.2 https://baidu.com 2 15110101011 1577003281749 112.16.1.23 https://baidu.com 3 15110101012 1577003281759 193.168.1.2 https://taobao.com 4 15110101013 1577003281769 112.18.1.2 https://baidu.com 5 15110101014 1577003281779 112.168.10.2 https://baidu.com 6 15110101015 1577003281789 11.168.1.2 https://taobao.com 7 15110101016 1577003281790 112.168.1.3 https://qq.com 8 15110101017 1577003281791 112.1.1.3 job -exec mysql2hive_job这个命令定时(比如说10分钟频率)执行一次，就能将数据10分钟同步一次到hive数据仓库。

2. Lastmodified 导入实战

append适合业务系统库，一般业务系统表会通过自增ID作为主键标识唯一性。Lastmodified适合ETL的数据根据时间戳字段导入，表示只导入比这个时间戳大，即比这个时间晚的数据。

1). 新建一张表

在mysql中新建一张表people_access_log2，并且初始化几条数据:

CREATE TABLE `people_access_log2` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id', `access_time` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `ip` varchar(15) NOT NULL COMMENT '访客ip', `url` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

插入数据:

insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(1,15110101010,'112.168.1.200','https://baidu.com'); insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(2,15110101011,'112.16.1.2','https://baidu.com'); insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(3,15110101012,'112.168.1.2','https://taobao.com'); insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(4,15110101013,'112.168.10.2','https://baidu.com'); insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(5,15110101014,'112.168.1.2','https://jd.com'); insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(6,15110101015,'112.168.12.4','https://qq.com');

mysql里面的数据就是这样：

2). 初始化hive表:

初始化hive数据，将mysql里面的6条数据导入hive中，并且可以自动帮助我们创建对应hive表，何乐而不为，否则我们需要自己手动创建，完成初始化工作。

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log2 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --fields-terminated-by ',' \ --hive-table web.people_access_log2

可以看到执行该命令后，启动了二一个mapreduce任务，这样6条数据就进入hive表web.people_access_log2了:

hive> select * from web.people_access_log2; OK 1 15110101010 2019-12-28 16:23:10.0 112.168.1.200 https://baidu.com 2 15110101011 2019-12-28 16:23:33.0 112.16.1.2 https://baidu.com 3 15110101012 2019-12-28 16:23:41.0 112.168.1.2 https://taobao.com 4 15110101013 2019-12-28 16:23:46.0 112.168.10.2 https://baidu.com 5 15110101014 2019-12-28 16:23:52.0 112.168.1.2 https://jd.com 6 15110101015 2019-12-28 16:23:56.0 112.168.12.4 https://qq.com Time taken: 0.326 seconds, Fetched: 6 row(s)

3). 增量导入数据:

我们再次插入一条数据进入mysql的people_access_log2表:

insert into people_access_log2(id,user_id, ip, url) values(7,15110101016,'112.168.12.45','import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log2 \ --hive-import \ --hive-table people_access_log2 \ -m 1 \ --check-column access_time \ --incremental lastmodified \ --last-value "2019-12-28 16:23:56" \

2019-12-28 16:23:56就是第6条数据的时间，这里需要指定。报错了:

19/12/28 16:17:25 ERROR tool.ImportTool: Error during import: --merge-key or --append is required when using --incremental lastmodified and the output directory exists.

注意：可以看到--merge-key or --append is required when using --incremental lastmodified意思是，这种基于时间导入模式，需要指定--merge-key或者--append参数，表示根据时间戳导入，数据是直接在末尾追加(append)还是合并(merge)，这里使用merge方式，根据id合并：

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log2 \ --hive-import \ --hive-table web.people_access_log2 \ --check-column access_time \ --incremental lastmodified \ --last-value "2019-12-28 16:23:56" \ --fields-terminated-by ',' \ --merge-key id

执行该命令后，与直接导入不同，该命令启动了2个mapreduce任务，这样就把数据增量merge导入hive表了.

hive> select * from web.people_access_log2 order by id; OK 1 15110101010 2019-12-28 16:23:10.0 112.168.1.200 https://baidu.com 2 15110101011 2019-12-28 16:23:33.0 112.16.1.2 https://baidu.com 3 15110101012 2019-12-28 16:23:41.0 112.168.1.2 https://taobao.com 4 15110101013 2019-12-28 16:23:46.0 112.168.10.2 https://baidu.com 5 15110101014 2019-12-28 16:23:52.0 112.168.1.2 https://jd.com 6 15110101015 2019-12-28 16:23:56.0 112.168.12.4 https://qq.com 6 15110101015 2019-12-28 16:23:56.0 112.168.12.4 https://qq.com 7 15110101016 2019-12-28 16:28:24.0 112.168.12.45 https://qq.com Time taken: 0.241 seconds, Fetched: 8 row(s)

可以看到id=6的数据，有2条，它的时间刚好是--last-value指定的时间，则会导入大于等于--last-value指定时间的数据，这点需要注意。

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