本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，博主为石山园，博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan 。该系列课程是应邀实验楼整理编写的，这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式，可以边看博客边上机实验，课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237
【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件
1、搭建环境
部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限（一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app）。
Hadoop搭建环境：
l 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64位，单核，1G内存
l JDK：1.7.0_55 64位
l Hadoop：1.1.2
2、Sqoop介绍
2.1 Sqoop简介
Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具，充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输，发展至今主要演化了二大版本，Sqoop1和Sqoop2。
Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，支持关系型数据库和hive、hdfs，hbase之间数据的相互导入，可以使用全表导入和增量导入。
那么为什么选择Sqoop呢？
l 高效可控的利用资源，任务并行度，超时时间。
l 数据类型映射与转化，可自动进行，用户也可自定义
l 支持多种主流数据库，MySQL,Oracle，SQL Server，DB2等等
2.2 Sqoop1和Sqoop2比较
2.2.1 Sqoop1和Sqoop2异同
l 两个不同的版本，完全不兼容
l 版本号划分区别，Apache版本：1.4.x(Sqoop1); 1.99.x(Sqoop2) CDH版本 : Sqoop-1.4.3-cdh4(Sqoop1) ; Sqoop2-1.99.2-cdh4.5.0 (Sqoop2)
l Sqoop2比Sqoop1的改进
（1）引入Sqoop server，集中化管理connector等
（2）多种访问方式：CLI,Web UI，REST API
（3）引入基于角色的安全机制
2.2.2 Sqoop1与Sqoop2的架构图
Sqoop架构图1
![clip_image002]( "clip_image002")
Sqoop架构图2
![clip_image004]( "clip_image004")
2.2.3 Sqoop1与Sqoop2的优缺点
| 比较 |
Sqoop1 |
Sqoop2 |
| 架构 |
仅仅使用一个Sqoop客户端 |
引入了Sqoop server集中化管理connector，以及rest api，web，UI，并引入权限安全机制 |
| 部署 |
部署简单，安装需要root权限，connector必须符合JDBC模型 |
架构稍复杂，配置部署更繁琐 |
| 使用 |
命令行方式容易出错，格式紧耦合，无法支持所有数据类型，安全机制不够完善，例如密码暴漏 |
多种交互方式，命令行，web UI，rest API，conncetor集中化管理，所有的链接安装在Sqoop server上，完善权限管理机制，connector规范化，仅仅负责数据的读写 |
![clip_image006]( "clip_image006")
3、安装部署Sqoop
3.1 下载Sqoop
可以到apache基金sqoop官网http://hive.apache.org/，选择镜像下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/下载一个稳定版本，如下图所示下载支持Hadoop1.X的1.4.5版本gz包：
![clip_image008]( "clip_image008")
也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，解压该安装包并把该安装包复制到/app目录中
cd /home/shiyanlou/install-pack
tar -xzf sqoop-1.4.5.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz
mv sqoop-1.4.5.bin__hadoop-1.0.0 /app/sqoop-1.4.5
ll /app
![clip_image010]( "clip_image010")
3.2 设置/etc/profile参数
编辑/etc/profile文件，加入sqoop的Home路径和在PATH加入bin的路径：
export SQOOP_HOME=/app/sqoop-1.4.5
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
![clip_image012]( "clip_image012")
编译配置文件/etc/profile，并确认生效
source /etc/profile
echo $PATH
3.3 设置bin/configure-sqoop配置文件
修改bin/configure-sqoop配置文件
cd /app/sqoop-1.4.5/bin
sudo vi configure-sqoop
注释掉HBase和Zookeeper等检查（除非使用HBase和Zookeeper等HADOOP上的组件）
![clip_image014]( "clip_image014")
3.4 设置conf/sqoop-env.sh配置文件
如果不存在sqoop-env.sh文件，复制sqoop-env-template.sh文件，然后修改sqoop-env.sh配置文件
cd /app/sqoop-1.4.5/conf
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
sudo vi sqoop-env.sh
![clip_image016]( "clip_image016")
设置hadoop运行程序所在路径和hadoop-*-core.jar路径（Hadoop1.X需要配置）
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/app/hadoop-1.1.2
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/app/hadoop-1.1.2
![clip_image018]( "clip_image018")
编译配置文件sqoop-env.sh使之生效
3.5 验证安装完成
输入如下命令验证是否正确安装sqoop，如果正确安装则出现sqoop提示
sqoop help
![clip_image020]( "clip_image020")
4、文件导入/导出
4.1 MySql数据导入到HDFS中
如果没有安装MySql，请参照第8课3.1进行安装
4.1.1 下载MySql驱动
到MySql官网进入下载页面：http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ ，选择所需要的版本进行下载，这里下载的zip格式的文件，然后在本地解压：
![clip_image022]( "clip_image022")
也可以在/home/shiyanlou/install-pack目录中找到该安装包，把MySql驱动包使用如下命令放到Sqoop的lib目录下
cd /home/shiyanlou/install-pack
cp mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar /app/sqoop-1.4.5/lib
![clip_image024]( "clip_image024")
4.1.2 启动MySql服务
查看MySql服务并查看状态，如果没有启动则启动服务
sudo service mysql status
sudo service mysql start
![clip_image026]( "clip_image026")
4.1.3 查看MySql中的数据表
进入MySql数据库，选择有数据的一张表查看内容，比较导出结果是否正确，输入如下命令：
mysql -uhive -phive
mysql>show databases;
mysql>use hive;
mysql>show tables;
mysql>select TBL_ID, CREATE_TIME, DB_ID, OWNER, TBL_NAME,TBL_TYPE from TBLS;
![clip_image028]( "clip_image028")
![clip_image030]( "clip_image030")
4.1.4 把MySql数据导入到HDFS中
使用如下命令列出MySql中所有数据库：
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/ --username hive --password hive
![clip_image032]( "clip_image032")
使用如下命令把hive数据库TBLS表数据导入到HDFS中：
sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/hive --username hive --password hive --table TBLS -m 1
l--username 数据库用户名
l--password连接数据库密码
l--table 表名
l-m 1表示map数
![clip_image034]( "clip_image034")
4.1.5 查看导出结果
使用如下命令查看导出到HDFS结果，文件路径在当前用户hadoop目录下增加了TBLS表目录，查看part-m-00000文件：
hadoop fs -ls /user/shiyanlou/TBLS
hadoop fs -cat /user/shiyanlou/TBLS/part-m-00000
![clip_image036]( "clip_image036")
4.2 MySql数据导入到Hive中
4.2.1 启动metastore和hiveserver
在使用hive之前需要启动metastore和hiveserver服务，通过如下命令启用：
hive --service metastore &
hive --service hiveserver &
启动用通过jps命令可以看到两个进行运行在后台
![clip_image038]( "clip_image038")
4.2.2 从MySql导入表数据到Hive中
使用如下命令到把MySql中TBLS表数据导入到Hive中：
sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop:3306/hive --username hive --password hive --table TBLS --hive-table MySql2Hive --hive-import -m 1
l-- username为mysql中的数据库连接用户名
l--password为mysql中的数据库连接密码
l--table为导出表
l--hive-table test1 为导出表在Hive中的名称
l-m 1表示map数
![clip_image040]( "clip_image040")
![clip_image042]( "clip_image042")
从运行的日志可以看到，这个过程有两个阶段：
1. 第一个阶段是从MySql中把数据到HDFS文件中
2. 第二个阶段是从HDFS中把数据写入到MySql中
4.2.3 查看导出结果
登录hive，在hive创建表并查看该表，命令如下：
hive
hive>show tables;
hive>desc MySql2Hive;
![clip_image044]( "clip_image044")
本文转自shishanyuan博客园博客，原文链接： http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4648275.html ，如需转载请自行联系原作者
