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Sqoop迁移工具大全. [概述,特点,安装与使用.最后详细阐述和DataX,Kettle等迁移工具的区别]

时间：2024-10-26 19:51:46浏览次数：3  
标签：sqoop -- 数据库 Kettle hive Sqoop export 迁移 工具

目录

一,Sqoop的概述

二,Sqoop的特点

三,Sqoop的安装

四,Sqoop快速入门

五,从MySQL中导入数据到HDFS中

六,从MySQL导入数据到Hive中

七,从MySQL导入到Hive中并且存储格式是ORC

八,Sqoop和DataX以及Kettle的区别

一、Sqoop

二、DataX

三、Kettle

四、总结

一,Sqoop的概述

        Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和关系型数据库之间高效传输数据的工具。

        它主要用于将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）、Hive 或 HBase 中，也可以将 Hadoop 中的数据导出到关系型数据库。

  • sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
  • 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统；
  • 导出数据：从Hadoop的HDFS、HIVE中导出数据到关系数据库mysql等。

Sqoop的工作机制:

        Sqoop工作机制是将导入或导出命令翻译mapreduce（只有map没有reduce）程序来实现。

二,Sqoop的特点

  1. 高效的数据传输：Sqoop 利用了 MapReduce 框架的并行处理能力，可以快速地在关系型数据库和 Hadoop 之间传输大量数据。
  2. 多种数据库支持：Sqoop 可以与多种关系型数据库进行交互，如 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等。
  3. 灵活的数据导入和导出：可以根据需求选择不同的导入和导出方式，如全表导入、增量导入、条件导入等。
  4. 易于使用：Sqoop 提供了简单的命令行接口，使得用户可以方便地进行数据传输操作。

三,Sqoop的安装

安装前提

  • 确保已经安装了 Hadoop 环境，并且配置正确。
  • 安装 Java 环境，Sqoop 是用 Java 编写的，需要 Java 运行时环境。

#你的hive安装在哪一台主机，你的sqoop就要装在哪一台主机，该操作是以node1为例

1、在node1中，上传sqoop的安装包到/export/software目录
2、在node1中，解压sqoop安装包到/export/server目录

下载 Sqoop

  • 从 Apache Sqoop 官方网站下载合适版本的 Sqoop 安装包。
  • sqoop.apache.org

解压安装包

  • 将下载的安装包解压到指定目录。
 tar -xvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /export/server/

配置环境变量

  • 设置 Sqoop 的环境变量，使得系统可以找到 Sqoop 的安装路径。

配置数据库连接

  • 根据要连接的数据库，配置相应的数据库驱动和连接参数。
#你的hive安装在哪一台主机，你的sqoop就要装在哪一台主机，该操作是以node1为例

1、在node1中，上传sqoop的安装包到/export/software目录
2、在node1中，解压sqoop安装包到/export/server目录

 tar -xvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /export/server/
 
3、在node1中，对解压后的sqoop目录进行重命名
 cd /export/server/
 mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 sqoop-1.4.7
 
4、在node1中，修改sqoop的配置文件，
 cd /export/server/sqoop-1.4.7/conf
 mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh 
 
 修改sqoop-env.sh 文件，设置以下内容
 export HADOOP_COMMON_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
 export HADOOP_MAPRED_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
 export HIVE_HOME=/export/server/hive-3.1.2 
 
 5、在node1中，加入mysql的jdbc驱动包和hive的执行包
 cp /export/server/hive-3.1.2/lib/mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar   /export/server/sqoop-1.4.7/lib/
 
cp /export/servers/hive-3.1.2/lib/hive-exec-3.1.2.jar /export/servers/sqoop-1.4.7/lib/

cp /export/server/hive-3.1.2/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-3.1.2.jar /export/server/sqoop-1.4.7/lib/
 
 6、在node1，node2、node3中，配置环境变量
   vim /etc/profile
   添加以下内容
   
   export SQOOP_HOME=/export/server/sqoop-1.4.7
   export PATH=:$SQOOP_HOME/bin:$PATH
   
   # HCatelog
 export HCAT_HOME=/export/server/hive-3.1.2/hcatalog
export hive_dependency=$HIVE_HOME/conf:$HIVE_HOME/lib/*:$HIVE_HOME/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-3.1.2.jar

   添加完之后一定要保存退出，执行以下命令
   source /etc/profile

 7、在node1中，测试sqoop
 sqoop list-databases \
 --connect jdbc:mysql://node1:3306/ \
 --username root --password 123456

测试有无成功  查看mysql中所有的数据库

 #测试你的sqoop是否能查看MySQL中所有的数据库
 sqoop list-databases \
 --connect jdbc:mysql://up01:3306/ \
 --username root \
 --password 123456

四,Sqoop快速入门

在mysql中准备数据


drop database if exists test cascade ;
create database if not exists test;



-- 手动在hive中建一张表
create table test.emp_hive
(
    id     int,
    name   string,
    deg    string,
    salary int,
    dept   string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc;

在liunx中执行代码

  #这是liunx执行的代码
  sqoop list-databases \           
 --connect jdbc:mysql://up01:3306/ \ 
 --username root \   
 --password 123456  
 
 # 以下是解释
 #测试你的sqoop是否能查看MySQL中所有的数据库
 sqoop list-databases \           # 这个是查看数据库的全部库
 --connect jdbc:mysql://up01:3306/ \    #这个是连接数据库信息
 --username root \   #用户名
 --password 123456  #主机

五,从MySQL中导入数据到HDFS中

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://替换为你的主机名:3306/mysql中的库名 \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /sqoop/result2 \
--delete-target-dir \
--table emp \
--m 1

#这是注释
sqoop import \   #sqoop导入
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \ #要连接的数据库主机名和数据库名字
--table emp \   #表名
--username root \  #用户名
--password 123456 \ #密码
--target-dir /sqoop/result1 \  #HDFS的目标目录
--delete-target-dir \     #如果HDFS的目标目录存在，则删除
--m 1       #开启一个Map任务

或导入到HDFS中,使用指定分隔符

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://主机名:3306/库名 \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /sqoop/result2 \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by  '\t' \
--table emp \
--m 1

或设置任务并行度

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /sqoop/result3 \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by '\t' \
--split-by id \
--table emp \
--m 2

#参数解释
--split-by id  #按照id列将整个表拆分成2部分，分别由两个Map进行数据导入，id一般是数值列
#内部是获取id列的最大值和最小值进行均分

第一个Map任务: 1201 1202
第二个Map任务: 1203 1204 1205
SELECT MIN(`id`), MAX(`id`) FROM `emp`   # (最大 - 最小) / Map任务的数量

六,从MySQL导入数据到Hive中

hive会自动创建表,默认使用的分隔符是 逗号 ,

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--table emp_conn \
--username root \
--password 123456 \
--hive-import \
--hive-database test \
--m 1

或指定分隔符导入 

# 2、手动指定hive分隔符 '\t'，使用默认的hive表名（和MySQL表名相同）
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--table emp_conn \
--username root \
--password 123456 \
--fields-terminated-by '\t' \
--hive-import \
--hive-database test \
--m 1

或指定表导入

# 2、手动指定hive分隔符 '\t'，使用默认的hive表名（和MySQL表名相同）
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--table emp_conn \
--username root \
--password 123456 \
--fields-terminated-by '\t' \
--hive-import \
--hive-database test \
--m 1

七,从MySQL导入到Hive中并且存储格式是ORC

如果hive表 存储格式想选择是orc模式  则就需要HCatalog API插件了

在hive中建表 选择存储格式是orc

# 2、手动指定hive分隔符 '\t'，使用默认的hive表名（和MySQL表名相同）
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--table emp_conn \
--username root \
--password 123456 \
--fields-terminated-by '\t' \
--hive-import \
--hive-database test \
--m 1

迁移jar包

# 1、从Hive拷贝jar包到Sqoop
 cp /export/server/hive-2.1.0/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-2.1.0.jar  /export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/lib/

配置环境变量

#2、在/etc/profile配置环境变量
export HCAT_HOME=/export/server/sqoop-1.4.6-cdh5.14.0/hcatalog
export hive_dependency=$HIVE_HOME/conf:$HIVE_HOME/lib/*:$HIVE_HOME/hcatalog/share/hcatalog/hive-hcatalog-core-2.1.0.jar

使用Sqoop导入数据

#如果要将从MySQL导入到Hive的ORC格式的表，必须手动在Hive中先创建表
#如果你的hive表是ORC格式，必须先建表，然后使用带--hcatalog方式来导入
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://up01:3306/userdb \
--username root \
--password 123456 \
--table emp \
--fields-terminated-by '\t' \
--hcatalog-database test \
--hcatalog-table emp_hive \
-m 1

八,Sqoop和DataX以及Kettle的区别

一、Sqoop

主要功能：

  • Sqoop 主要用于在 Hadoop 生态系统（如 Hive、HBase）和关系型数据库之间进行高效的数据传输。
  • 支持将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 中，也可以将 Hadoop 中的数据导出到关系型数据库。

特点：

  • 基于 Hadoop 的 MapReduce 框架，具有良好的并行处理能力，能够处理大规模数据的传输。
  • 对关系型数据库和 Hadoop 生态系统的集成较为紧密，特别适用于在这两者之间进行数据迁移。
  • 提供了丰富的命令行参数，可以进行全表导入、增量导入等操作。

适用场景：

  • 当需要在 Hadoop 生态系统和关系型数据库之间进行大规模数据迁移时，Sqoop 是一个很好的选择。
  • 适用于企业中已经部署了 Hadoop 环境，并且需要与关系型数据库进行数据交互的场景。

二、DataX

主要功能：

  • DataX 是一个通用的数据同步工具，可以在各种数据源之间进行数据交换。
  • 支持的数据源非常广泛，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等。

特点：

  • 采用插件化的架构，易于扩展，可以方便地添加新的数据源和数据转换功能。
  • 具有高并发、高性能的数据传输能力，能够满足大规模数据集成的需求。
  • 配置灵活，可以通过简单的 JSON 配置文件来定义数据同步任务。

适用场景：

  • 当需要在多种不同类型的数据源之间进行数据集成时，DataX 具有很大的优势。
  • 适用于企业中存在多种数据源，需要进行复杂的数据同步和转换的场景。

三、Kettle

主要功能：

  • Kettle（Pentaho Data Integration）是一个功能强大的 ETL（Extract, Transform, Load）工具。
  • 可以从各种数据源抽取数据，进行数据清洗、转换和加载操作，将数据集成到目标系统中。

特点：

  • 提供了可视化的设计界面，用户可以通过拖拽组件的方式来构建数据集成流程。
  • 支持多种数据转换功能，如字段映射、数据过滤、聚合计算等。
  • 可以进行复杂的任务调度和监控，方便管理数据集成任务。

适用场景：

  • 当需要进行复杂的数据清洗和转换操作时，Kettle 是一个很好的选择。
  • 适用于企业中需要进行数据仓库建设、数据分析等场景，需要对数据进行全面的 ETL 处理。

四、总结

功能侧重：

  • Sqoop 主要专注于 Hadoop 生态系统和关系型数据库之间的数据传输。
  • DataX 是一个通用的数据同步工具，支持多种数据源。
  • Kettle 则是一个全面的 ETL 工具，提供了丰富的数据转换功能。

架构特点：

  • Sqoop 基于 Hadoop 的 MapReduce 框架。
  • DataX 采用插件化架构，易于扩展。
  • Kettle 提供可视化设计界面，方便用户操作。

适用场景：

根据不同的需求和数据集成场景，可以选择合适的工具。

  • 如果主要是在 Hadoop 和关系型数据库之间进行数据迁移，可以选择 Sqoop；
  • 如果需要在多种数据源之间进行数据同步，DataX 是一个不错的选择；
  • 如果需要进行复杂的数据清洗和转换，Kettle 则更为适合。

标签：sqoop,--,数据库,Kettle,hive,Sqoop,export,迁移,工具
From： https://blog.csdn.net/qq_55006020/article/details/143111885

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