是一个命令行工具？

使得结构化数据与Hadoop之间的导入导出变得容易

可以导入整个库或者单个表

可以与Oozie集成，将 导入导出作为工作流的一部分。

内部转化为MapReduce，用于传输数据

下载安装配置

根据Hadoop版本选择对应的Sqoop，我这里是Hadoop，选择Sqoop 1.99.6：

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.99.6/sqoop-1.99.6-bin-hadoop200.tar.gztar zxvf sqoop-1.99.6-bin-hadoop200.tar.gz mv sqoop-1.99.6-bin-hadoop200 /home/sqoop-1.99.612345

配置PATH：

vim /etc/profileexport SQOOP_HOME=/home/sqoop-1.99.6export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/binsource /etc/profile12345

配置server/conf/catalina.properties

common.loader=${catalina.base}/lib,${catalina.base}/lib/*.jar,${catalina.home}/lib,${catalina.home}/lib/*.jar,${catalina.home}/../lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/hdfs/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/hdfs/lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/tools/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/tools/lib/*.jar,/home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/httpfs/tomcat/lib/*.jar 1

配置server/conf/sqoop.properties:

org.apache.sqoop.submission.engine.mapreduce.configuration.directory=/home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop1

验证是否配置正确：

sqoop2-tool veriify1

启动sqoop server：

% sqoop2-server start1

启动的的tomcat运行在12000端口。

启动客户端shell：

sqoop2-shell1

Sqoop实例

启动Hadoop集群：

start-dfs.shstart-yarn.sh123

启动sqoop2-shell:

sqoop2-shell1

查看版本和connector：

show version -allshow connector12

创建JDBC link:

创建HDFS link：

查看可用link

创建从JDBC到HDFS的作业：

create jon -f 6 -t 71

f和t分别指定from和to的link。然后主要是配置数据源中的数据库和表，分区字段，文件格式，压缩格式等：

启动刚才创建的作业：

start jon -j 11

查看进度：

YARN管理界面中的MapReduce作业：

查看HDFS上是否有文件：

hadoop fs -ls /root/...1

最后运行结果：

sqoop: status job -j 11

 

如果发现无法查看作业状态，出现如下异常：

从server的tomcat日志查看到如下异常：

根据经验判断，是没有启动历史作业的服务器，使用如下命令启动：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver1

从YARN管理器上看：

可见Sqoop启动了一个只有map没有reduce的MapReduce作业，使用了10个map。耗时一分钟54秒。

核心概念：Sqoop Connector

Sqoop的整个架构是基于Connector的，外部的结构化数据与Hadoop之间通过Connector连接器完成数据传输。例如针对RDBMS的MySQL连接器，Oracle连接器等，还有一个通用的JDBC连接器。

另外一些Connector针对特定的数据库做了优化，例如使用MySQL的mysqldump可以提高导入效率，这称为Direct-Mode。除了内置的Sqoop Connector外，还有许多第三方的Connector，包括像Couchbase这样的NoSQL数据库。

可以通过sqoop2-shell的命令查看可用的connector：

sqoop:  show connector1

工作原理

Sqoop内部将数据集划分为不同的分区(Partition)，然后使用只有map的MapReduce作业来完成数据传输，每个mapper负责一个分区。Sqoop使用数据库元数据来确保类型安全。

代码生成：

% sqoop codegen --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide \

--table widgets --class-name Widget12

生成的代码保存表中提取出来的一条数据，可以在MapReduce中操作数据或者存入到SequenceFile中，每条记录作为value保存在文件中。

基于文本的文件可以不生成代码。

Sqoop启动MapReduce作业用于传输数据。InputFormat可以通过JDBC读取表中的部分数据。Hadoop自带的DataDrivenDBInputFormat用于对表数据进行分区，每个map传输其中的一部分数据。

数据分区一般根据表中特定的列，例如主键。在运行时可以通过指定–split-by参数指定分区使用的列。

可以通过--where参数对导入的数据进行过滤，更复杂的控制可以通过–query参数完成，这在增量任务中很有用。

由于导入进程是并发执行的，进行事务控制很困难。因此通过使用关闭数据写入的方式来保证数据的一致性。

增量导入

通过使用--check-column和--last-value参数，可以增量导入新增的数据，Sqoop只导入指定列中大于last-value的记录。

对于写入后不更新的数据，并且ID是严格递增的，可以使用--incremental参数增量导入。

会更新的数据，可以使用--incremental lastmodified来增量。增量导入结束后，Sqoop会打印出--last-value，用于下次使用，但是更好的方式是使用Sqoop自动保存这个值，下次的时候也自动使用这个值。

Direct-Mode导入

大部分导入都通过DataDrivenDBInputFormat来实现，但是有些数据提供了专门的工具用来快速导入，例如MySQL的mysqldump，这个工具的吞吐量远大于JDBC的能力。使用这些外部工具来完成导入，sqoop中成为Direct-Mode，MapReduce作用启动myqldump，然后读取其输出文件，导入数据。这种模式通过--direct参数来启用，同时会受到一些限制，例如使用mysqldump无法读取CLOB，BLOB这样的数据类型。数据库元数据的获取依然是通过JDBC来完成。

导入后的数据处理

通过Sqoop导入的数据，如果是文本，那么在处理的时候可能需要完成类型的转换，sqoop的生成代码可以帮助完成这个工具，使得我们可以专注于MapReduce的业务逻辑。运行这些作业时，需确保Sqoop的库可以被读取到。驱动程序中可以通过HADOOP_CLASSPATH环境变量来配置：

HADOOP_CLASSPATH=$SQOOP_HOME/sqoop-version.jar1

Map作业节点上可以通过libjars参数设置：

hadoop jar className example.jar -libjars $SQOOP_HOME/sqoop-version.jar1

如果导入的文件是Avro格式，可以通过Avro MapReduce来处理，通过使用Generic Avro mapping来完成，可以不使用Schema生成的代码。

导入数据与Hive

Sqoop与Hive经常作为工具组合来处理来自关系型数据库中的数据。使用Sqoop提供的工具可以从关系型的元数据中生成Hive表：

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide --table widgets --fields-terminated-by ','1

由于Hive的数据类型跟大部分关系型数据库相比较都比较简陋，因此Sqoop在生成Hive表的时候，会尽可能使用接近的数据类型。但是这还是可以导致丢失精度的情况，这时候Sqoop会给出警告信息。例如：

WARN hive.TableDefWriter: Colum design_date had to be cast to a less precise type in Hive1

假设widgets表的数据已经通过Sqoop导入到HDFS中的widgets目录，使用下面的命令可以将这些数据导入到创建的Hive表：

LOAD DATA PATH "widgets" INTO TABLE widgets;1

导入数据到HDFS、创建Hive表、导入HDFS的数据到Hive表这三个步骤可以被简化成一个步骤：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide --table widgets -m 1 --hive-import1

使用--hive-import参数导入数据的时候，Sqoop直接把数据从源数据库导入到Hive表，Hive的Schema通过元数据推断而来。

导入到Hive后，就可以结合其他数据，例如LOG日志进行数据分析了。

hive> CREATE TABLE sales(widget_id INT ,qty INT, street STRING,city STRING , state STRING,zip INT , sale_date STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';hive> LOAD DATA LOCAL INPUT "/path/to/logs/sales.log" INTO TABLE slaes;

hive> CREATE TABLE zip_profits AS SELECT SUM(w.prices * s.qty) AS sales_vol , s.zip FROM SALES s JOIN widgets w ON (s.widget_id = w.id) GROUP BY s.zip;

hive> SELECT * FROM zip_profits ORDER BY sales_vol DESC;

...

OK403.71 9021028.0 100051234567891011

导入大对象

大多数数据库都允许我们将大量的数据存在一个字段，通常有存储文本的CLOB和存储二进制的BLOB。在存储方式上，为了避免扫描时读取大对象字段到内存中，通常不在记录中内联存储大对象，而是独立到外部。

在MapReduce中，数据在送往mapper之前，通常需要物化到内存中，如果把大对象跟其他普通字段存在同一个文件中，将会导致MapReduce性能非常低下。所以Sqoop导入的数据在存储格式上跟数据库非常相似，如果大对象的大小超过16MB(通过sqoop.inline.lob.length.max设置)，会被存储在另外的文件中，这种文件的格式为LobFile，LobFile中的每条记录存储一个大对象。这样在客户端(如MapReduce)读入数据的时候，无需读入整个大文件，而只是存储一个引用，当真正需要访问时，则通过该引用进而通过InputStream访问具体的大对象数据。

二进制大对象的引用是一个BlobRef，其格式如下：

externalLob(lf,lobfile0,100,5011714)1

分别代表格式为LobFile，存储在lobfile0中，偏移量为100，数据长度为5011714字节。通过BlobRef的getDataStream方法，可以获取到指向大对象的输入流(InputStream)。

CBLOB类似的使用ClobRef引用。

在MapReduce中，访问大对象的次数经常很少，通过这种外部文件加引用的方式，可以大大提高IO效率。

数据导出

Sqoop也可以用于将数据从Hadoop导出到外部数据库。在导出之前，需要先手动创建表(Sqoop可以从SQL类型推断Java类型，但是不能够从Java类型正确推断SQL类型，例如Java的String可以存为CAHR，VARCHAR或者其他类型，因此必须手动创建对应的表。

导出命令如下：

sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost -m 1 --table sales_by_zip --export-dir /user/hive/warehouse/zip_profits --input-fields-terminated-by '\0001'1

上述命令导出Hive的zip_profites表到mysql的sale_by_zip表，其中指定了Hive文件中默认的字段分隔符CTRL+A(Unicode字符为0x0001)。

在导出数据之前，Sqoop会根据connect string选定一种策略，例如使用mysqlimport或者JDBC。然后基于目标表的元数据生成一个类，这个类能够从文本文件中解析出记录，并将记录插入到对应的表。然后启动一个MapReduce作业，从HDFS中读取文件，用生成的类解析成记录，并用选定的策略执行导出。

对于mysql的direct-mode，每个map任务启动一个mysqlimport进程，并使用FIFO文件进行通信，导入数据到mysql。map的数量可以通过-m选项指定。基于JDBC的策略会使用批量的模式导出数据。

导出数据是不具备事务性的，并行的导入map可能在不同的时间结束，即使在任务中使用事务，前一个任务的输出也可能在后续的task完成之前可见。另外数据库经常使用固定大小的缓冲来保存事物，这个缓冲很有太小容纳不下一个任务重的所有数据。因此通常在导出完成之前，其他使用数据的应用最好不用访问数据，避免只看到部分结果。

有一种方式可以解决这个问题，Sqoop允许我们先将数据导出到一个临时表，然后在导出结束之后，使用单个事务将中间表导入最终的目标表。临时表通过--staging-table参数指定，这个临时表必须是已经存在的表并且是空的，除非指定了--clear-staging-table参数。使用这种方式会导致性能下降，因为数据需要写两次，并且在最后的数据移动阶段，其实是有2份数据的，占用了更多的空间。

导出SequenceFile

Sqoop可以导出非Hive表的数据，例如SequenceFile类型的文件，但是有较多的限制。

% sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide --table widgets -m 1 --class-name WidgetHolder --as-sequencefile --target-dir widget_sequence_file --bindir .1

as-sequencefile指定导入味SequenceFile，bindir指定jar包放在当前目录下，供下一步使用。

%mysql hadoopguide

mysql> create table widgets2 (id int ,widget_name varchar(100),price double,desigened date , version int,notes vatchar(200);12

% sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/hadoopguide --table widgets -m 1 --class-name WidgetHolder --jar-file WidgetHolder.jar --export-dir widget_sequence_files1

jar-file指定上一步中生成的jar包。