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在hadoop環境搭建完成后,接下來就是要把sqoop整合進來,使其可以利用hadoop和mysql-connector-java來從MySQL中抽取數據并轉存到hdfs上。
1. 將得到的sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz解壓到/usr/local/下,并建立/usr/local/sqoop軟鏈接。
mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz /usr/local/ tar -xvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz ln -s /usr/local/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha /usr/local/sqoop
2. 將/usr/local/sqoop,/usr/local/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha屬主屬組修改為hadoop,保證hadoop用戶可以使用:
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha chown -R hadoop:hadoop /usr/local/sqoop
3. 配置SQOOP_HOME環境變量,在/etc/profile中添加和修改如下記錄:
export SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SQOOP_HOME/bin:$PATH
4. 對sqoop進行配置,保證其可以整合到hadoop中:
1)進入到$SQOOP_HOME/conf目錄下,復制一份sqoop環境配置腳本sqoop-env-template.sh到當前目錄,并重命名為sqoop-env.sh:
cd $SQOOP_HOME/conf cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
2)修改sqoop-env.sh的HADOOP_COMMON_HOME和HADOOP_MAPRED_HOME變量值,使其對應于相應的hadoop文件路徑:
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce
3)sqoop需要連接mysql和運行mapreduce程序來完成數據抽取,因此需要mysql-connector和mapreduce相應庫文件的支持,請將mysql-connector-java包和$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/下的所有jar包復制到$SQOOP_HOME/lib目錄下:
cp $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*.jar $SQOOP_HOME/lib/ cp ~/mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar $SQOOP_HOME/lib/ chown -R hadoop:hadoop $SQOOP_HOME/lib/
5. 下面可以使用sqoop腳本來進行數據抽取操作了,該腳本在$SQOOP_HOME/bin目錄下,使用方法如下:
#測試數據庫是否可以連接 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/actionLog \ --username root --P (如果返回數據庫名,則可以通過sqoop連接mysql數據庫)
#從MySQL庫中抽取數據到hdfs上 sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop-test-nn:3306/actionLog \ --username root -P \ --table log \ --columns "logger_id,time" \ --where 'action = "login"' \ --target-dir /test/loginInfo 選項說明: --username 數據庫用戶名 -P 使用交互方式隱蔽和輸入數據庫用戶口令 --table 指定導出的庫表名 --columns 指定表中哪些列的數據被導出 --where 可以通過添加類似sql語句中where條件來篩選導出的記錄 --target-dir 導出的數據存放在hdfs上的路徑,這里的路徑值是hdfs上的路徑,并不是文件系統本身的絕對路徑
上述sqoop import命令是對mysql上actionLog庫中的log表進行數據抽取,該表的表結構如下:
mysql> desc log; +--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | log_id | bigint(20) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(255) | YES | | NULL | | | action | varchar(255) | YES | | NULL | | | logger_id | varchar(255) | YES | | NULL | | | time | varchar(255) | YES | | NULL | | +--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
因為指定了導出列為logger_id、time。因此導出到hdfs上的數據如下:
[hadoop@hadoop-test-nn lib]$ hdfs dfs -ls /test/loginInfo Found 1 items -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 211825 2017-08-02 16:04 /test/loginInfo/userLoginInfo.txt [hadoop@hadoop-test-nn lib]$ hdfs dfs -cat /test/loginInfo/userLoginInfo.txt wanger,2017-07-27 14:21:12 zhangsan,2017-07-27 14:37:16 james,2017-07-27 15:27:13 ...
(注:這里對/test/loginInfo下的文本內容進行了合并和重新存放,實際使用過程中該目錄下會產生多個以part-**格式命名的文本,文本內容的格式是一致的)
現在數據已經成功抽取并以文本方式存放到hdfs上了。下面就可以編寫mapreduce程序來對文本進行分析了。
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