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通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导
来源: CSDN博客   作者:网友  日期:2016-11-21  类别:大数据  主题:Hadoop  编辑:泽文
下文将重点说明通过Sqoop实现MySQL与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令。

一、Mysql与HDFS互导数据

环境:

宿主机器操作系统Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.96

3台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位

三台虚拟机已成功安装Hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:

192.168.66.91 masternode

192.168.66.92 slavenode1

192.168.66.93 slavenode2

/etc/profile已配置好必备环境变量HADOOP_HOME,JAVA_HOME

实验在masternode上进行,已成功连接mysql

 

步骤一,下载安装包:

我安装的Hadoop版本是原生hadoop-0.20.203.0,SQOOP不支持此版本,可使用CDH3版本hadoop,也可以通过拷贝相应的包到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib下,依然可以使用。

下载相关文件:

http://archive.cloudera.com/cdh/3/hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz

http://archive.cloudera.com/cdh/3/sqoop-1.2.0-CDH3B4.tar.gz

sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar,所以你需要下载hadoop- 0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2- CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

另外,sqoop导入mysql数据运行过程中依赖mysql-connector-Java-*.jar,所以你需要下载mysql-connector-java-*.jar并复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

 

步骤二,相关配置:

修改SQOOP的文件configure-sqoop,注释掉hbase和zookeeper检查(除非你准备使用HABASE等HADOOP上的组件) #if [ ! -d "${HBASE_HOME}" ]; then

# echo “Error: $HBASE_HOME does not exist!”

# echo ‘Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.’

# exit 1

#fi

#if [ ! -d "${ZOOKEEPER_HOME}" ]; then

# echo “Error: $ZOOKEEPER_HOME does not exist!”

# echo ‘Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your ZooKeeper installation.’

# exit 1

#fi

 

修改/etc/profile环境变量文件(su root之后,sudo gedit /etc/profile):

添加 export SQOOP_HOME=/home/grid/sqoop

在原有PATH后添加 :$SQOOP_HOME/bin

 

步骤三,在mysql中建立测试用户,测试表和数据,并测试sqoop连接mysql:

创建用户sqoop并授权:

grant all privileges on *.* to 'sqoop'@'%' identified by 'sqoop' with grant option;

 

创建表空间(schema)sqoop,并创建测试表:

create table students (

id int not null primary key,

name varchar(20),

age int)

 

插入测试数据:

insert into students values('10001','liyang',29);

insert into students values('10002','lion',28);

insert into students values('10003','leon',26);

 

在masternode测试sqoop能否成功连接宿主机器上的mysql:

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop

如果能正确显示出sqoop表空间中的students表,就说明sqoop已经可以成功连接mysql!

 

步骤四,将mysql中sqoop表空间的students表的三行数据导入HDFS:

启动hadoop

start-all.sh

用jps验证启动是否成功

显示正在运行以下进程即为启动成功:

2820 SecondaryNameNode

4539 Jps

2887 JobTracker

2595 NameNode

 

从mysql导入数据,运行如下命令

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table students -m 1

 

验证导入数据是否成功:

若导入成功,运行 hadoop dfs -ls 将能看到根目录/user/grid/下有以表名命名的文件夹students

运行 hadoop dfs -ls /user/grid/students 能看到该文件夹中包含文件:/user/grid/students/part-m-00000

运行 hadoop dfs -cat /user/grid/students/part-m-00000 就能看到该文件已经包含mysql中students表的三行数据:

10001,liyang,29

10002,lion,28

10003,leon,26

 

步骤五,将HDFS中的数据导入Mysql的students表中:

首先将mysql的students表数据清空:

delete from students;

 

然后在masternode上执行导出数据命令:

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.66.96:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table students --export-dir hdfs://masternode:9000/user/grid/students/part-m-00000

 

若成功,在mysql中会看到students表中的数据恢复了!

 

注意过程中可能会因为slavenode的50010端口没打开而报错,需用root用户通过sudo ufw allow 50010命令打开端口!

 

二、Mysql与Hbase互导数据

将mysql的数据导入hbase的命令格式为:

sqoop import --connect jdbc:mysql://mysqlserver_IP/databaseName --username --password password --table datatable --hbase-create-table --hbase-table hbase_tablename --column-family col_fam_name --hbase-row-key key_col_name

其中,databaseName 和datatable 是mysql的数据库和表名,hbase_tablename是要导成hbase的表名,key_col_name可以指定datatable中哪一列作为hbase新表的rowkey,col_fam_name是除rowkey之外的所有列的列族名

 

例如:可通过如下命令将Mysql中的students表导入到Hbase中:

/home/grid/sqoop/bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.66.96/sqoop --username sqoop --password liyang16 --table students --hbase-create-table --hbase-table students --column-family stuinfo --hbase-row-key id

成功执行后,可在hbase中用以下命令查看结果:

hbase(main):011:0> scan 'students'

ROW COLUMN+CELL

10001 column=stuinfo:age, timestamp=1356759994058, value=29

10001 column=stuinfo:name, timestamp=1356759994058, value=liyang

10002 column=stuinfo:age, timestamp=1356760044478, value=28

10002 column=stuinfo:name, timestamp=1356760044478, value=lion

10003 column=stuinfo:age, timestamp=1356760044478, value=26

10003 column=stuinfo:name, timestamp=1356760044478, value=leon

3 row(s) in 0.0900 seconds

 

三、Oracle与Hbase互导数据

将Oracle中的dept表(列为id,name,addr)导出至hbase中的dept表(行键为id,列族为deptinfo)

sqoop import --append --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.66.90:1521:orcl --username test --password test --m 1 --table dept --columns id,name,addr --hbase-create-table --hbase-table dept --hbase-row-key id --column-family deptinfo


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