当前位置: 首页 > article >正文

Sqoop 数据迁移

Sqoop 数据迁移

  • 一、Sqoop 概述
  • 二、Sqoop 优势
  • 三、Sqoop 的架构与工作机制
  • 四、Sqoop Import 流程
  • 五、Sqoop Export 流程
  • 六、Sqoop 安装部署
    • 6.1 下载解压
    • 6.2 修改 Sqoop 配置文件
    • 6.3 配置 Sqoop 环境变量
    • 6.4 添加 MySQL 驱动包
    • 6.5 测试运行 Sqoop
      • 6.5.1 查看Sqoop命令语法
      • 6.5.2 测试数据库连接
  • 七、案例实践:Sqoop 迁移Hive出库数据
    • 7.1 数据导出:Hive 导入 MySQL
    • 7.2 数据导出:MySQL 导入 Hive

一、Sqoop 概述

Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop)项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据迁移。用户可以在Sqoop的帮助下,轻松地将RDBMS中的数据导入到Hadoop或者与其相关的系统(如HBase和Hive)中;同时也可以将数据从Hadoop系统导出到RDBMS。因此,可以说Sqoop就是一个桥梁,连接了RDBMS与Hadoop。

在这里插入图片描述

二、Sqoop 优势

  • Sqoop可以高效地、可控地利用资源,可以通过调整任务数来控制任务的并发度。另外它还可以配置数据库的访问时间。

  • Sqoop可以自动地完成数据库与Hadoop系统中数据类型的映射与转换,

  • Sqoop支持多种数据库,比如,MySQL、0racle和PostgreSQL等数据库。

三、Sqoop 的架构与工作机制

客户端提交脚本,调用Map Task ,将关系数据库导入到 Hadoop 平台的HDFS/HBase/Hive,同时也可以将 Hadoop 平台的HDFS/HBase/Hive数据通过 Map Task 导入到 关系数据库中。
在这里插入图片描述

四、Sqoop Import 流程

在这里插入图片描述

五、Sqoop Export 流程

在这里插入图片描述

六、Sqoop 安装部署

6.1 下载解压

下载地址:https://archive.apache.org/dist/sqoop/

上传到 /usr/local/,进行解压

[root@hadoop1 local]# tar -zxvf /usr/local/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 

创建软连接

[root@hadoop1 local]# ln -s sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop

在这里插入图片描述

6.2 修改 Sqoop 配置文件

进入 Sqoop 的 conf 目录下修改 sqoop-env.sh 配置文件,修改内容如下:

将配置模板拷贝一份,命名为 sqoop-env.sh

[root@hadoop1 conf]# cp /usr/local/sqoop/conf/sqoop-env-template.sh /usr/local/sqoop/conf/sqoop-env.sh

编辑 sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export ZOOCFGDIR=/usr/local/zookeeper

6.3 配置 Sqoop 环境变量

添加 Sqoop 的环境变量,添加内容如下:

[root@hadoop1 conf]# vim /etc/profile

添加如下内容:

# 添加 Sqoop 环境变量
SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop
PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
export SQOOP_HOME PATH

更新环境

[root@hadoop1 conf]# source /etc/profile

6.4 添加 MySQL 驱动包

将对应的 MySQL 驱动包上传到 /usr/local/sqoop/lib 目录下
在这里插入图片描述

6.5 测试运行 Sqoop

6.5.1 查看Sqoop命令语法

在Sqoop安装目录下,使用help命令查看Sqoop的基本用法,具体操作如下:

[root@hadoop1 sqoop]# /usr/local/sqoop/bin/sqoop help

在这里插入图片描述

6.5.2 测试数据库连接

[root@hadoop1 bin]# /usr/local/sqoop/bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.220.151 --username hive --password hive

在这里插入图片描述

七、案例实践:Sqoop 迁移Hive出库数据

7.1 数据导出:Hive 导入 MySQL

  • 准备 Hive 数据源
create table mean_temperature as select id, sum(temperature)/count(*) from temperature group by id;

在这里插入图片描述

  • MySQL 建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mean_temperature`(
`id` VARCHAR(20) NOT NULL,
`average` VARCHAR(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

在这里插入图片描述

  • hive数据导出到 mysql 脚本
/usr/local/sqoop/bin/sqoop export \
--connect 'jdbc:mysql://hadoop1/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
--username hive \
--password hive \
--table mean_temperature \
--export-dir /user/hive/warehouse/mydb/mean_temperature \
--input-fields-terminated-by "\001" \
-m 1;

出现如下报错:Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Access denied for user ‘hive’@‘%’ to database ‘hive’
在这里插入图片描述
hive 用户只授权了 hadoop1 能够访问mysql,需求开启远程访问
修复方法:登录 root 用户,执行如下脚本

mysql> grant all on *.* to 'hive'@'%' identified by 'hive';
mysql> flush privileges;

再次执行如下脚本:

/usr/local/sqoop/bin/sqoop export \
--connect 'jdbc:mysql://hadoop1/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
--username hive \
--password hive \
--table mean_temperature \
--export-dir /user/hive/warehouse/mydb/mean_temperature \
--input-fields-terminated-by "\001" \
-m 1;

在这里插入图片描述
在 mysql 查看 mean_temperature 表
在这里插入图片描述

7.2 数据导出:MySQL 导入 Hive

执行如下脚本:

/usr/local/sqoop/bin/sqoop import \
--connect 'jdbc:mysql://hadoop1/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \
--username hive \
--password hive \
--table mean_temperature \
--fields-terminated-by ',' \
--delete-target-dir \
-m 1 \
--hive-import \
--hive-database weather \
--hive-table ods_mean_temperature;

在这里插入图片描述
查看 Hive 数据库的 ods_mean_temperature

hive> select * from ods_mean_temperature limit 10;

在这里插入图片描述
可以看到 自动创建表 ods_mean_temperature 并有数据。


http://www.kler.cn/a/311027.html

相关文章:

  • 15 个改变世界的开源项目:塑造现代技术的先锋力量
  • mapreduce 将数据清洗后保存到 hbase
  • Lodash的常用方法整理
  • 基于python 的opencv 使用GrabCut算法分割图像代码
  • 动手学深度学习68 Transformer
  • linux,自定义Yum仓库、网络Yum仓库、DNS服务基础
  • git reflog
  • 机器学习:逻辑回归--过采样
  • 电巢科技携Ecosmos元宇宙产品亮相第25届中国光博会
  • Python实现 Socket.IO 的在线游戏场景
  • 51单片机-DS18B20(温度传感器)AT24C02(存储芯片) IIC通信-实验2-温度实时监测(可设置阈值)
  • 机器学习与深度学习之间的区别
  • 如何使用ORJSONResponse增强FastAPI应用性能:转换任意类型为JSON
  • Ubuntu 22.04上安装Python 3.10.x
  • Element走马灯组件循环播放两个页面是方向不一致
  • 网络安全实训九(域环境的创建及其信息收集)
  • 图像到图像的翻译
  • General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model
  • 用 ReactPHP 实现图片上传加速:让并发上传实现真正的高效
  • 软件测试工程师面试整理-操作系统与网络基础
  • 人工智能——猴子摘香蕉问题
  • centos中yum方式部署Jenkins
  • 【Linux取经之路】编译器gcc/g++的使用 调试器gdb的使用
  • OceanBase 运维管理工具 OCP 4.x 升级:聚焦高可用、易用性及可观测性
  • Vscode搭配latex简易教程
  • file的判断和获取,创建和删除