Sqoop的原理分析是什么

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一簡介

Sqoop是一個用來將Hadoop和關系型數據庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型數據庫中。

二特點

Sqoop中一大亮點就是可以通過hadoop的mapreduce把數據從關系型數據庫中導入數據到HDFS。

三 Sqoop 命令

Sqoop大約有13種命令,和幾種通用的參數(都支持這13種命令)，這里先列出這13種命令。

接 著列出Sqoop的各種通用參數,然后針對以上13個命令列出他們自己的參數。Sqoop通用參數又分Common arguments,Incremental import arguments,Output line formatting arguments,Input parsing arguments,Hive arguments,HBase arguments,Generic Hadoop command-line arguments,下面一一說明:

1.Common arguments

通用參數,主要是針對關系型數據庫鏈接的一些參數

四  sqoop命令舉例

1）列出mysql數據庫中的所有數據庫

sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ –username root –password 123456

2)連接mysql并列出test數據庫中的表

sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password 123456

命令中的test為mysql數據庫中的test數據庫名稱 username password分別為mysql數據庫的用戶密碼

3)將關系型數據的表結構復制到hive中,只是復制表的結構，表中的內容沒有復制過去。

sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test

–table sqoop_test –username root –password 123456 –hive-table

test

其中 –table sqoop_test為mysql中的數據庫test中的表 –hive-table

test 為hive中新建的表名稱

4)從關系數據庫導入文件到hive中

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username

root –password 123456 –table sqoop_test –hive-import –hive-table

s_test -m 1

5)將hive中的表數據導入到mysql中,在進行導入之前，mysql中的表

hive_test必須已經提前創建好了。

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zxtest –username

root –password root –table hive_test –export-dir

/user/hive/warehouse/new_test_partition/dt=2012-03-05

6）從數據庫導出表的數據到HDFS上文件

./sqoop import –connect

jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression –username=hadoop

–password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1 –target-dir

/user/test

7）從數據庫增量導入表數據到hdfs中

./sqoop import –connect jdbc:mysql://10.28.168.109:3306/compression

–username=hadoop –password=123456 –table HADOOP_USER_INFO -m 1

–target-dir /user/test  –check-column id –incremental append

–last-value 3

五 Sqoop原理（以import為例）

Sqoop在import時，需要制定split-by參數。Sqoop根據不同的split-by參數值來進行切 分,然后將切分出來的區域分配到不同map中。每個map中再處理數據庫中獲取的一行一行的值，寫入到HDFS中。同時split-by根據不同的參數類 型有不同的切分方法，如比較簡單的int型，Sqoop會取最大和最小split-by字段值，然后根據傳入的num-mappers來確定劃分幾個區 域。 比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分別為1000和1，而num-mappers為2的話，則會分成兩個區域 (1,500)和(501-100),同時也會分成2個sql給2個map去進行導入操作，分別為select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000。最后每個map各自獲取各自SQL中的數據進行導入工作。

六mapreduce job所需要的各種參數在Sqoop中的實現

1) InputFormatClass

com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat

2) OutputFormatClass

1)TextFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.RawKeyTextOutputFormat

2)SequenceFile

org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat

3)AvroDataFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroOutputFormat

3)Mapper

1)TextFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper                 

2)SequenceFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.SequenceFileImportMapper        

3)AvroDataFile

com.cloudera.sqoop.mapreduce.AvroImportMapper

4)taskNumbers

1)mapred.map.tasks(對應num-mappers參數)   

2)job.setNumReduceTasks(0);

這里以命令行:import –connect jdbc:mysql://localhost/test  –username root –password 123456 –query “select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2  WHERE $CONDITIONS” –target-dir /user/sqoop/test -split-by sqoop_1.id   –hadoop-home=/home/hdfs/hadoop-0.20.2-CDH3B3  –num-mappers 2

1）設置Input

DataDrivenImportJob.configureInputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName, String splitByCol)

a)DBConfiguration.configureDB(Configuration conf, String driverClass,     String dbUrl, String userName, String passwd, Integer fetchSize)

1).mapreduce.jdbc.driver.class com.mysql.jdbc.Driver

2).mapreduce.jdbc.url  jdbc:mysql://localhost/test              

3).mapreduce.jdbc.username  root

4).mapreduce.jdbc.password  123456

5).mapreduce.jdbc.fetchsize -2147483648

b)DataDrivenDBInputFormat.setInput(Job job,Class<? extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, String inputBoundingQuery)

1)job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);                 

2)mapred.jdbc.input.bounding.query SELECT MIN(sqoop_1.id), MAX(sqoop_2.id) FROM (select sqoop_1.id as foo_id, sqoop_2.id as bar_id from sqoop_1 ,sqoop_2  WHERE  (1 = 1) ) AS t1

3)job.setInputFormatClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.db.DataDrivenDBInputFormat.class);

4)mapreduce.jdbc.input.orderby sqoop_1.id

c)mapreduce.jdbc.input.class QueryResult

d)sqoop.inline.lob.length.max 16777216

2）設置Output

ImportJobBase.configureOutputFormat(Job job, String tableName,String tableClassName)

a)job.setOutputFormatClass(getOutputFormatClass());               

b)FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, codecClass);

c)SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job,CompressionType.BLOCK);

d)FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

3）設置Map

DataDrivenImportJob.configureMapper(Job job, String tableName,String tableClassName)

     a)job.setOutputKeyClass(Text.class);
     b)job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
c)job.setMapperClass(com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextImportMapper);

4）設置task number

JobBase.configureNumTasks(Job job)

mapred.map.tasks 4

job.setNumReduceTasks(0);

七 大概流程

1.讀取要導入數據的表結構，生成運行類，默認是QueryResult，打成jar包，然后提交給Hadoop

2.設置好job，主要也就是設置好以上第六章中的各個參數

3.這里就由Hadoop來執行MapReduce來執行Import命令了，

1）首先要對數據進行切分，也就是DataSplit

DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)

2）切分好范圍后，寫入范圍，以便讀取

DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output) 這里是lowerBoundQuery and  upperBoundQuery

3）讀取以上2）寫入的范圍

DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)

4）然后創建RecordReader從數據庫中讀取數據

DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)

5）創建Map

TextImportMapper.setup(Context context)

6）RecordReader一行一行從關系型數據庫中讀取數據，設置好Map的Key和Value，交給Map

DBRecordReader.nextKeyValue()

7）運行map

TextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context)

最后生成的Key是行數據，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get()

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