一、Sqoop 基本命令

1. 查看所有命令

# sqoop help

2. 查看某条命令的具体使用方法

# sqoop help 命令名

二、Sqoop 与 MySQL

1. 查询MySQL所有数据库

通常用于 Sqoop 与 MySQL 连通测试：

sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \
--username root \
--password root

2. 查询指定数据库中所有数据表

sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
--username root \
--password root

三、Sqoop 与 HDFS

3.1 MySQL数据导入到HDFS

1. 导入命令

示例：导出 MySQL 数据库中的 help_keyword 表到 HDFS 的 /sqoop 目录下，如果导入目录存在则先删除再导入，使用 3 个 map tasks 并行导入。

注：help_keyword 是 MySQL 内置的一张字典表，之后的示例均使用这张表。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \     
--username root \
--password root \
--table help_keyword \           # 待导入的表
--delete-target-dir \            # 目标目录存在则先删除
--target-dir /sqoop \            # 导入的目标目录
--fields-terminated-by '\t'  \   # 指定导出数据的分隔符
-m 3                             # 指定并行执行的 map tasks 数量

日志输出如下，可以看到输入数据被平均 split 为三份，分别由三个 map task 进行处理。数据默认以表的主键列作为拆分依据，如果你的表没有主键，有以下两种方案：

• 添加 -- autoreset-to-one-mapper 参数，代表只启动一个 map task，即不并行执行；
• 若仍希望并行执行，则可以使用 --split-by <column-name> 指明拆分数据的参考列。

2. 导入验证

# 查看导入后的目录
hadoop fs -ls  -R /sqoop
# 查看导入内容
hadoop fs -text  /sqoop/part-m-00000

查看 HDFS 导入目录,可以看到表中数据被分为 3 部分进行存储，这是由指定的并行度决定的。

3.2 HDFS数据导出到MySQL

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hdfs \        # 导出数据存储在 MySQL 的 help_keyword_from_hdf 的表中
    --export-dir /sqoop  \
    --input-fields-terminated-by '\t'\
    --m 3 

表必须预先创建，建表语句如下：

CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword ;

四、Sqoop 与 Hive

4.1 MySQL数据导入到Hive

Sqoop 导入数据到 Hive 是通过先将数据导入到 HDFS 上的临时目录，然后再将数据从 HDFS 上 Load 到 Hive 中，最后将临时目录删除。可以使用 target-dir 来指定临时目录。

1. 导入命令

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
  --username root \
  --password root \
  --table help_keyword \        # 待导入的表     
  --delete-target-dir \         # 如果临时目录存在删除
  --target-dir /sqoop_hive  \   # 临时目录位置
  --hive-database sqoop_test \  # 导入到 Hive 的 sqoop_test 数据库，数据库需要预先创建。不指定则默认为 default 库
  --hive-import \               # 导入到 Hive
  --hive-overwrite \            # 如果 Hive 表中有数据则覆盖，这会清除表中原有的数据，然后再写入
  -m 3                          # 并行度

导入到 Hive 中的 sqoop_test 数据库需要预先创建，不指定则默认使用 Hive 中的 default 库。

 # 查看 hive 中的所有数据库
 hive>  SHOW DATABASES;
 # 创建 sqoop_test 数据库
 hive>  CREATE DATABASE sqoop_test;

2. 导入验证

# 查看 sqoop_test 数据库的所有表
 hive>  SHOW  TABLES  IN  sqoop_test;
# 查看表中数据
 hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;

3. 可能出现的问题

如果执行报错 java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf，则需将 Hive 安装目录下 lib 下的 hive-exec-**.jar 放到 sqoop 的 lib 。

[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-*
-rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11 月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar
[root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar  ${SQOOP_HOME}/lib

4.2 Hive 导出数据到MySQL

由于 Hive 的数据是存储在 HDFS 上的，所以 Hive 导入数据到 MySQL，实际上就是 HDFS 导入数据到 MySQL。

1. 查看Hive表在HDFS的存储位置

# 进入对应的数据库
hive> use sqoop_test;
# 查看表信息
hive> desc formatted help_keyword;

Location 属性为其存储位置：

这里可以查看一下这个目录，文件结构如下：

3.2 执行导出命令

sqoop export  \
    --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \
    --username root \
    --password root \
    --table help_keyword_from_hive \
    --export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword  \
    -input-fields-terminated-by '\001' \             # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001
    --m 3 

MySQL 中的表需要预先创建：

CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword ;

五、Sqoop 与 HBase

本小节只讲解从 RDBMS 导入数据到 HBase，因为暂时没有命令能够从 HBase 直接导出数据到 RDBMS。

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