Sqoop --增量导入,更新导出(updateonly模式),(allowinsert模式)

本文详细介绍了如何使用Sqoop进行增量数据导入,包括Append和Lastmodified模式,以及如何通过Updateonly和Allowinsert模式进行数据更新导出。增量导入通过检查特定列的值来避免数据重复,提高效率;而更新导出则允许对现有数据进行更新或插入新记录。

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1.增量导入

         在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据每次都全部导入到hive或者hdfs当 中去,这样会造成数据重复的问题。因此一般都是选用一些字段进行增量的导入, sqoop支持增量的导入数据。

          增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。

--check-column (col)

用来指定一些列,这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入,和关系型数据库中的自增字段及时间戳类似。

注意:这些被指定的列的类型不能使任意字符类型,如char、varchar等类型都是不可以的,同时-- check-column可以去指定多个列。

--incremental (mode)

append:追加,比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified:最后的修改时间,追加last-value指定的日期之后的记录

--last-value (value)

指定自从上次导入后列的最大值(大于该指定的值),也可以自己设定某一值

 

1.1Append模式增量导入

  • 执行以下指令先将我们之前的数据导入:

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node01:3306/userdb \

--username root \

--password hadoop \

--target-dir /appendresult \

--table emp --m 1

  • 然后在mysql的emp中插入2条增量数据:

insert into `userdb`.`emp` (`id`, `name`, `deg`, `salary`, `dept`) values ('1206', 'allen', 'admin', '30000', 'tp');

insert into `userdb`.`emp` (`id`, `name`, `deg`, `salary`, `dept`) values ('1207', 'woon', 'admin', '40000', 'tp');

  • 执行如下的指令,实现增量的导入:

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root  --password hadoop \

--table emp --m 1 \

--target-dir /appendresult \

--incremental append \

--check-column id \

--last-value  1205

  • 最后验证导入数据目录 可以发现多了一个文件 里面就是增量数据

1.2Lastmodified模式增量导入

  • 首先创建一个customer表,指定一个时间戳字段:

create table customertest(id int,name varchar(20),last_mod timestamp default current_timestamp on update current_timestamp);

此处的时间戳设置为在数据的产生和更新时都会发生改变.

  • 分别插入如下记录:

insert into customertest(id,name) values(1,'neil');

insert into customertest(id,name) values(2,'jack');

insert into customertest(id,name) values(3,'martin');

insert into customertest(id,name) values(4,'tony');

insert into customertest(id,name) values(5,'eric');

  • 执行sqoop指令将数据全部导入hdfs:

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root \

--password hadoop \

--target-dir /lastmodifiedresult \

--table customertest --m 1

  • 查看此时导出的结果数据:

  • 再次插入一条数据进入customertest表

insert into customertest(id,name) values(6,'james')

  • 使用incremental的方式进行增量的导入:

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root \

--password hadoop \

--table customertest \

--target-dir /lastmodifiedresult \

--check-column last_mod \

--incremental lastmodified \

--last-value "2019-05-28 18:42:06" \

--m 1 \

--append

此处已经会导入我们最后插入的一条记录,但是我们却发现此处插入了2条数据,这是为什么呢?

这是因为采用lastmodified模式去处理增量时,会将大于等于last-value值的数据当做增量插入。

1.3Lastmodified模式:append、merge-key

使用lastmodified模式进行增量处理要指定增量数据是以append模式(附加)还是merge-key(合并)模式添加

下面演示使用merge-by的模式进行增量更新,我们去更新 id为1的name字段。

update customertest set name = 'Neil' where id = 1;

更新之后,这条数据的时间戳会更新为更新数据时的系统时间.

执行如下指令,把id字段作为merge-key:

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root \

--password hadoop \

--table customertest \

--target-dir /lastmodifiedresult \

--check-column last_mod \

--incremental lastmodified \

--last-value "2019-05-28 18:42:06" \

--m 1 \

--merge-key id

由于merge-key模式是进行了一次完整的mapreduce操作,

因此最终我们在lastmodifiedresult文件夹下可以看到生成的为part-r-00000这样的文件,会发现id=1的name已经得到修改,同时新增了id=6的数据。

2.更新导出(updateonly模式)

 2.1参数说明

-- update-key,更新标识,即根据某个字段进行更新,例如id,可以指定多个更新标识的字段,多个字段之间用逗号分隔。

-- updatemod,指定updateonly(默认模式),仅仅更新已存在的数据记录,不会插入新纪录。

  2.2代码

bin/sqoop export \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root --password hadoop \

--table updateonly \

--export-dir /updateonly_2/ \

--update-key id \

--update-mode updateonly

日志显示:

 

3.更新导出(allowinsert模式)

   3.1参数说明

-- update-key,更新标识,即根据某个字段进行更新,例如id,可以指定多个更新标识的字段,多个字段之间用逗号分隔。

-- updatemod,指定allowinsert,更新已存在的数据记录,同时插入新纪录。实质上是一个insert & update的操作。

    3.2代码

bin/sqoop export \

--connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \

--username root --password hadoop \

--table allowinsert \

--export-dir /allowinsert_2/ \

--update-key id \

--update-mode allowinsert

日志信息:

<think>嗯,用户想了解Sqoop在项目中如何实现全量和增量数据抽取的使用方法,需要教程和示例。首先,我需要回忆一下Sqoop的基础知识,全量和增量的区别,以及相关的参数。根据用户提供的引用资料,引用[1]、[3]、[4]都提到了增量加载策略,引用[4]还提到了全量导出的步骤。用户可能是在实际项目中需要将数据从关系数据库导入到Hadoop生态系统中,比如Hive或HDFS,或者反过来导出到RDBMS。他们可能关心具体的命令怎么写,参数有哪些,以及实际应用中的例子。 首先,全量抽取比较简单,就是每次导入导出全部数据。这时候需要确认源表和目标表的结构是否匹配,以及是否要覆盖已有数据。例如,使用Sqoop的import命令,加上--table参数,如果目标目录已存在,可能需要使用--delete-target-dir来清除旧数据。比如引用[4]提到全量导出需要先将数据从Hive导出到HDFS,再从HDFS导入到RDBMS,这样可以进行中间处理。这时候可能需要分步操作,比如导出到HDFS时筛选字段,再导出到数据库。 然后是增量抽取,这里有append和lastmodified两种模式。append适用于只增不删不改的表,比如日志表,用--incremental append,并指定check-column,比如自增ID或者时间戳。而lastmodified适用于有更新的情况,比如订单表,需要根据更新时间戳来导入变化的数据,并且可能需要合并重复数据,比如用--merge-key参数。例如引用[3]提到更新模式需要指定--update-key,这时候可能涉及到导出时使用update模式,而引用[1]提到了使用水印列和多次增量加载。 用户可能需要具体的例子,比如如何编写Sqoop命令,参数如何设置。例如全量导出的命令中,如果是导入整个表到HDFS,可能需要指定目标目录,并删除旧的目录。增量的话,append模式需要指定check-column和last-value,而lastmodified需要指定合并方式。此外,导出到RDBMS时,全量可能需要使用--export-dir和--update-mode allowinsert,而增量可能需要根据情况选择insert或update模式。 还要注意数据一致性和性能优化,比如在增量导入后合并到Hive表,可能需要使用INSERT OVERWRITE或MERGE语句。例如引用[2]中的row_number() over partition可以用来去重,可能是在合并数据时的技巧。此外,引用[4]提到从Hive到HDFS再到RDBMS的步骤,可以更灵活地处理数据,比如字段加工,这可能需要在中间步骤进行数据转换。 用户可能还会关心实际应用中的问题,比如如何处理增量中的更新,如何确保数据不重复,如何提高性能。需要给出一些最佳实践,比如合理选择check-column,使用水印列,分批次处理等,如引用[1]所提到的。同时,可能需要注意Sqoop导出时的参数,比如--batch进行批处理优化,或者--split-by控制并行度。 总结下来,回答的结构应该是先介绍全量和增量的基本概念,再分别给出导入导出的示例命令,并解释参数的含义。然后,结合引用资料中的策略,给出性能优化和注意事项,最后生成相关问题。需要确保使用正确的LaTeX格式,比如变量用$符号包裹,独立公式用$$,并且引用标注正确。</think>### Sqoop全量与增量数据抽取使用指南 #### 一、全量数据抽取 **使用场景**:首次数据迁移或需要完全覆盖历史数据的场景 ```bash # 从MySQL导入全量数据到HDFS sqoop import \ --connect jdbc:mysql://host/db \ --username user \ --password pass \ --table orders \ --target-dir /user/hive/orders_full \ --delete-target-dir # 从HDFS导出全量数据到MySQL(引用[4]策略) sqoop export \ --connect jdbc:mysql://host/db \ --username user \ --password pass \ --export-dir /user/hive/orders_full \ --table orders_export \ --update-mode allowinsert ``` **关键参数**: - `--delete-target-dir`:清空目标目录 - `--update-mode allowinsert`:允许插入新记录 #### 二、增量数据抽取 **1. append模式** $$ \text{适用条件:} \Delta data = \text{INSERT操作}, check\_column \text{单调递增} $$ ```bash # 首次增量导入(last-value=0) sqoop import \ --incremental append \ --check-column order_id \ --last-value 0 \ ... # 其他参数同全量 # 后续增量(记录上次最大值) last_val=$(hadoop fs -cat /last_import_value/*) sqoop import \ --incremental append \ --check-column order_id \ --last-value $last_val \ --target-dir /user/hive/orders_inc \ --append ``` **2. lastmodified模式** $$ \text{适用条件:} \Delta data = \text{INSERT/UPDATE}, update\_time \text{字段存在} $$ ```bash sqoop import \ --incremental lastmodified \ --check-column update_time \ --last-value "2023-01-01 00:00:00" \ --merge-key order_id \ ... # 其他参数 ``` **合并策略**(引用[2]技巧): ```sql INSERT OVERWRITE TABLE orders SELECT * FROM ( SELECT *, row_number() OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY update_time DESC) rn FROM orders_inc ) tmp WHERE rn = 1 ``` #### 三、项目实践技巧 1. **增量更新导出**(引用[3]): ```bash sqoop export \ --update-key order_id \ --update-mode updateonly \ --export-dir /user/hive/orders_update ``` 2. **性能优化**: - 使用`--batch`启用JDBC批处理 - 增加`-m`参数控制并行度 - 结合`--split-by`实现负载均衡 3. **数据一致性保障**(引用[1]): - 使用事务型数据库的`binlog`时间戳作为水印列 - 采用`atomic`目录切换策略 #### 四、模式对比表 | 模式 | 适用场景 | 数据变化类型 | 关键参数 | |------------|------------------------------|--------------|-------------------------| | 全量 | 初始化/周期性重建 | 全部数据 | --delete-target-dir | | append | 日志表等追加数据 | INSERT | --incremental append | | lastmodified| 带更新的业务表 | INSERT/UPDATE| --merge-key |
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