Sqoop官方中文手册Word下载.docx
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同上,设定时,最好与上面的属性一起设置,且设置同样的值(比如空字符串等等)。
–map-column-java<
arg>
数据库字段在生成的java文件中会映射为各种属性,且默认的数据类型与数据库类型保持对应,比如数据库中某字段的类型为bigint,则在Java文件中的数据类型为long型,通过这个属性,可以改变数据库字段在java中映射的数据类型,格式如:
–map-column-javaDB_ID=String,id=Integer
–null-non-string<
在生成的java文件中,比如TBL_ID==null?
”null”:
””,通过这个属性设置可以将null字符串设置为其它值如ddd,TBL_ID==null?
”ddd”:
””
–null-string<
同上,使用的时候最好和上面的属性一起用,且设置为相同的值
–table<
table-name>
对应关系数据库的表名,生成的java文件中的各属性与该表的各字段一一对应。
3.create-hive-table
生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表
sqoopcreate-hive-table–connectjdbc:
3306/hive-usernameroot-password123456–tableTBLS–hive-tableh_tbls2
–hive-home<
Hive的安装目录,可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录
–hive-overwrite
覆盖掉在hive表中已经存在的数据
–create-hive-table
默认是false,如果目标表已经存在了,那么创建任务会失败
–hive-table
后面接要创建的hive表
–table
指定关系数据库表名
4.eval
可以快速地使用SQL语句对关系数据库进行操作,这可以使得在使用import这种工具进行数据导入的时候,可以预先了解相关的SQL语句是否正确,并能将结果显示在控制台。
查询示例:
sqoopeval–connectjdbc:
3306/hive-usernameroot-password123456-query“SELECT*FROMtblsLIMIT10″
数据插入示例:
3306/hive-usernameroot-password123456-e“INSERTINTOTBLS2
VALUES(100,1375170308,1,0,’hadoop’,0,1,’guest’,’MANAGED_TABLE’,’abc’,’ddd’)”
-e、-query这两个参数经过测试,比如后面分别接查询和插入SQL语句,皆可运行无误,如上。
5.export
从hdfs中导数据到关系数据库中
sqoopexport–connectjdbc:
3306/hive–usernameroot–password
123456
–tableTBLS2–export-dirsqoop/test
–direct
快速模式,利用了数据库的导入工具,如mysql的mysqlimport,可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
–export-dir<
存放数据的HDFS的源目录
-m,–num-mappers<
n>
启动N个map来并行导入数据,默认是4个,最好不要将数字设置为高于集群的最大Map数
要导入到的关系数据库表
–update-key<
col-name>
后面接条件列名,通过该参数,可以将关系数据库中已经存在的数据进行更新操作,类似于关系数据库中的update操作
–update-mode<
mode>
更新模式,有两个值updateonly和默认的allowinsert,该参数只能是在关系数据表里不存在要导入的记录时才能使用,比如要导入的hdfs中有一条id=1的记录,如果在表里已经有一条记录id=2,那么更新会失败。
–input-null-string<
null-string>
可选参数,如果没有指定,则字符串null将被使用
–input-null-non-string<
–staging-table<
staging-table-name>
该参数是用来保证在数据导入关系数据库表的过程中事务安全性的,因为在导入的过程中可能会有多个事务,那么一个事务失败会影响到其它事务,比如导入的数据会出现错误或出现重复的记录等等情况,那么通过该参数可以避免这种情况。
创建一个与导入目标表同样的数据结构,保留该表为空在运行数据导入前,所有事务会将结果先存放在该表中,然后最后由该表通过一次事务将结果写入到目标表中。
–clear-staging-table
如果该staging-table非空,则通过该参数可以在运行导入前清除staging-table里的数据。
–batch
该模式用于执行基本语句(暂时还不太清楚含义)
6.import
将数据库表的数据导入到hive中,如果在hive中没有对应的表,则自动生成与数据库表名相同的表。
sqoopimport–connectjdbc:
123456–tableuser–split-byid–hive-import
–split-by指定数据库表中的主键字段名,在这里为id。
–append
将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。
使用该参数,sqoop将把数据先导入到一个临时目录中,然后重新给文件命名到一个正式的目录中,以避免和该目录中已存在的文件重名。
–as-avrodatafile
将数据导入到一个Avro数据文件中
–as-sequencefile
将数据导入到一个sequence文件中
–as-textfile
将数据导入到一个普通文本文件中,生成该文本文件后,可以在hive中通过sql语句查询出结果。
–boundary-query<
statement>
边界查询,也就是在导入前先通过SQL查询得到一个结果集,然后导入的数据就是该结果集内的数据,格式如:
–boundary-query‘selectid,creationdatefrompersonwhereid=3’,表示导入的数据为id=3的记录,或者selectmin(<
split-by>
),max(<
)from<
tablename>
,注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段,否则会报错:
java.sql.SQLException:
Invalidvaluefor
getLong()
目前问题原因还未知
–columns<
col,col,col…>
指定要导入的字段值,格式如:
–columnsid,username
直接导入模式,使用的是关系数据库自带的导入导出工具。
官网上是说这样导入会更快
–direct-split-size
在使用上面direct直接导入的基础上,对导入的流按字节数分块,特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据的时候,可以将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。
–inline-lob-limit
设定大对象数据类型的最大值
-m,–num-mappers
启动N个map来并行导入数据,默认是4个,最好不要将数字设置为高于集群的节点数
–query,-e<
从查询结果中导入数据,该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table,在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含$CONDITIONS,示例:
–query‘select*frompersonwhere$CONDITIONS‘–target-dir
/user/hive/warehouse/person–hive-tableperson
–split-by<
column-name>
表的列名,用来切分工作单元,一般后面跟主键ID
关系数据库表名,数据从该表中获取
–target-dir<
指定hdfs路径
–warehouse-dir<
与–target-dir不能同时使用,指定数据导入的存放目录,适用于hdfs导入,不适合导入hive目录
–where
从关系数据库导入数据时的查询条件,示例:
–where‘id=2′
-z,–compress
压缩参数,默认情况下数据是没被压缩的,通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩,适用于SequenceFile,text文本文件,和Avro文件
–compression-codec
Hadoop压缩编码,默认是gzip
–null-string<
增量导入
–check-column(col)
用来作为判断的列名,如id
–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
对incremental参数,如果是以日期作为追加导入的依据,则使用lastmodified,否则就使用append值。
7.import-all-tables
将数据库里的所有表导入到HDFS中,每个表在hdfs中都对应一个独立的目录。
sqoopimport-all-tables–connectjdbc:
3306/test
3306/test–hive-import
同import参数
–direct-split-size<
–inline-lob-limit<
8.job
用来生成一个sqoop的任务,生成后,该任务并不执行,除非使用命令执行该任务。
sqoopjob
–create<
job-id>
生成一个job,示例如:
sqoopjob–createmyjob
—import–connectjdbc:
3306/test–table
person
–delete<
删除一个jobsqoopjob–deletemyjob
–exec<
执行一个jobsqoopjob–execmyjob
–help
显示帮助说明
–list
显示所有的jobsqoopjob–list
–meta-connect<
jdbc-uri>
用来连接metastore服务,示例如:
–meta-connectjdbc:
hsqldb:
hsql:
16000/sqoop
–show<
显示一个job的各种参数sqoopjob–showmyjob
–verbose
打印命令运行时的详细信息
9.list-databases
打印出关系数据库所有的数据库名
sqooplist-databases–connectjdbc:
3306/-usernameroot-password123456
10.list-tables
打印出关系数据库某一数据库的所有表名
sqooplist-tables–connectjdbc:
3306/zihou-usernameroot-password123456
11.merge
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起,并存放在指定的目录中,示例如:
sqoopmerge–new-data/test/p1/person–onto/test/p2/person–target-dir/test/merged–jar-file/opt/data/sqoop/person/Person.jar–class-namePerson–merge-keyid
其中,–class-name所指定的class名是对应于Person.jar中的Person类,而Person.jar是通过Codegen生成的
–new-data<
path>
Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的,原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。
–onto<
Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的,原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。
–merge-key<
col>
合并键,一般是主键ID
–jar-file<
file>
合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
class>
对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的。
合并后的数据在HDFS里的存放目录
12.metastore
记录sqoopjob的元数据信息,如果不启动metastore实例,则默认的元数据存储目录为:
~/.sqoop,如果要更改存储目录,可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
metastore实例启动:
sqoopmetastore
–shutdown
关闭一个运行的metastore实例
13.version
显示sqoop版本信息
语句:
sqoopversion
14.help
打印sqoop帮助信息
sqoophelp
15.公共参数
Hive参数
–hive-delims-replacement<
用自定义的字符串替换掉数据中的\n,\r,and\01等
–hive-drop-import-delims
在导入数据到hive中时,去掉数据中\n,\r和\01这样的字符
–map-column-hive<
生成hive表时,可以更改生成字段的数据类型,格式如:
–map-column-hiveTBL_ID=String,LAST_ACCESS_TIME=string
–hive-partition-key
创建分区,后面直接跟分区名即可,创建完毕后,通过describe表名可以看到分区名,默认为string型
–hive-partition-value<
v>
该值是在导入数据到hive中时,与–hive-partition-key设定的key对应的value值。
–hive-import
将数据从关系数据库中导入到hive表中
数据库连接参数
–connect<
Jdcb连接url,示例如:
–connectjdbc:
3306/hive
–connection-manager<
class-name>
指定要使用的连接管理类
–driver<
数据库驱动类
–hadoop-home<
Hadoop根目录
打印帮助信息
-P
从控制端读取密码
–password<
password>
Jdbcurl中的数据库连接密码
–username<
username>
Jdbcurl中的数据库连接用户名
在控制台打印出详细信息
–connection-param-file<
filename>
一个记录着数据库连接参数的文件
文件输出参数
用于import场景。
示例如:
3306/test–usernameroot–P–tableperson–split-byid–check-columnid–incrementalappend
–last-value1–enclosed-by‘\”‘
–escaped-by\#–fields-terminated-by.
–enclosed-by<
char>
给字段值前后加上指定的字符,比如双引号,示例:
–enclosed-by‘\”‘,显示例子:
”3″,”jimsss”,”dd@”
–escaped-by<
给双引号作转义处理,如字段值为”测试”,经过–escaped-by\\处理后,在hdfs中的显示值为:
\”测试\”,对单引号无效
–fields-terminated-by<
设定每个字段是以什么符号作为结束的,默认是逗号,也可以改为其它符号,如句号.,示例如:
–fields-terminated-by.
–lines-terminated-by<
设定每条记录行之间的分隔符,默认是换行,
–mysql-delimiters
Mysql默认的分隔符设置,字段之间以,隔开,行之间以换行\n隔开,默认转义符号是\,字段值以单引号’包含起来。
–optionally-enclosed-by<
enclosed-by是强制给每个字段值前后都加上指定的符号,而–optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号,故叫可选的。
–optionally-enclosed-by‘$’
文件输入参数
对数据格式的解析,用于export场景,与文件输出参数相对应。
3306/test–usernameroot–password
–tableperson2–export-dir/user/hadoop/person–staging-tableperson3
–clear-staging-table–input-fields-terminated-by‘,’
在hdfs中存在某一格式的数据,在将这样的数据导入到关系数据库中时,必须要按照该格式来解析出相应的字段值,比如在hdfs中有这样格式的数据:
3,jimsss,dd@,1,2013-08-0716:
00:
48.0,”hehe”,
上面的各字段是以逗号分隔的,那么在解析时,必须要以逗号来解析出各字段值,如:
–input-fields-terminated-by‘,’
–input-enclosed-by<
对字段值前后有指定的字符–input-enclosed-by‘\”‘,数据例子:
–input-escaped-by<
对含有转义双引号的字段值作转义处理,如字段值为\”测试\”,经过–input-escaped-by\\处理后,解析得到的值为:
”测试”,对单引号无效。
–input-fields-terminated-by<
以字段间的分隔符来解析得到各字段值,示例如:
–input-fields-terminated-by,
–input-lines-terminated-by<
以每条记录行之间的分隔符来解析得到字段值,示例如:
–input-lines-terminated-by‘#’以#号分隔
–input-optio
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- Sqoop 官方 中文 手册