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Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：

业务数据存放在关系数据库中，如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计，单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈，这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析。

对大规模的数据在Hadoop平台上进行分析以后，可能需要将结果同步到关系数据库中作为业务的辅助数据，这时候需要将Hadoop平台分析后的数据导出(export)到关系数据库。

这里，我们介绍Sqoop完成上述基本应用场景所使用的import和export工具，通过一些简单的例子来说明这两个工具是如何做到的。

import和export工具有些通用的选项，如下表所示：

选项

含义说明

--connect

指定JDBC连接字符串

--connection-manager

指定要使用的连接管理器类

--driver

指定要使用的JDBC驱动类

--hadoop-mapred-home

指定$HADOOP_MAPRED_HOME路径

--help

打印用法帮助信息

--password-file

设置用于存放认证的密码信息文件的路径

-P

从控制台读取输入的密码

--password

设置认证密码

--username

设置认证用户名

--verbose

打印详细的运行信息

--connection-param-file

可选，指定存储数据库连接参数的属性文件

数据导入工具import

import工具，是将HDFS平台外部的结构化存储系统中的数据导入到Hadoop平台，便于后续分析。我们先看一下import工具的基本选项及其含义，如下表所示：

选项

含义说明

--append

将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上

--as-avrodatafile

将数据导入到Avro数据文件

--as-sequencefile

将数据导入到SequenceFile

--as-textfile

将数据导入到普通文本文件(默认)

--boundary-query

边界查询，用于创建分片(InputSplit)

--columns

从表中导出指定的一组列的数据

--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)

--direct-split-size

分割输入stream的字节大小(在直接导入模式下)

--fetch-size

从数据库中批量读取记录数

--inline-lob-limit

设置内联的LOB对象的大小

-m,--num-mappers

使用n个map任务并行导入数据

-e,--query

导入的查询语句

--split-by

指定按照哪个列去分割数据

--table

导入的源表表名

--target-dir

导入HDFS的目标路径

--warehouse-dir

HDFS存放表的根路径

--where

指定导出时所使用的查询条件

-z,--compress

启用压缩

--compression-codec

指定Hadoop的codec方式(默认gzip)

--null-string

果指定列为字符串类型，使用指定字符串替换值为null的该类列的值

--null-non-string

如果指定列为非字符串类型，使用指定字符串替换值为null的该类列的值

bin/sqoop help 可以查看出帮助文档 英文的 看不懂

1：sqoop查看mysql有多少个数据库

bin/sqoop list-databases \

--connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306 \

--username root \

--password root

2：将mysql表中数据导入到hdfs中 imports

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \

--username root \

--password root \

--table test_tb

ps：如果没有指定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

ps : 复制的时候一定要注意下 \ 的位置 少个空格都会报错。。。   默认会有4个MapReduce在执行 这里测试数据只有2条 so。。。

数据默认以逗号隔开 可以根据需求进行指定

导入数据至指定hdfs目录

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://hadoop-senior.ibeifeng.com:3306/test \

--username root \

--password 123456 \

--table my_user \

--target-dir /user/beifeng/sqoop/imp_my_user \

--num-mappers 1

ps：  num-mappers 1     指定执行MapReduce的个数为1

target-dir  指定hdfs的目录

sqoop 底层的实现就是MapReduce,import来说，仅仅运行Map Task

数据存储文件

* textfile

* orcfile

* parquet

将数据按照parquet文件格式导出到hdfs指定目录

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \

--username root \

--password root \

--table test_tb \

--target-dir /user/xuyou/sqoop/imp_my_user_parquet \

--fields-terminated-by '@' \

--num-mappers 1 \

--as-parquetfile

ps     fields-terminated-by '@'      数据已@隔开

as-parquetfile      数据按照parquet文件格式存储

columns id,name   这个属性 可以只导入id已经name 这两个列的值

* 在实际的项目中，要处理的数据，需要进行初步清洗和过滤

* 某些字段过滤

* 条件

* join

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://hadoop-senior.ibeifeng.com:3306/test \

--username root \

--password 123456 \

--query 'select id, account from my_user where $CONDITIONS' \

--target-dir /user/beifeng/sqoop/imp_my_user_query \

--num-mappers 1

ps：   query 这个属性代替了 table 可以通过用sql 语句来导出数据

(where $CONDITIONS' 是固定写法 如果需要条件查询可以  select id, account from my_user where $CONDITIONS' and id > 1)

压缩导入至hdfs的数据  可以指定格式

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://hadoop-senior.ibeifeng.com:3306/test \

--username root \

--password 123456 \

--table my_user \

--target-dir /user/beifeng/sqoop/imp_my_sannpy \

--delete-target-dir \

--num-mappers 1 \

--compress \

--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \

--fields-terminated-by '\t'

ps：compress  这个属性 是 开启压缩功能

compression-codec  这个属性是 指定压缩的压缩码  本次是SnappyCodec