Linux系統怎么安裝sqoop

這篇文章的內容主要圍繞Linux系統怎么安裝sqoop進行講述，文章內容清晰易懂，條理清晰，非常適合新手學習，值得大家去閱讀。感興趣的朋友可以跟隨小編一起閱讀吧。希望大家通過這篇文章有所收獲！

sqoop簡介：

正如Sqoop的名字所示：Sqoop是一個用來將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型數據庫(例如Mysql、Oracle)中。如下圖所示： 2、Sqoop架構 Sqoop架構： 正如上圖所示：Sqoop工具接收到客戶端的shell命令或者Java api命令后，通過Sqoop中的任務翻譯器(Task Translator)將命令轉換為對應的MapReduce任務，而后將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移，進而完成數據的拷貝。

sqoop-1.4.7安裝配置流程

(1) Sqoop環境前提：

• Hadoop

• 關系型數據庫(MySQL/Oracle)

• HBase

• Hive

• ZooKeeper

(2) 解壓sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz安裝包到目標目錄下：

• tar -zxvf .tar.gz -C 目標目錄

(3) 為后續方便，重命名Sqoop文件夾：

• mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop-1.4.7

(4) 修改配置文件：

• 進入sqoop-1.4.7/conf路徑，重命名配置文件：

• mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

• 修改sqoop-env.sh信息：(若配置了環境變量，可通過

   echo $XXXXX_HOME

  查詢安裝位置)

• vi sqoop-env.sh

•  #Set path to where bin/hadoop is available
   export HADOOP_COMMON_HOME=Hadoop安裝路徑
   
   #Set path to where hadoop-*-core.jar is available
   #export HADOOP_MAPRED_HOME=Hadoop安裝路徑
   
   #set the path to where bin/hbase is available
   #export HBASE_HOME=HBase安裝路徑
   
   #Set the path to where bin/hive is available
   #export HIVE_HOME=Hive安裝路徑
   
   #Set the path for where zookeper config dir is
   #export ZOOCFGDIR=ZooKeeper 配置文件夾 路徑
   復制代碼

(5) 關聯Hive：

• cp /XXX/hive/conf/hive-site.xml /XXX/sqoop-1.4.7/conf/

(5) 配置環境變量：

• 修改配置文件：

• vi /etc/profile

• 增加以下內容：

• export SQOOP_HOME=sqoop安裝路徑

• export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

• 聲明環境變量：

• source /etc/profile

(6) 啟動查看版本號

• sqoop version

(7) 添加驅動：

• 導入MySQL驅動到sqoop/lib下

• 導入Oracle驅動到sqoop/lib下

3. Sqoop操作

(1) 常用參數：

• 參數查看：Sqoop官網 -> documentation -> Sqoop User Guide

• import 導入數據到集群

• export 從集群導出數據

• create-hive-table 創建hive表

• import-all-tables 指定關系型數據庫所有表到集群

• list-databases 列出所有數據庫

• list-tables 列出所有數據庫表

• merge 合并數據

• codegen 獲取某張表數據生成JavaBean并打Jar包

(2) import——Sqoop的導入操作：

• 功能：MySQL/Oracle –> HDFS/Hive

• 修改MySQL訪問權限：

• update user set host='%' where host='localhost';

• delete from user where Host='127.0.0.1';

• delete from user where Host='bigdata01';

• delete from user where Host='::1';

• flush privileges;

• use mysql;

• select User, Host, Password from user;

• 查看權限：

• 修改權限為所有用戶都可訪問：

• 操作命令：

• 準備工作：

• 導入命令：

• 開啟hive服務

• 在hive中創建好要導入的對應表

• FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: XXXXXXXX

• 報錯原因：Sqoop沒有關聯Hive

• 解決方法：

• cp /XXX/hive/conf/hive-site.xml /XXX/sqoop-1.4.7/conf/

• ERROR tool.ImportTool: Import failed: org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://bigdata01:9000/XXXXXXXXXX already exists

• 報錯原因：hdfs中存在同名路徑

• 解決方法：

• 指定新路徑或者刪除hdfs中原文件

• ERROR tool.ImportTool: Import failed: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf

• 報錯原因：hive環境變量配置缺失

• 解決方法：——Hadoop環境加入Hive依賴

• source /etc/profile

• export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib/*

• vi /etc/profile

• 修改配置文件：

• 增加以下內容：

• 聲明環境變量：

• sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 --username root --password 密碼 --table 表名 --num-mappers 1 --hive-import --fields-terminated-by "\t" --hive-overwrite --hive-table hive數據庫名.表名

• 在Hive中可以看到指定表中已傳入數據信息

• 可能報錯1：

• 可能報錯2：

• 可能報錯3：

• 導出命令：

• Linux本地查看hdfs上傳結果：

• 使用query對數據進行過濾：

• 直接過濾字段：

• sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 # 連接MySQL --username root # 用戶名 --password XXXXXX # 密碼 --table 表名 # 上傳至HDFS的表 --target-dir /YYYYYYY # HDFS目標文件夾 --num-mappers 1 # 指定map運行 --fields-terminated-by "\t" # 指定分隔符

• hdfs dfs -cat /XXXXXXX/part-m-00000

• sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 --username root --password XXXXXX --table 表名 --target-dir /YYYYYYY --num-mappers 1 --fields-terminated-by "\t" --query 'select * from 表名 where 條件 and $CONDITIONS' # $CONDITIONS 對mapper進行索引

• sqoop import --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 --username root --password XXXXXX --table 表名 --target-dir /YYYYYYY --num-mappers 1 --columns 字段名

• 本地mysql表上傳至hdfs：

• 本地mysql表上傳至hive：

(3) emport——Sqoop的導出操作：

• 功能：HDFS/Hive –> MySQL/Oracle

• 操作命令：

• 導出命令：

• sqoop emport --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 # 連接MySQL --username root # 用戶名 --password XXXXXX # 密碼 --table 表名 # 目標mysql表 --export-dir /user/hive/warehouse/YYYYYYY # hive文件夾 --num-mappers 1 # 指定map運行 --input-fields-terminated-by "\t" # 指定分隔符

• hive表導出至本地mysql：

(4) 列出所有數據庫：

• 操作命令：

• sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/ --username root --password 密碼

(5) 獲取數據庫表數據生成JavaBean：

• 操作命令：

• sqoop codegen --connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/數據庫名 --username root --password 密碼 --table 表名 -- bindir Linux本地路徑 # 指定Jar包打包路徑 --class-name 類名 # 指定Java類名 --fields-terminated-by "\t"

(6) 合并hdfs中不同目錄下的數據：

• 操作命令：

• sqoop merge --new-data hdfs新表路徑 --onto hdfs舊表路徑 --target-dir /YYYYYYY # 合并后的hdfs路徑 --jar-file = # Linux本地Jar包路徑 --class-name XXXXX # Jar包的類 --merge-key id # 合并依據

• 注意：merge操作是一個新表替代舊表的操作，如果有沖突id的話新表數據替換舊表數據，如果沒有沖突則是新表數據添加到舊表的數據。

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