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概述

sqoop是一款开源工具，主要运用在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql\postgresql等)间进行数据的传递；
它最早是作为hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能快速部署以及迭代开发，最后独立成为Apache项目；
依赖于hadoop，数据并行写入；

传递类型分为两种：
1）import——MySQL导入到HDFS中；
2）export——将HDFS的数据导出到关系型数据库中；

我们可以将导入或导命令翻译成MapReduce程序来实现，并且不需要reducetask，在其中主要针对inputformat和outformat进行定制。

数据导入

• sqoop会通过jdbc来获取需要的数据库的元数据信息，例如：导入的表的列名，数据类型。
• 这些数据库的数据类型会被映射成为java的数据类型，根据这些信息，sqoop会生成一个与表名相同的类用来完成序列化工作，保存表中的每一行记录。
• sqoop开启MapReduce作业 。
• 启动的作业在input的过程中，会通过jdbc读取数据表中的内容，这时，会使用sqoop生成的类进行序列化。
• 最后将这些记录写到hdfs上，在写入hdfs的过程中，同样会使用sqoop生成的类进行反序列化。

MySQL到HDFS

简单举例导入数据
基础思路：

• 需要指明是导入import；
• 之后必须指定所连接的数据库，其用户名和密码；
• 指定数据库表，最终目标路径，同时注意如果这个目录已经存在，先删除或者使用append参数，表示追加；
• 指定启动的maptask的个数；
• hdfs文件数据的分隔符。

在shell命令行实现

sqoop import \ 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/sqoop \
--username root \ 
--password 123456 \ 
--table goodtbl \
--target-dir /root/sqoop_hdfs \
--delete-target-dir \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t"

//如果需要导入查询数据 
//两种方式
//1.使用query 不需要指定数据库表，sql语句中有
--query 'select col_name... from tbk_name where 筛选条件 and ￥CONDITIONS'
//查询语句中的where子句中必须包含'$CONDITIONS',也是为了数据分区使用，即使只有1个MapTask；
//若query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转义符，也就是\$CONDITIONS，防止shell识别为自己的变量

//2.使用关键字where
--where "条件"

//需要导入指定列
--columns coln1,clon2...
//如果涉及多列，用逗号分隔，不能添加空格

//数据量很多的情况下，启动多个MapTask导入数据
//这时sqoop要对每个Task的数据进行分区
//1.MySQL中的表有主键 指定maptask的个数

//2.mysql中的表没有主键，使用split-by指定分区字段
--split-by col_name
//如果分区字段是字符类型，使用 sqoop 命令的时候要添加
//-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true
sqoop import -
Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/sqoop \

MySQL到Hive

举例理解
同样是指定和数据库连接的相关信息

sqoop import \ 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/sqoop \
--username root \ 
--password 123456 \ 
--table goodtbl \
-m 1 \
--fields-terminated-by "\t" //Hive字段分隔符
//在此基础上，添加hive相关参数

--hive-import //必须参数，指定导入hive

--hive-database //Hive库名 默认值default

--hive-table //hive表名

--hive-overwrite //覆盖已经存在的数据

--create-hive-table 
//创建好hive表，但表可能存在错误，不建议使用该参数，可提前建好表

增量数据导入

前面都是执行的全量数据导入。如果数据量很小，则采取完全源数据抽取；如果源数据量很大，则需要抽取发生变化的数据，这种数据抽取模式叫做变化数据捕获，简称CDC(Change Data Capture)。

CDC分为两种方式
1.侵入式

指CDC操作会给源系统带来性能影响，只要CDC操作以任何一种方式对源数据库执行了SQL操作，就认为是侵入式的，反之就是非侵入式；

• 基于时间戳的CDC

抽取过程根据某些属性列来判断哪些数据是增量的

常见属性列2种

• 时间戳
  一个插入时间戳，表示何时创建的；
  一个更新时间戳，表示最后一次更新的时间；

• 序列
  大多数数据库都提供自增功能，表中的列定义成自增的，易根据该列识别新插入的数据；

简单常用，但是有缺点
不能记录删除记录的操作
无法识别多次更新
不具有实时能力

• 基于触发器的CDC
  当执行INSERT、UPDATE、DELETE这些SQL语句时，激活数据库里的触发器，使用触发器捕获变更数据，并把数据保存在中间临时表里。然后这些变更数据再从临时表取出;
  大多数场合下，不允许向操作型数据库里添加触发器，且这种方法会降低系统性能，基本不会被采用。

• 基于快照的CDC

可以通过比较源表和快照（数据存储的某一时刻的状态记录）表来获得数据变化

优点：基于快照的CDC可以检测到插入、更新和删除的数据，相对于基于时间戳的CDC的优点；

缺点：需要大量存储空间来保存快照；

2.非侵入式

• 基于日志的CDC
  最复杂的和没有侵入性的CDC方法是基于日志的方式；
  数据库会把每个插入、更新、删除操作记录到日志里。解析日志文件，就可以获取相关信息；
  每个关系型数据库日志格式不一致，没有通用的产品。
  阿里巴巴的canal可以完成MySQL日志文件解析。

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sqoop实现时间戳CDC的方式有两种
1）Append （基于递增列的增量数据导入）
2）LastModified方式（基于时间列的数据增量导入）

这里简单介绍append方式
准备好初始数据开始导入到hive

//参考上述导入到hive的基本格式
//因为需要指定列区判断数据是否作为增量数据进行导入

--incremental append \ //增量导入

--check-column serialNumber \ 
//被指定的列的类型不能使任意字符类型，如char、varchar等类型都不可以

--last-value 0 \ 
//给定上次导入索引的最后值，在导入新数据的时候从最后值的下一个记录开始导入

这里每次都需要手动配置last-value，为了方便我们可以给定job，定时任务每天定时调度；

步骤如下

//创建口令文件
echo -n "12345678" > sqoopPWD.pwd
hdfs dfs -mkdir -p /sqoop/pwd
hdfs dfs -put sqoopPWD.pwd /sqoop/pwd
hdfs dfs -chmod 400 /sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd
# 可以在 sqoop 的 job 中增加：
--password-file /sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd

//创建 sqoop job
sqoop job --create myjob1 -- import \
--connect jdbc:mysql://linux123:3306/sqoop?useSSL=false \
--username hive \
--password-file /sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd \
--table goodtbl \
--incremental append \
--hive-import \
--hive-table mydb.goodtbl \
--check-column serialNucmber \
--last-value 0 \
-m 1

//查看已创建的job
sqoop job --list

//查看job详细运行是参数
sqoop job --show myjob1

//执行job
sqoop job --exec myjob1

//删除job
sqoop job --delete myjob1

//最后查看数据对比

其实现原理是因为job执行完成后，会把当前check-column的最大值记录到meta中，下次再调起时把此值赋给last-value；

//缺省情况下元数据保存在 ~/.sqoop/
//其中，metastore.db.script 文件记录了对last-value的更新操作
cat metastore.db.script |grep incremental.last.value

数据导出

• 首先sqoop通过jdbc访问关系型数据库，得到需要导出的数据的元数据信息。
• 根据获取的元数据信息，sqoop生成一个java类，用来进行数据的传输载体，该类必须实现序列化。
• 启动MapReduce程序。
• sqoop利用生成的这个java类，并行的从hdfs中读取数据。
• 每一个map作业都会根据读取到的导出表的元数据信息和读取到的数据，生成一批的insert语句然后多个 map 作业会并行的向数据库 mysql 中插入数据。

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• Hive/HDFS到RDBMS
  注意：MySQL表需要提前创建
  执行导出

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/sqoop \
--username root \
--password 123456 \
--table goodtbl2 \
--num-mappers 1 \

//到数据库的默认路径
--export-dir 
/user/hive/warehouse/mydb.db/goodtbl \

//和import不同，export字段之间的分隔符命令如下
--input-fields-terminated-by "\t"

参考：
1.Sqoop的介绍(导入导出原理)