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第1关:Sqoop数据导入语法学习
任务描述
本关任务:学习Sqoop 导入( import )的基本参数并配置好环境。
相关知识
为了完成本关任务,你需要掌握: 1、Sqoop 导入( import )的基本参数。 2、配置环境。 注意:本关实训 Sqoop 的安装与配置建立在 Hadoop 、 Hive 、 MySQL 已安装配置好的情况下。
Sqoop 的基本参数
Sqoop 能够让 Hadoop 上的 HDFS 和 Hive 跟关系型数据库之间进行数据导入与导出,多亏了
import
和
export
这两个工具。本实训主要是针对
import
(导入)来讲。 现如今我们一直储放数据都是在关系数据库中,但是数据量到达一定的规模后,我们需要数据清理加分析,如果使用关系数据库我们工作量会大大提高,这个时候我们就可以将数据从关系数据库导入(
import
)到Hadoop平台上进行处理。
我们要学 Sqoop 的导入也必须先知道里面的基本参数。
输入
sqoop help import
可以查看里面参数含义,但是是英文,接下来选取几个常见的参数来分析:
选项含义说明--connect
<jdbc-uri>
指定JDBC连接字符串--driver
<class-name>
指定要使用的JDBC驱动程序类--hadoop-mapred-home
<dir>
指定$HADOOP_MAPRED_HOME路径-P从控制台读取输入的密码--username
<username>
设置认证用户名--password
<password>
设置认证密码--verbose打印详细的运行信息--as-textfile将数据导入到普通文本文件(默认)--delete-target-dir如果指定目录存在,则先删除掉--direct使用直接导入模式(优化导入速度)--num-mappers
<n>
(简写:-m)使用n个map任务并行导入数据--query
<statement>
(简写:-e)导入的查询语句--split-by
<column-name>
指定按照哪个列去分割数据--table
<table-name>
导入的源表表名--target-dir
<dir>
导入HDFS的目标路径--warehouse-dir
<dir>
HDFS存放表的根路径
配置环境
注意:如果这个环境不配置的话,可能会造成后续关卡不能正常实现。 1、启动Hadoop。
start-all.sh
2、Hive 连接 MySQL 初始化。
schematool -dbType mysql -initSchema
编程要求
在右侧命令行进行操作: 1.启动Hadoop服务; 2.Hive 连接 MySQL 初始化。
测试说明
完成操作后点击评测,通关后测试集输出:
Hadoop平台已开启
default
参考答案
#以下为命令行
start-all.sh
schematool -dbType mysql -initSchema
第2关:Mysql导入数据至HDFS上
任务描述
本关任务:利用 Sqoop 工具将 MySQL 中的数据导入到 HDFS 中来。
相关知识
为了完成本关任务,你需要掌握:
1、数据库( MySQL )建表。
2、Mysql 数据导入至 HDFS 中。
数据库( MySQL )建表
用命令进入 MySQL 客户端。
mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1
创建数据库
hdfsdb
(格式默认为
utf8
),并在数据库内建立表
student
,其表结构如下:
名类状态stu_noint主键stu_namevarchar(20)学生姓名stu_ageint学生年龄
在表内插入数据。
stu_nostu_namestu_age202001zhangsan18202002lisi19202003wangwu20
检查是否成功。
MySQL数据导入至HDFS中
1、简单导入。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student
这里没有指定 HDFS 的目录 默认会将数据存到系统当前登录用户下 以表名称命名的文件夹下。
系统默认为逗号隔开,如下图:
注意:如果数据库没有设置主键,语法需要加上
--split by
指定一个列去分割或用
-m 1
指定一个 Map 任务。
2、指定 HDFS 目录**
/user/root/hdfsdb
**导入,指定一个 MapReduce 任务。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --usernameroot --password 123123 --table student --target-dir /user/root/hdfsdb -m 1
--target-dir
:指定 HDFS 目录。-m 1
:指定一个 MapReduce 任务。
3、指定查询学生的学号与学生姓名存入到
/user/root/hdfsdb2
中,指定一个MapReduce 任务,并以
|
分隔。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_no, stu_name from student where $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb2 --fields-terminated-by '|' -m 1
--query
:通过用 sql 语句来将数据导入,where $CONDITIONS
是query
中固定语法,不可删去。--fields-terminated-by
:数据通过什么来隔开。
编程要求
根据上述,将 MySQL 数据库
hdfsdb
中的表数据导入至HDFS中,要求如下:
- 指定 HDFS 目录**
/user/root/hdfsdb3
**。 - 查询学生姓名与年龄。
- 指定一个 Mapreduce 任务。
- 存储以
-
来分割。
测试说明
点击测评,当你的结果与预期输出一致时,即为通过。
zhangsan-18
lisi-19
wangwu-20
**参考答案 **
#以下为命令行内容
mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1
#以下为MySQL内容
#创建hdfsdb数据库
create database hdfsdb;
#切换hdfsdb数据库
use hdfsdb;
#创建student表
create table student(stu_no int primary key,stu_name varchar(20),stu_age int);
#插入三条数据
insert into `student` values(202001,'zhangsan',18);
insert into `student` values(202002,'lisi',19);
insert into `student` values(202003,'wangwu',20);
exit;
#以下为命令行内容
#MySQL数据导入至HDFS中-简单导入
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student
#指定 HDFS 目录/user/root/hdfsdb导入,指定一个 MapReduce 任务
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --target-dir /user/root/hdfsdb -m 1
#指定查询学生的学号与学生姓名存入到/user/root/hdfsdb2中,指定一个MapReduce任务,并以“|”分隔
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_no, stu_name from student where $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb2 --fields-terminated-by '|' -m 1
#编程实现内容
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_name,stu_age from student where $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb3 --fields-terminated-by '-' -m 1
第3关:Mysql导入数据至Hive中
任务描述
本关任务:利用 Sqoop 工具将 MySQL 中的数据导入到 Hive 中来。
相关知识
为了完成本关任务,你需要掌握:MySQL 数据导入至 Hive 中。
MySQL 数据导入至Hive
1、直接导入。****我们可以使用上一关的数据库,如果没有的话,需要重新创建。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --hive-import -m1 --hive-table test
这里会发生一个报错,如图:
解决方法 这里缺少了
hive-common-3.1.0.jar
包,我们在 Hive 的
lib
目录下,拷贝到 Sqoop 的
lib
目录下即可。
cp /opt/hive/lib/hive-common-3.1.0.jar /opt/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/lib/
这边输出文件经过上次已经创建好了,所以我们要不自己手动删除,要不用sqoop参数:**
--delete-target-dir
**:如果输出文件存在,则先删除。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --hive-import --delete-target-dir -m1 --hive-table test
成功之后我们可以通过hive来查看是否成功传输。
2、通过传输至HDFS上,Hive再从HDFS导入数据。 MySQL数据导入至Hive。
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student -m 1
Hive依据格式建表。
hive> create table test1(
> stu_no int,stu_name string,stu_age int)
> row format delimited
> fields terminated by ",";
从HDFS导入数据。
load data inpath '/user/root/student/part-m-00000' into table test1;
查看是否成功。
编程要求
将学生年龄大于20的学生信息放入Hive表test2中,要求如下:
- 指定一个Mapreduce任务。
- 指定分隔符为
,
。
测试说明
点击测评,当你的结果与预期输出一致时,即为通过。
202003,wangwu,20
参考答案
##确认没有重置命令行,没有超时清空,上一关的数据库还在
##如果重置过命令行,请先按顺序重做以下注释内容(粘贴到本地代码编辑器以VSCode为例,将BEGIN到END内容复制到本地编辑器,快捷键Ctrl+/取消一层注释):
##----------------BEGIN----------------
## 命令行
#start-all.sh
#schematool -dbType mysql -initSchema
#mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1
## MYSQL
#create database hdfsdb;
#use hdfsdb;
#create table student(stu_no int primary key,stu_name varchar(20),stu_age int);
#insert into `student` values(202001,'zhangsan',18);
#insert into `student` values(202002,'lisi',19);
#insert into `student` values(202003,'wangwu',20);
#exit;
## 命令行
#sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student
#sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --target-dir /user/root/hdfsdb -m 1
#sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_no, stu_name from student where $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb2 --fields-terminated-by '|' -m 1
#sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_name,stu_age from student where $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb3 --fields-terminated-by '-' -m 1
##-----------------END-----------------
#以下为命令行
#MySQL 数据导入至Hive
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --hive-import -m1 --hive-table test
#报错缺少了hive-common-3.1.0.jar包,复制到 Sqoop 的lib目录下
cp /opt/hive/lib/hive-common-3.1.0.jar /opt/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/lib/
#再次执行导入(上次执行的若存在先删除)
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student --hive-import --delete-target-dir -m1 --hive-table test
#成功之后我们可以通过hive来查看是否成功转输
hive
--以下为hive
--查看表
show tables;
--出现上一关的数据则成功导入
select * from test;
exit;
#以下为命令行
#通过传输至HDFS上,Hive再从HDFS导入数据
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --table student -m 1
hive
--以下为hive
create table test1(
stu_no int,stu_name string,stu_age int)
row format delimited
fields terminated by ",";
--从HDFS导入数据
load data inpath '/user/root/student/part-m-00000' into table test1;
--查看是否成功
select * from test1;
--编程要求
#将学生年龄大于20的学生信息放入Hive表test2中,要求如下:
----指定一个Mapreduce任务。
----指定分隔符为‘,’。
--创建test2表
create table test2(
stu_no int,stu_name string,stu_age int)
row format delimited
fields terminated by ",";
exit;
#以下为命令行
sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hdfsdb --username root --password 123123 --query 'select stu_no, stu_name,stu_age from student where stu_age>=20 and $CONDITIONS' --target-dir /user/root/hdfsdb6 --fields-terminated-by ',' -m 1
hive
--以下为hive
load data inpath '/user/root/hdfsdb6/part-m-00000' into table test2;
至此,所有内容都完成辣。如果存在任何问题欢迎大佬指教🥰!
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