Sqoop快速入门系列(3) | Sqoop常用命令及参数解析(建议收藏！！！)

一. 常用命令列举

  这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。

序号	命令	类	说明
1	import	ImportTool	将数据导入到集群
2	export	ExportTool	将集群数据导出
3	codegen	CodeGenTool	获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar
4	create-hive-table	CreateHiveTableTool	创建Hive表
5	eval	EvalSqlTool	查看SQL执行结果
6	import-all-tables	ImportAllTablesTool	导入某个数据库下所有表到HDFS中
7	job	JobTool	用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。
8	list-databases	ListDatabasesTool	列出所有数据库名
9	list-tables	ListTablesTool	列出某个数据库下所有表
10	merge	MergeTool	将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中
11	metastore	MetastoreTool	记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
12	help	HelpTool	打印sqoop帮助信息
13	version	VersionTool	打印sqoop版本信息

二. 公用参数

  刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。   首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。

1. 公用参数：数据库连接

序号	参数	说明
1	–connect	连接关系型数据库的URL
2	–connection-manager	指定要使用的连接管理类
3	–driver	Hadoop根目录
4	–help	打印帮助信息
5	–password	连接数据库的密码
6	–username	连接数据库的用户名
7	–verbose	在控制台打印出详细信息

2. 公用参数：import

序号	参数	说明
1	–enclosed-by	给字段值前加上指定的字符
2	–escaped-by	对字段中的双引号加转义符
3	–fields-terminated-by	设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号
4	–lines-terminated-by	设定每行记录之间的分隔符，默认是n
5	–mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以n分隔，默认转义符是，字段值以单引号包裹。
6	–optionally-enclosed-by	给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。

3. 公用参数：export

序号	参数	说明
1	–input-enclosed-by	对字段值前后加上指定字符
2	–input-escaped-by	对含有转移符的字段做转义处理
3	–input-fields-terminated-by	字段之间的分隔符
4	–input-lines-terminated-by	行之间的分隔符
5	–mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以n分隔，默认转义符是，字段值以单引号包裹。

4. 公用参数：hive

序号	参数	说明
1	–hive-delims-replacement	用自定义的字符串替换掉数据中的rn和13 10等字符
2	–hive-drop-import-delims	在导入数据到hive时，去掉数据中的rn1310这样的字符
3	–map-column-hive	生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型
4	–hive-partition-key	创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string
5	–hive-partition-value	导入数据时，指定某个分区的值
6	–hive-home	hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7	–hive-import	将数据从关系数据库中导入到hive表中
8	–hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
9	–create-hive-table	默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。
10	–hive-table	后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
11	–table	指定关系数据库的表名

三. 命令&参数

  公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。

3.1 命令&参数：import

  将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。

1. 命令

• 1. 导入数据到hive中

代码语言：javascript复制

// 密码我就用000000代替了
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--hive-import

• 2. 增量导入数据到hive中，mode=append

代码语言：javascript复制

// append导入：
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--num-mappers 1 
--fields-terminated-by "t" 
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive 
--check-column id 
--incremental append 
--last-value 3

提示：append不能与–hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter --append-mode）

• 3. 增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified

代码语言：javascript复制

// 1 先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'buwen', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'buhuo', 'female');
先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff_timestamp 
--delete-target-dir 
--m 1

// 2 再增量导入一部分数据：
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'buwenbuhuo', 'female');
$ bin/sqoop import 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff_timestamp 
--check-column last_modified 
--incremental lastmodified 
--last-value "2020-05-15 22:20:38" 
--m 1 
--append

提示1：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append（追加）还是要–merge-key（合并） 提示2：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中

2. 参数

序号	参数	说明
1	–append	将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。
2	–as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中
3	–as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中
4	–as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中
5	–boundary-query	边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。
6	–columns <col1, col2, col3>	指定要导入的字段
7	–direct	直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。
8	–direct-split-size	在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件
9	–inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值
10	–m或–num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认4个。
11	–query或–e	将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参–target-dir，–hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字
12	–split-by	按照某一列来切分表的工作单元，不能与–autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档）
13	–table	关系数据库的表名
14	–target-dir	指定HDFS路径
15	–warehouse-dir	与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录
16	–where	从关系数据库导入数据时的查询条件
17	–z或–compress	允许压缩
18	–compression-codec	指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip)
19	–null-string	string类型的列如果null，替换为指定字符串
20	–null-non-string	非string类型的列如果null，替换为指定字符串
21	–check-column
作为增量导入判断的列名
22	–incremental	mode：append或lastmodified
23	–last-value	指定某一个值，用于标记增量导入的位置

3.2 命令&参数：export

从HDFS（包括Hive和HBase）中奖数据导出到关系型数据库中。

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--export-dir /user/company 
--input-fields-terminated-by "t" 
--num-mappers 1

2. 参数

序号	参数	说明
1	–direct	利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率
2	–export-dir	存放数据的HDFS的源目录
3	-m或–num-mappers	启动N个map来并行导入数据，默认4个
4	–table	指定导出到哪个RDBMS中的表
5	–update-key	对某一列的字段进行更新操作
6	–update-mode	updateonly allowinsert(默认)
7	–input-null-string	请参考import该类似参数说明
8	–input-null-non-string	请参考import该类似参数说明
9	–staging-table	创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。
10	–clear-staging-table	如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表

3.3 命令&参数：codegen

将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop codegen 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--bindir /home/admin/Desktop/staff 
--class-name Staff 
--fields-terminated-by "t"

2. 参数

序号	参数	说明
1	–bindir	指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径
2	–class-name	设定生成的Java文件指定的名称
3	–outdir	生成Java文件存放的路径
4	–package-name	包名，如com.z，就会生成com和z两级目录
5	–input-null-non-string	在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串）
6	–input-null-string	将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用)
7	–map-column-java	数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：–map-column-java id=long, name=String
8	–null-non-string	在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值
9	–null-string	在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用）
10	–table	对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应

3.4 命令&参数：create-hive-table

生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop create-hive-table 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--hive-table hive_staff

2. 参数

序号	参数	说明
1	–hive-home	Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录
2	–hive-overwrite	覆盖掉在Hive表中已经存在的数据
3	–create-hive-table	默认是false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败
4	–hive-table	后面接要创建的hive表
5	–table	指定关系数据库的表名

3.5 命令&参数：eval

可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop eval 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--query "SELECT * FROM staff"

2. 参数

序号	参数	说明
1	–query或–e	后跟查询的SQL语句

3.6 命令&参数：import-all-tables

可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop import-all-tables 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--warehouse-dir /all_tables

2. 参数

序号	参数	说明
1	–as-avrodatafile
2	–as-sequencefile
3	–as-textfile
4	–direct
5	–direct-split-size	这些参数的含义均和import对应的含义一致
6	–inline-lob-limit
7	–m或—num-mappers
8	–warehouse-dir
9	-z或–compress
10	–compression-codec

3.7 命令&参数：job

用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop job 
 --create myjob -- import-all-tables 
 --connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/company 
 --username root 
 --password 000000
$ bin/sqoop job 
--list
$ bin/sqoop job 
--exec myjob

提示1：注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格 提示2：如果需要连接metastore，则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://hadoop002:16000/sqoop

2. 参数

序号	参数	说明
1	–create	创建job参数
2	–delete	删除一个job
3	–exec	执行一个job
4	–help	显示job帮助
5	–list	显示job列表
6	–meta-connect	用来连接metastore服务
7	–show	显示一个job的信息
8	–verbose	打印命令运行时的详细信息

提示3:在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化

代码语言：javascript复制

<property>
	<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
	<value>true</value>
	<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

3.8 命令&参数：list-databases

1. 命令

代码语言：javascript复制

$ bin/sqoop list-databases 
--connect jdbc:mysql://hadoop002:3306/ 
--username root 
--password 000000

参数：与公用参数一样

3.9 命令&参数：merge

将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中

1. 数据环境

代码语言：javascript复制

new_staff
1       AAA     male
2       BBB     male
3       CCC     male
4       DDD     male
old_staff
1       AAA     female
2       CCC     female
3       BBB     female
6       DDD     female

提示：上边数据的列之间的分隔符应该为t，行与行之间的分割符为n，如果直接复制，请检查之。

2. 命令

代码语言：javascript复制

// 创建JavaBean：
$ bin/sqoop codegen 
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company 
--username root 
--password 000000 
--table staff 
--bindir /home/admin/Desktop/staff 
--class-name Staff 
--fields-terminated-by "t"

// 开始合并：
$ bin/sqoop merge 
--new-data /test/new/ 
--onto /test/old/ 
--target-dir /test/merged 
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar 
--class-name Staff 
--merge-key id
// 结果：
1	AAA	MALE
2	BBB	MALE
3	CCC	MALE
4	DDD	MALE
6	DDD	FEMALE

3. 参数

序号	参数	说明
1	–new-data	HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留
2	–onto	HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖
3	–merge-key
合并键，一般是主键ID
4	–jar-file	合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
5	–class-name	对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的
6	–target-dir	合并后的数据在HDFS里存放的目录

3.10 命令&参数：metastore

记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。

1. 命令

代码语言：javascript复制

// 启动sqoop的metastore服务
$ bin/sqoop metastore

2. 参数

序号	参数	说明
1	–shutdown	关闭metastore

  本次的分享就到这里了

大数据 java hive 数据库 sql

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