使用sqoop迁移Oracle中blob到Trafodion

本文详细介绍如何使用Sqoop将BLOB数据迁移至Hive,再通过Trafodion的LOADINTO命令加载至Trafodion表,并利用Java程序验证16进制串还原为图片的一致性。

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在前面文章中,我们介绍了使用sqoop把blob迁移到Hive,具体可参考博客使用sqoop迁移blob到Hive表
由于Hive本身不支持LOB类型,我们使用String来存储BLOB数据,sqoop导入到HDFS中BLOB字段被存储为16进制的字符串形式。
数据在Hive中之后,我们便可以直接使用Trafodion自带的LOAD INTO命令把数据直接从Hive表加载到Trafodion表,如下
(注:我们也可以在load过程中直接把16进制字符串中的空格去除,使用replace函数把空格替换为空,因为这些空格不是有效信息,去除空格可以节省存储空间)

SQL>create table t_blob(a int, b varchar(10), c varchar(1000000));
SQL>load into t_blob select a,b,replace(c,' ','') as c from hive.hive.t_blob;
UTIL_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Task:  LOAD            Status: Started    Object: TRAFODION.SEABASE.T_BLOB                                                      
Task:  CLEANUP         Status: Started    Time: 2019-02-20 18:15:17.866553                                                      
Task:  CLEANUP         Status: Ended      Time: 2019-02-20 18:15:17.893927
Task:  CLEANUP         Status: Ended      Elapsed Time:    00:00:00.027
Task:  LOADING DATA    Status: Started    Time: 2019-02-20 18:15:17.893976                                                      
       Rows Processed: 1 
       Error Rows:     0 
Task:  LOADING DATA    Status: Ended      Time: 2019-02-20 18:15:19.86087
Task:  LOADING DATA    Status: Ended      Elapsed Time:    00:00:01.192
Task:  COMPLETION      Status: Started    Time: 2019-02-20 18:15:19.86128                                                       
       Rows Loaded:    1 
Task:  COMPLETION      Status: Ended      Time: 2019-02-20 18:15:37.738476
Task:  COMPLETION      Status: Ended      Elapsed Time:    00:00:18.652

--- SQL operation complete.

SQL>select a,b,length(c) from t_blob;

A           B          (EXPR)    
----------- ---------- ----------
          1 ABC            21333

--- 1 row(s) selected.

>>select a,b,substr(c,1,100) from t_blob;

A            B           (EXPR)
-----------  ----------  ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

          1  ABC         ffd8ffe000104a46494600010001009600960000fffe001f4c45414420546563686e6f6c6f6769657320496e632e2056312e                                                                                                                                                                                                                                                                                                            

--- 1 row(s) selected

下面我们使用以下一段Java程序来验证字段C中的16进制串是否能还原为存储的图片。

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;


public class TrafodionHex2Image {
	protected static String url = "jdbc:t4jdbc://10.10.12.25:23400/:";
	protected static String driverClass = "org.trafodion.jdbc.t4.T4Driver";
	protected static String userName = "trafodion";
	protected static String pwd = "traf123";
	protected static Connection conn;

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		TrafodionHex2Image to = new TrafodionHex2Image();
		String s = null;
		
		//get hex string from trafodion, from blob
        try {
			Class.forName(driverClass);
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		conn = DriverManager.getConnection(url, userName, pwd);
		String sql = "select c from seabase.t_blob";
		PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql);
		ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
		
		while (resultSet.next()) {
			s = resultSet.getString(1).replace(" ", "").toUpperCase();
			System.out.println(s);
			System.out.println(s.length());
		}
		//hex convert to image
		to.saveToImgFile(s, "c:/file/filename123.jpg");
		
		resultSet.close();
		statement.close();
	}

	public void saveToImgFile(String src, String output) {
		if (src == null || src.length() == 0) {
			return;
		}
		try {
			FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File(output));
			byte[] bytes = src.getBytes();
			for (int i = 0; i < bytes.length - 1; i += 2) {
				out.write(charToInt(bytes[i]) * 16 + charToInt(bytes[i + 1]));
			}
			out.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	private int charToInt(byte ch) {
		int val = 0;
		if (ch >= 0x30 && ch <= 0x39) {
			val = ch - 0x30;
		} else if (ch >= 0x41 && ch <= 0x46) {
			val = ch - 0x41 + 10;
		}
		return val;
	}
}

验证后,转换的图片内容与原存入的图片完全一致。

<think>好的,用户想了解Sqoop跨平台数据迁移的技术原理。首先,我需要回忆一下Sqoop的基本概念和功能。Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具,主要用于导入导出数据。跨平台迁移可能涉及不同操作系统或数据库系统之间的数据转移,所以需要了解Sqoop如何处理这些差异。 首先,Sqoop的核心技术原理应该包括连接数据库、数据转换和并行处理。连接数据库部分,Sqoop使用JDBC驱动,这样无论源数据库是什么,只要支持JDBC,就可以连接。比如MySQL、Oracle等,用户提到的跨平台可能指的是不同的数据库系统,所以JDBC的通用性很重要。 然后是数据转换。关系型数据库的结构化数据需要转换成Hadoop支持的格式,比如HDFS文件或者Hive表。这里可能需要提到Sqoop如何将数据库中的行转换为记录,比如使用Avro或SequenceFile格式,确保数据在不同平台间兼容。同时,数据类型映射也是一个关键点,比如将SQL的INT映射到Hadoop的INT,字符串类型的处理等。 接下来是并行处理。Sqoop通过MapReduce实现并行导入导出,提升效率。这里需要说明Sqoop如何分割数据,比如基于主键或指定列进行数据分片,每个map任务处理一部分数据,最后汇总。这样即使在不同的平台间,也能高效传输大量数据。 跨平台兼容性方面,Sqoop运行在JVM上,Java的跨平台特性让Sqoop可以在不同操作系统上运行。同时,JDBC驱动的统一接口屏蔽了底层数据库的差异,用户无需关心具体数据库的实现细节。数据格式如Avro是跨语言的,适合不同系统间的数据交换。 安全传输方面,可能涉及SSL加密连接,或者与Kerberos集成进行身份验证。这些都是保证数据在迁移过程中安全性的措施。 用户可能还关心Sqoop如何处理不同数据库之间的模式差异,比如字段类型不一致或者表结构不同。可能需要提到Sqoop的自动模式推断,或者用户如何自定义映射规则。 另外,参考用户提供的引用,其中引用[1]提到了数据存储、查询处理、分布式执行等,这些都与Sqoop的技术相关。比如Sqoop的并行处理涉及到分布式执行,数据存储格式的选择影响查询优化。可以结合这些点来增强回答的深度。 用户可能需要了解Sqoop在数据迁移时的优化策略,比如调整并行度、使用压缩等,但问题主要是技术原理,所以这些可能放在相关问题里。不过回答中需要覆盖主要的技术点,确保结构清晰。 最后,生成的相关问题需要围绕技术原理展开,比如数据格式转换的具体机制、并行处理的实现细节、跨平台兼容性的保障措施等。确保问题与用户的问题紧密相关,并引导进一步学习。</think>### Sqoop跨平台数据迁移技术原理 Sqoop(SQL-to-Hadoop)是专为Hadoop生态系统设计的数据迁移工具,其核心目标是在关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop平台(如HDFS、Hive、HBase)之间高效传输结构化数据[^1]。跨平台数据迁移的实现主要依赖以下技术原理: --- #### 1. **基于JDBC的通用连接机制** Sqoop通过JDBC(Java Database Connectivity)驱动与各类关系型数据库交互,屏蔽了不同数据库的底层协议差异。例如: - 从MySQL导入数据时使用`com.mysql.jdbc.Driver` - 导出到Oracle使用`oracle.jdbc.driver.OracleDriver` ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://host/db --username user --table employees ``` --- #### 2. **数据转换与序列化** Sqoop自动完成以下数据转换: - **结构化映射**:将数据库表的行(Row)转换为Hadoop支持的格式(如Avro、Parquet) - **数据类型映射**:例如将SQL的`VARCHAR`映射为Hadoop的`String`,`BLOB`映射为`BytesWritable` - **模式推断**:通过数据库元数据自动生成与表结构匹配的Java类 --- #### 3. **分布式并行处理** Sqoop利用MapReduce框架实现高吞吐量: - **数据分片**:根据主键或指定列的值范围,将任务拆分为多个并行执行的Map任务 - **负载均衡**:通过`--num-mappers`参数控制并发度,例如设置10个Mapper同时读取数据 - **容错机制**:任务失败后自动重试,确保大规模数据传输的可靠性[^1] --- #### 4. **跨平台兼容性保障** - **JVM层抽象**:Sqoop基于Java虚拟机运行,天然支持Windows/Linux/macOS等操作系统 - **统一接口设计**:通过JDBC和Hadoop API标准化不同系统的交互方式 - **数据格式适配**:使用Avro等跨语言数据格式保证数据在异构系统间的可解析性 --- #### 5. **安全传输机制** - **加密连接**:支持SSL加密的JDBC连接(如`jdbc:mysql://host/db?useSSL=true`) - **认证集成**:与Kerberos、LDAP等认证系统对接,控制数据访问权限 - **敏感信息保护**:通过`--password-file`参数避免在命令行中明文传递密码 ---
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