sqoop的import命令和export命令

本文详细介绍如何使用SQOOP工具实现数据从MySQL到HDFS,再到Hive的导入过程,以及从Hive导出数据到MySQL的方法。涵盖SQOOP的import与export命令的使用,包括数据筛选、权限配置、脚本编写等实用技巧。

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sqoop的import命令和export命令

一. import命令

  1. 数据从mysql导入到hdfs当中

    前提:先在MySQL中创建到一个user表

    create table user(id int primary key auto_increment,name varchar(20),addr varchar(200));

    insert into user(id,name,addr) values(1,“long”,“beijing”);

    执行命令

[root@linux01 sqoop]# bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://linux02:3306/sq --username root --password 123456 --table user --target-dir /sqoop/datas --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "\t"
  1. 数据从MySQL总导入到hdfs当中进行筛选

    bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://linux02:3306/sq --username root --password 123456 --target-dir /sqoop/selectdemo --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "\t" --query 'select * from user where id<=1 and $CONDITIONS'
    
  2. 通过where筛选


[root@linux01 sqoop]# bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://linux02:3306/sq --username root --password 123456 --target-dir /sqoop/selectdemo2 --delete-target-dir --num-mappers 1 --fields-terminated-by "\t" --table user --where "id<=1"
  1. mysql导入数据到hive

    前提 需要先创建hive表

    
    hive (default)> create table user_sqoop(id int,name string) row format delimited fields terminated by "\t";
    OK
    Time taken: 0.376 seconds
    hive (default)> select * from user_sqoop;
    OK
    user_sqoop.id   user_sqoop.name
    Time taken: 0.513 seconds
    

    创建MySQL表user1

    
    mysql> show databases;
    +--------------------+
    | Database           |
    +--------------------+
    | information_schema |
    | mysql              |
    | performance_schema |
    | sq                 |
    | test               |
    +--------------------+
    5 rows in set (0.00 sec)
    
    mysql> use sq;
    Reading table information for completion of table and column names
    You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
    
    Database changed
    mysql> show tables;
    +--------------+
    | Tables_in_sq |
    +--------------+
    | user         |
    +--------------+
    1 row in set (0.00 sec)
    
    mysql> create table user1(id int primary key auto_increment,name varchar(20),age varchar(30));
    Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
    
    mysql> insert into user1(id,name) values(1,"yangmai");
    Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
    
    mysql> insert into user1(id,name) values(2,"long");
    Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
    
    
    问题:hiveconf
    解决:
    vi ~/.bash_profile
    export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPASS:/root/hd/hive/lib/*
    mysql权限问题:
    grant all privileges on *.* to root@'%' identified by "password";
    flush privileges;
    

    导入数据

     bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://node02:3306/db_telecom --username root --password 123456 --table tb_call --num-mappers 1 --hive-import --fields-terminated-by "\t" --hive-overwrite --hive-table user_sqoop
    

    查询hive中的表

    hive (default)> select * from user_sqoop;
    OK
    user_sqoop.id   user_sqoop.name
    1       yangmai
    2       long
    Time taken: 0.53 seconds, Fetched: 2 row(s)
    

    二.export命令

    从hive到处到mysql

    前提:保证user1是空表

    mysql> select * from user1;
    Empty set (0.00 sec)
    

    执行命令

[root@linux01 sqoop]# bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://node02:3306/sqoopdb --username root --password 123456 --table user1 --num-mappers 1 --export-dir /user/hive/warehouse/itcast.db/	complex_array --input-fields-terminated-by "\t"

查询

mysql> select * from user1;
+----+---------+
| id | name    |
+----+---------+
|  1 | yangmai |
|  2 | long    |
+----+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

三.sqoop打包脚本的使用

从hdfs导出到mysql

前提保证mysql中user1是空表

mysql> select * from user1;
Empty set (0.00 sec)

hdfs中的数据


[root@linux03 ~]# hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/user_sqoop/part-m-00000
1       yangmai
2       long

编写脚本


[root@linux01 sqoopjob]# cat job_hdfs2mysql.opt
export
--connect
jdbc:mysql://linux02:3306/sq
--username
root
--password
123456
--table
user1
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/user_sqoop
--input-fields-terminated-by
"\t"

执行脚本


[root@linux01 sqoop]# bin/sqoop --options-file /root/sqoopjob/job_hdfs2mysql.opt

查看mysql中user1的数据


mysql> select * from user1;
+----+---------+
| id | name    |
+----+---------+
|  1 | yangmai |
|  2 | long    |
+----+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

四sqoop常用命令

命令说明
import将数据导入到集群
export将集群数据导出
codegen将某数据库中表生成javaBean并打包为jar
eval查看sql执行结果
create-hive-table创建hive表
import-all-table导入某个数据库中所有表到hdfs中
list-table列出某个数据库下所有表
merge将hdfs中不同目录下的数据合并在一起
version V查看sqoop版本
help查看帮助信息

  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
  import-mainframe   Import datasets from a mainframe server to HDFS
  job                Work with saved jobs
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  merge              Merge results of incremental imports
  metastore          Run a standalone Sqoop metastore
  version            Display version information

五sqoop常用参数

参数说明
–connect连接关系型数据库URL
–connection-manager指定连接管理类
–driverJDBC的driver class
–username连接数据库的用户名
–password连接数据库的密码
–verbose在控制台中打印详细信息
–help查看帮助
–hive-import将关系型数据库导入到hive表中
–hive-overwrite覆盖掉hive表中已存在的数据
–create-hive-table创建hive表
–hive-table接入hive表
–table指定关系型数据库的表名
<think>我们正在讨论Kettle(Pentaho DataIntegration)中与数据库连接相关的组件,特别是Sqoop导出、导入以及数据库连接检查功能。用户的问题是如何在Kettle中找到并使用这些组件。首先,需要明确:Kettle本身并不直接提供名为“Sqoop export”或“Sqoopimport”的步骤。Sqoop是一个独立的工具,用于在Hadoop关系型数据库之间传输数据。然而,Kettle可以通过以下方式与Sqoop集成:1.使用“执行程序”步骤(Executeaprocess)来运行Sqoop命令。2.使用Pentaho BigData插件(该插件包含一些与Hadoop相关的步骤,但可能不直接提供Sqoop步骤)。但是,用户提到了“Sqoopexport,Sqoopimport以及Check DBconnections组件”,所以我们需要在Kettle的步骤中寻找类似功能的组件。分解用户需求:-Sqoop export:将数据从Hadoop导出到关系型数据库。在Kettle中,我们可以使用“表输出”步骤(TableOutput)或“批量加载”步骤(Bulk Load)来实现类似功能,但前提是数据源不是Hadoop。如果涉及Hadoop,则需要使用Hadoop相关的输出步骤(如Hadoop FileOutput)或者通过执行Sqoop命令的方式。-Sqoopimport:将数据从关系型数据库导入到Hadoop。同样,在Kettle中,我们可以使用“表输入”步骤(Table Input)读取关系型数据库,然后使用Hadoop相关的步骤(如HadoopFile Output)将数据写入HDFS,或者通过执行Sqoop命令。-Check DBconnections:检查数据库连接。Kettle有一个专门的步骤叫做“检查数据库连接”(CheckDBconnections),它位于作业的“条件”类别下。因此,我们分别讨论这三个需求在Kettle中的实现方式。一、Sqoop-like功能(导出导入)在Kettle中的替代方案1. **Sqoop Import(从关系型数据库到Hadoop)的替代方案**:-如果目标是将关系型数据库的数据导入到Hadoop(如HDFS),我们可以使用以下步骤组合:a.使用“表输入”步骤从关系型数据库读取数据。b.使用“Hadoop FileOutput”步骤将数据写入HDFS(需要安装Pentaho BigData插件)。-或者,如果希望使用Sqoop,可以在Kettle作业中使用“执行程序”步骤(Execute aprocess)来调用Sqoop命令。例如:-在作业中添加一个“执行程序”步骤。-配置该步骤,在“命令”栏中填写Sqoopimport命令(如:sqoop import--connectjdbc:mysql://localhost/db--username user--passwordpass --table mytable--target-dir /user/hadoop/mytable)。2. **Sqoop Export(从Hadoop到关系型数据库)的替代方案**:-从Hadoop(如HDFS)读取数据并写入关系型数据库:a.使用“Hadoop FileInput”步骤读取HDFS上的数据(需要Pentaho BigData插件)。b.使用“表输出”步骤将数据写入关系型数据库。-或者,同样使用“执行程序”步骤调用Sqoop export命令(如:sqoopexport --connect jdbc:mysql://localhost/db --username user--passwordpass --table mytable --export-dir /user/hadoop/output)。注意:使用“执行程序”步骤调用Sqoop命令需要确保运行Kettle的机器上安装了Sqoop,并且配置了环境变量。二、CheckDB connections组件的使用Kettle确实有一个名为“检查数据库连接”(CheckDB connections)的步骤,它位于作业中(Job),而不是转换中(Transformation)。该步骤用于验证一个或多个数据库连接是否可用。使用步骤:1.创建一个作业(Job)。2.在作业设计面板的“条件”类别下(在Kettle8.3版本中,该步骤位于“作业”选项卡下的“条件”文件夹),找到“检查数据库连接”步骤。3.将其拖拽到作业设计区。4.双击该步骤进行配置:-在“连接”选项卡中,选择要检查的数据库连接(可以添加多个连接)。-可以设置当连接失败时的处理方式(例如,作业失败或继续执行)。5.将该步骤连接到作业流中。示例作业流:在需要数据库连接的操作之前,先检查数据库连接是否正常。三、如何在Kettle中找到这些组件1. **Sqoop-like功能的相关组件**:-对于使用执行Sqoop命令的方式:-在作业中,找到“执行程序”步骤:在“作业”选项卡下的“系统”文件夹中(在Kettle8.3中,该步骤位于“系统”类别下)。-对于使用Kettle步骤替代Sqoop功能:-“表输入”:在转换中的“输入”类别下。-“表输出”:在转换中的“输出”类别下。- Hadoop相关步骤(如Hadoop FileInput/Output):需要安装PentahoBig Data插件,安装后可以在转换的“输入”“输出”类别下找到。2.**检查数据库连接**:-在作业中,位于“条件”类别下(在Kettle8.3中,路径为:作业设计面板的“作业”选项卡 ->“条件”文件夹)。四、安装PentahoBig Data插件(如果需要Hadoop支持)如果用户需要与Hadoop交互,建议安装PentahoBig Data插件。安装方法:1.打开KettleSpoon。2.点击菜单“帮助”> “Pentaho Marketplace”。3.在市场中搜索“Pentaho BigData Plugin”,然后安装。4.重启Kettle。注意:安装插件可能需要网络连接,并且需要与Kettle版本兼容。总结步骤:1.**创建作业或转换**:-对于数据库连接检查,使用作业。-对于数据导入导出,通常使用转换,然后在作业中调用转换。2. **使用检查数据库连接步骤**(在作业中):-拖拽“检查数据库连接”步骤到作业设计区。-配置要检查的连接。3.**模拟Sqoop导入**:-方法1(使用Kettle步骤):a.创建一个转换,包含“表输入”“Hadoop FileOutput”。b.在作业中调用该转换。-方法2(使用Sqoop命令):a.在作业中添加“执行程序”步骤,编写Sqoop import命令。4. **模拟Sqoop导出**:-方法1(使用Kettle步骤):a.创建一个转换,包含“HadoopFile Input”“表输出”。b.在作业中调用该转换。-方法2(使用Sqoop命令):a.在作业中添加“执行程序”步骤,编写Sqoop export命令。五、注意事项-使用执行Sqoop命令的方式,需要确保Kettle运行环境(如Spoon或Kitchen)可以访问Sqoop命令,并且有正确的权限。 -使用Kettle内置步骤与Hadoop交互,需要配置Hadoop集群的连接信息(在“Hadoop集群”对话框中,通过菜单“工具”>“Hadoop发行版”进行配置)。最后,由于用户提到“参考站内引用”,但之前提供的引用主要是关于关闭数据库连接的,与当前问题关联不大,因此我们主要根据Kettle的标准功能来回答。下面将按照上述思路组织回答。</think>在 Kettle (Pentaho Data Integration) 中,**Sqoop 导出/导入功能****数据库连接检查功能**通过特定组件实现。以下是详细定位与使用方法: --- ### 一、Sqoop 导出/导入功能的实现 Kettle 通过 **Hadoop 生态集成步骤** 实现类 Sqoop 功能,需先安装 **Pentaho Big Data 插件**(通过 `Help > Pentaho Marketplace` 安装)。 #### 1. **Sqoop Import(数据导入Hadoop)** - **组件位置**: 转换设计区 → `Big Data` 分类 → `Hadoop File Input` - **配置步骤**: ```mermaid graph LR A[配置Hadoop集群] --> B[设置输入路径] B --> C[定义字段格式] C --> D[指定输出到HDFS/Hive] ``` 1. 双击 `Hadoop File Input` 步骤 2. 在 `Cluster` 标签页配置 Hadoop 连接(需提前在 `Tools > Hadoop Distribution` 设置集群) 3. 在 `File` 标签页指定 HDFS 输入路径(如 `hdfs://path/data.csv`) 4. 在 `Fields` 标签页定义字段映射规则 5. 连接 `Hadoop File Output` 或 `Table Output` 写入目标库[^1] #### 2. **Sqoop Export(数据导出到RDBMS)** - **组件位置**: 转换设计区 → `Output` 分类 → `Table Output` 或 `Bulk Loader` - **操作流程**: ```mermaid graph LR A[Hadoop File Input] --> B[字段转换] B --> C[Table Output] ``` 1. 用 `Hadoop File Input` 读取 HDFS 数据 2. 添加 `Select Values` 步骤调整字段结构 3. 连接 `Table Output` → 选择目标数据库连接 → 映射字段到表 4. 启用批量加载(勾选 `Use batch update` 加速)[^2] > **替代方案**:直接调用 Sqoop 命令 > 使用 **Execute a Process** 步骤(作业中 `System` 分类),在命令栏填写 Sqoop 脚本: > ```bash > sqoop export --connect jdbc:mysql://host/db --table target_table --export-dir /hdfs/path > ``` --- ### 二、数据库连接检查组件 #### 1. **Check DB Connections** - **功能**:验证数据库连接是否活跃 - **位置**: 作业设计区 → `Conditions` 分类 → `Check DB Connections` - **配置**: - 双击步骤 → 选择要检查的数据库连接(支持多选) - 设置超时时间(默认 10 秒) - 勾选 `Fail on error` 使连接失败时终止作业 ```mermaid graph TB Start[作业开始] --> Check[Check DB Connections] Check -->|连接正常| ETL[执行ETL转换] Check -->|连接失败| Error[错误处理] ``` #### 2. **数据库连接池监控** - **实时检查**: 在 Spoon 界面右下角,点击 **数据库连接图标**(🌐)查看活动连接状态 - **日志诊断**: 启用 `Detailed log` 级别,搜索关键词 `Connection pool status` 查看连接池使用情况[^3] --- ### 三、关键注意事项 1. **Hadoop 集成前提**: - 必须安装 Pentaho Big Data 插件 - 需在 `hadoop-configurations` 目录配置集群核心文件(如 `core-site.xml`) 2. **连接优化**: - 在 `kettle.properties` 中调整连接池参数: ```properties KETTLE_MAX_DATABASE_CONNECTIONS=50 KETTLE_DATABASE_CONNECTION_POOL_SIZE=10 ``` 3. **错误处理**: 结合 **Abort** 或 **Mail** 步骤捕获连接检查失败事件 > ⚠️ **重要**:Sqoop 原生命令需在服务器预装 Sqoop,而 Kettle 内置组件无需额外依赖[^2]。 ---
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