sqoop2 调研

本文介绍了SQoop的基本概念及其在Hadoop与传统数据库间的数据迁移应用。详细解析了SQoop2的安装配置流程,并通过实例演示如何创建连接及作业。同时分享了在使用过程中遇到的问题及解决经验。

sqoop简介

sqoop 即 SQL to Hadoop ,是一款方便的在传统关系数据库与 Hadoop 之间进行数据迁移的工具,充分利用 MapReduce 并行特点以批处理的方式加快数据传输,发展至今主要演化了二大版本,sqoop1和sqoop2。

sqoop : clouder 公司开发

sqoop特点

sqoop架构非常简单,其整合了Hive、Hbase和Oozie,通过map-reduce任务来传输数据,从而提供并发特性和容错。

Sqoop 由两部分组成:客户端(client)和服务端(server)。需要在集群的其中某个节点上安装server,该节点的服务端可以作为其他 Sqoop 客户端的入口点。

在 server 端的节点上必须安装有 Hadoop。client 可以安装在任意数量的机子上。在装有客户端的机子上不需要安装 Hadoop。

sqoop 官网 : https://sqoop.apache.org

sqoop2 常用命令

  • 环境

    Command Line shell
    1.99.4-cdh5.3.6
    
  • 模式

    两种模式 communicating with Sqoop 2 server using REST interface

    1. interactive (Interactive mode supports all available commands.)
    2. batch mode

      Sqoop uses unique names or persistent ids to identify connectors, links, jobs and configs
      
      https://sqoop.apache.org/docs/1.99.4/CommandLineClient.html
      
  • show command…

    show version -a
    show server --all
    show driver
    show connector
    show link
    show job
    
  • set command…

    show server --all
    set server --host localhost --port 12000 --webapp sqoop
    set server -h 192.168.**.**
    set option  (set various client side options)
    
  • create link and job

  • 实践经验

    > show version -all 
    Exception has occurred during processing command
    Exception: org.apache.sqoop.common.SqoopException Message:         CLIENT_0001:Server has returned exception
    根本不知道这个提示说什么,通过修改设置:
    > set option --name verbose --value true
    再次执行 show version -all,显示出有用的出错信息:
    

    sqoop:000> show connector

    IdNameVersionClassSupported Directions
    1hdfs-connector1.99.4-cdh5.3.6org.apache.sqoop.connector.hdfs.HdfsConnectorFROM/TO
    2generic-jdbc-connector1.99.4-cdh5.3.6org.apache.sqoop.connector.jdbc.GenericJdbcConnectorFROM/TO

    sqoop:000> create link –cid 2

    属性Value
    NameFirst Link
    JDBC Driver Classcom.mysql.jdbc.Driver
    JDBC Connection Stringjdbc:mysql://192.168.xxx.xx:3306/libin_test_db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    Usernameyour username
    Passwordyour password
    entry#protocol=tcp

    sqoop:000> create link –cid 1

    属性Value
    NameSecond Link
    HDFS URIhdfs://nameservice1:8020/

    sqoop:000> show links -all

    sqoop:000> create job -f 1 -t 2

    sqoop:000> update job –jid 1

    sqoop:000> start job –jid 1

    sqoop:000> status job –jid 1

    sqoop:000> stop job –jid 1

  • 调研感悟与结果

    暂时放弃使用 sqoop2,拥有太多的问题难以解决 和 有待解决

    参见 : http://blog.selfup.cn/1510.html

    参见 : http://blog.youkuaiyun.com/zhangzhaokun/article/details/44256569

<think> 嗯,用户这次想对比几个主流的数据集成工具:Informatica、Jenkins、Kettle、DataX和Sqoop。虽然系统给的参考是关于日志和流处理的,但用户明确表示要忽略那些内容,直接关注工具对比。 用户可能是个数据工程师或者架构师,正在为项目选型做调研。从ta特意强调“不是真正需求”来看,之前可能遇到过回答跑题的情况,所以这次特别谨慎。这类对比需求通常隐含几个深层诉求:工具是否适合现有技术栈、学习成本高低、社区支持如何,特别是开源和商业方案的取舍。 先从工具定位切入:Sqoop和DataX专注数据库迁移,Kettle是全能型ETL,Jenkins本质是CI/CD工具但常被借用做调度,而Informatica是企业级方案。这个对比需要平衡全面性和深度,避免变成枯燥的参数表。 具体到特性维度,开源工具要强调社区生态(比如Kettle的插件市场),商业工具则突出服务支持(如Informatica的SLA)。用户没提具体场景,所以得覆盖常见用例:批处理用Sqoop/DataX,复杂转换用Kettle,自动化流水线用Jenkins组合方案。 突然想到个易忽略的点:元数据管理。商业工具这方面完胜开源,但用户如果预算有限可能更关心替代方案。在可靠性对比栏特意加了“支持”和“不支持”的明确标注,这样决策时更直观。 最后考虑设计问题链。用户既然在做工具选型,后续很可能追问部署细节或性能测试方法,所以问题3提到压测。问题4针对成本敏感场景,问题5则是为可能遇到兼容性问题的用户预埋伏笔——毕竟实际整合时像Hive-HBase这种配置坑很多。 </think> 以下是Informatica、Jenkins、Kettle、DataX、Sqoop五大工具的详细特性对比,从定位、功能、适用场景等维度综合分析: --- ### **1. 核心定位对比** | 工具 | 类型 | 主要场景 | |--------------|---------------------|-----------------------------| | **Informatica** | 商业ETL套件 | 企业级数据集成、数据质量管理 | | **Jenkins** | CI/CD自动化工具 | 构建/测试/部署流水线 | | **Kettle (PDI)**| 开源ETL工具 | 数据迁移、清洗、转换 | | **DataX** | 开源数据同步框架 | 异构数据源批同步 | | **Sqoop** | Hadoop生态工具 | Hadoop↔关系数据库双向传输 | --- ### **2. 关键特性对比** #### **(1) 数据处理能力** | 工具 | 实时流支持 | 批处理 | 数据转换复杂度 | 可视化开发 | |--------------|------------|--------|----------------|------------| | Informatica | ✅ | ✅ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ (强大) | | Kettle | ❌ | ✅ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ (图形化) | | DataX | ❌ | ✅ | ⭐⭐ (脚本扩展) | ❌ (JSON配置)| | Sqoop | ❌ | ✅ | ⭐ (仅传输) | ❌ | | Jenkins | ❌ | ✅* | ⭐ (需插件) | ✅ (流水线) | > **注**:Jenkins需配合其他工具(如Kettle脚本)实现ETL功能。 #### **(2) 数据源兼容性** | 工具 | 数据库 | 大数据 | API/文件 | 云服务 | |--------------|--------|--------|----------|------------| | Informatica | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ (付费插件) | | Kettle | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | DataX | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ | | Sqoop | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ❌ | | Jenkins | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐ (通过插件) | ⭐⭐⭐ | --- ### **3. 部署与成本** | 工具 | 许可模式 | 部署复杂度 | 社区支持 | 学习成本 | |--------------|------------|------------|----------|----------| | **Informatica** | 商业许可 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (需专业运维) | 企业支持 | 高 | | **Kettle** | 开源免费 | ⭐⭐⭐ | 活跃社区 | 中 | | **DataX** | 开源免费 | ⭐⭐ | 中文社区 | 低-中 | | **Sqoop** | 开源免费 | ⭐⭐ (Hadoop环境) | 官方文档 | 低 | | **Jenkins** | 开源免费 | ⭐⭐⭐ | 极活跃 | 中 | > **提示**:Informatica许可费用较高(约$2万/CPU核心),适合预算充足的企业。 --- ### **4. 典型场景推荐** - **Hadoop生态批同步** → **Sqoop** 专为HDFS/Hive/HBase与RDBMS数据传输优化,例如: ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://db_ip/test --table users --target-dir /hdfs/users ``` - **轻量级ETL/本地数据清洗** → **Kettle** 图形化拖拽开发,支持CSV/Excel到数据库的复杂转换。 - **企业级数据仓库建设** → **Informatica** 提供元数据管理、数据质量监控等全生命周期功能。 - **定时同步异构数据源** → **DataX** 通过JSON配置实现MySQL→Oracle等跨数据库同步。 - **自动化ETL流水线** → **Jenkins + Kettle/DataX** 例如:每日用Jenkins调度Kettle作业执行增量同步。 --- ### **5. 可靠性对比** | 工具 | 容错机制 | 监控告警 | 断点续传 | |--------------|----------------|-------------|----------| | Informatica | ✅ 完整事务回滚 | ✅ 可视化仪表盘 | ✅ | | DataX | ✅ 任务级重试 | ❌ (需定制) | ✅ | | Sqoop | ✅ Map任务重试 | ❌ | ❌ | | Kettle | ️ 依赖作业设计 | ✅ 日志监控 | ⚠️ 部分支持 | | Jenkins | ✅ 构建失败重试 | ✅ 邮件通知 | ❌ | --- ### **总结建议** - **追求企业级能力**:选 **Informatica** (预算充足场景) - **开源ETL方案**:**Kettle**(复杂转换) + **DataX/Sqoop**(批同步) - **自动化流水线**:用 **Jenkins** 整合上述工具实现调度 - **Hadoop专属场景**:**Sqoop** 仍是数据库↔HDFS最优解 > 最终选择需结合:数据量级($n > 1TB$?)、实时性要求($\Delta t <1min$?)、团队技术栈(Java/Python?)等综合评估[^1]。 ---
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