Sqoop 工具速查表（中文版）--转
Sqoop用戶手冊（英文版）：http://archive.cloudera.com/cdh/3/sqoop/SqoopUserGuide.html
1.???? 概述
本文檔主要對SQOOP的使用進行了說明，參考內容主要來自于Cloudera SQOOP的官方文檔。為了用中文更清楚明白地描述各參數的使用含義，本文檔幾乎所有參數使用說明都經過了我的實際驗證而得到。
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2.??? sqoop-import
將數據庫表的數據導入到hive中，如果在hive中沒有對應的表，則自動生成與數據庫表名相同的表。
sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password 123456 –table user –split-by id? –hive-import
–split-by指定數據庫表中的主鍵字段名，在這里為id。
| 參數 | 說明 |
| –append | 將數據追加到hdfs中已經存在的dataset中。使用該參數，sqoop將把數據先導入到一個臨時目錄中，然后重新給文件命名到一個正式的目錄中，以避免和該目錄中已存在的文件重名。 |
| –as-avrodatafile | 將數據導入到一個Avro數據文件中 |
| –as-sequencefile | 將數據導入到一個sequence文件中 |
| –as-textfile | 將數據導入到一個普通文本文件中，生成該文本文件后，可以在hive中通過sql語句查詢出結果。 |
| –columns<col,col,col…> | 指定要導入的字段值，格式如：–columns id,username |
| –direct | 直接導入模式，使用的是關系數據庫自帶的導入導出工具。官網上是說這樣導入會更快 |
| –direct-split-size | 在使用上面direct直接導入的基礎上，對導入的流按字節數分塊，特別是使用直連模式從PostgreSQL導入數據的時候，可以將一個到達設定大小的文件分為幾個獨立的文件 |
| –inline-lob-limit | 設定大對象數據類型的最大值 |
| -m,–num-mappers | 啟動N個map來并行導入數據，默認是4個，最好不要將數字設置為高于集群的節點數 |
| –query，-e<statement> | 從查詢結果中導入數據，該參數使用時必須指定–target-dir、–hive-table，在查詢語句中一定要有where條件且在where條件中需要包含$CONDITIONS，示例： –query ‘select * from person where $CONDITIONS ‘ –target-dir /user/hive/warehouse/person –hive-table person |
| –split-by<column-name> | 表的列名，用來切分工作單元，一般后面跟主鍵ID |
| –table <table-name> | 關系數據庫表名，數據從該表中獲取 |
| –target-dir <dir> | 指定hdfs路徑 |
| –warehouse-dir <dir> | 與–target-dir不能同時使用，指定數據導入的存放目錄，適用于hdfs導入，不適合導入hive目錄 |
| –where | 從關系數據庫導入數據時的查詢條件，示例：–where ‘id = 2′ |
| -z,–compress | 壓縮參數，默認情況下數據是沒被壓縮的，通過該參數可以使用gzip壓縮算法對數據進行壓縮，適用于SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件 |
| –compression-codec | Hadoop壓縮編碼，默認是gzip |
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增量導入
| 參數 | 說明 |
| –check-column (col) | 用來作為判斷的列名，如id |
| –incremental (mode) | append：追加，比如對大于last-value指定的值之后的記錄進行追加導入。lastmodified：最后的修改時間，追加last-value指定的日期之后的記錄 |
| –last-value (value) | 指定自從上次導入后列的最大值（大于該指定的值），也可以自己設定某一值 |
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3.??? sqoop-import-all-tables
將數據庫里的所有表導入到HDFS中，每個表在hdfs中都對應一個獨立的目錄。
sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test
sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –hive-import
| 參數 | 說明 |
| –as-avrodatafile | 同import參數 |
| –as-sequencefile | 同import參數 |
| –as-textfile | 同import參數 |
| –direct | 同import參數 |
| –direct-split-size <n> | 同import參數 |
| –inline-lob-limit <n> | 同import參數 |
| -m,–num-mappers <n> | 同import參數 |
| –warehouse-dir <dir> | 同import參數 |
| -z,–compress | 同import參數 |
| –compression-codec | 同import參數 |
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4.sqoop-export
從hdfs中導數據到關系數據庫中
sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password 123456? –table TBLS2 –export-dir sqoop/test
| 參數 | 說明 |
| –direct | 快速模式，利用了數據庫的導入工具，如mysql的mysqlimport，可以比jdbc連接的方式更為高效的將數據導入到關系數據庫中。 |
| –export-dir <dir> | 存放數據的HDFS的源目錄 |
| -m,–num-mappers <n> | 啟動n個map來并行導入數據，默認是4個，最好不要將數字設置為高于集群的最大Map數 |
| –table <table-name> | 要導入到的關系數據庫表 |
| –update-key <col-name> | 后面接條件列名，通過該參數，可以將關系數據庫中已經存在的數據進行更新操作，類似于關系數據庫中的update操作 |
| –update-mode <mode> | 更新模式，有兩個值updateonly和默認的allowinsert，該參數只能是在關系數據表里不存在要導入的記錄時才能使用，比如要導入的hdfs中有一條id=1的記錄，如果在表里已經有一條記錄id=2，那么更新會失敗。 |
| –staging-table <staging-table-name> | 該參數是用來保證在數據導入關系數據庫表的過程中事務安全性的，因為在導入的過程中可能會有多個事務，那么一個事務失敗會影響到其它事務，比如導入的數據會出現錯誤或出現重復的記錄等等情況，那么通過該參數可以避免這種情況。創建一個與導入目標表同樣的數據結構，保留該表為空在運行數據導入前，所有事務會將結果先存放在該表中，然后最后由該表通過一次事務將結果寫入到目標表中 |
| –clear-staging-table | 如果該staging-table非空，則通過該參數可以在運行導入前清除staging-table里的數據 |
| –batch | 該模式用于執行基本語句（暫時還不太清楚含義） |
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5.sqoop-job
用來生成一個sqoop的任務，生成后，該任務并不執行，除非使用命令執行該任務。
sqoop job
| 參數 | 說明 |
| –create <job-id> | 生成一個job，示例如：sqoop job –create myjob? — import –connectjdbc:mysql://localhost:3306/test –table person |
| –delete <job-id> | 刪除一個jobsqoop job –delete myjob |
| –exec <job-id> | 執行一個jobsqoop job –exec myjob |
| –help | 顯示幫助說明 |
| –list | 顯示所有的jobsqoop job –list |
| –meta-connect <jdbc-uri> | 用來連接metastore服務，示例如：–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://localhost:16000/sqoop |
| –show <job-id> | 顯示一個job的各種參數sqoop job –show myjob |
| –verbose | 打印命令運行時的詳細信息 |
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6.sqoop-metastore
記錄sqoop job的元數據信息，如果不啟動metastore實例，則默認的元數據存儲目錄為：~/.sqoop，如果要更改存儲目錄，可以在配置文件sqoop-site.xml中進行更改。
metastore實例啟動：sqoop metastore
| 參數 | 說明 |
| -shutdown | 關閉一個運行的metastore實例 |
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7.sqoop-merge
將HDFS中不同目錄下面的數據合在一起，并存放在指定的目錄中，示例如：
sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id
其中，–class-name所指定的class名是對應于Person.jar中的Person類，而Person.jar是通過Codegen生成的
| 參數 | 說明 |
| –new-data <path> | Hdfs中存放數據的一個目錄，該目錄中的數據是希望在合并后能優先保留的，原則上一般是存放越新數據的目錄就對應這個參數。 |
| –onto <path> | Hdfs中存放數據的一個目錄，該目錄中的數據是希望在合并后能被更新數據替換掉的，原則上一般是存放越舊數據的目錄就對應這個參數。 |
| –merge-key <col> | 合并鍵，一般是主鍵ID |
| –jar-file <file> | 合并時引入的jar包，該jar包是通過Codegen工具生成的jar包 |
| –class-name <class> | 對應的表名或對象名，該class類是包含在jar包中的 |
| –target-dir <path> | 合并后的數據在HDFS里的存放目錄 |
8.sqoop-codegen
將關系數據庫表映射為一個java文件、java class類、以及相關的jar包，作用主要是兩方面：
1、? 將數據庫表映射為一個Java文件，在該Java文件中對應有表的各個字段。
2、? 生成的Jar和class文件在metastore功能使用時會用到。
基礎語句：
sqoop codegen –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive –username root –password 123456 –table TBLS2
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| 參數 | 說明 |
| –bindir <dir> | 指定生成的java文件、編譯成的class文件及將生成文件打包為JAR的JAR包文件輸出路徑 |
| –class-name <name> | 設定生成的Java文件指定的名稱 |
| –outdir <dir> | 生成的java文件存放路徑 |
| –package-name<name> | 包名，如cn.cnnic，則會生成cn和cnnic兩級目錄，生成的文件（如java文件）就存放在cnnic目錄里 |
| –input-null-non-string<null-str> | 在生成的java文件中，可以將null字符串設為想要設定的值（比如空字符串’’） |
| –input-null-string<null-str> | 同上，設定時，最好與上面的屬性一起設置，且設置同樣的值（比如空字符串等等）。 |
| –map-column-java<arg> | 數據庫字段在生成的java文件中會映射為各種屬性，且默認的數據類型與數據庫類型保持對應，比如數據庫中某字段的類型為bigint，則在Java文件中的數據類型為long型，通過這個屬性，可以改變數據庫字段在java中映射的數據類型，格式如：–map-column-java DB_ID=String,id=Integer |
| –null-non-string<null-str> | 在生成的java文件中，比如TBL_ID==null?”null”:”"，通過這個屬性設置可以將null字符串設置為其它值如ddd，TBL_ID==null?”ddd”:”" |
| –null-string<null-str> | 同上，使用的時候最好和上面的屬性一起用，且設置為相同的值 |
| –table <table-name> | 對應關系數據庫的表名，生成的java文件中的各屬性與該表的各字段一一對應。 |
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9.sqoop-create-hive-table
生成與關系數據庫表的表結構對應的HIVE表
基礎語句：
sqoop create-hive-table –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 –table TBLS –hive-table h_tbls2
| 參數 | 說明 |
| –hive-home <dir> | Hive的安裝目錄，可以通過該參數覆蓋掉默認的hive目錄 |
| –hive-overwrite | 覆蓋掉在hive表中已經存在的數據 |
| –create-hive-table | 默認是false,如果目標表已經存在了，那么創建任務會失敗 |
| –hive-table | 后面接要創建的hive表 |
| –table | 指定關系數據庫表名 |
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10.sqoop-eval
可以快速地使用SQL語句對關系數據庫進行操作，這可以使得在使用import這種工具進行數據導入的時候，可以預先了解相關的SQL語句是否正確，并能將結果顯示在控制臺。
查詢示例：
sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -query “SELECT * FROM tbls LIMIT 10″
數據插入示例：
sqoop eval –connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive -username root -password 123456 -e “INSERT INTO TBLS2
VALUES(100,1375170308,1,0,’hadoop’,0,1,’guest’,'MANAGED_TABLE’,'abc’,'ddd’)”
-e、-query這兩個參數經過測試，比如后面分別接查詢和插入SQL語句，皆可運行無誤，如上。
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11.sqoop-list-databases
打印出關系數據庫所有的數據庫名
sqoop list-databases –connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password 123456
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12.sqoop-list-tables
打印出關系數據庫某一數據庫的所有表名
sqoop list-tables –connect jdbc:mysql://localhost:3306/zihou -username root -password 123456
13.sqoop-help
打印sqoop幫助信息
語句：sqoop help
14.sqoop-version
顯示sqoop版本信息
語句：sqoop version
15.公共參數
??? Hive參數
| 參數 | 說明 |
| –hive-delims-replacement <arg> | 用自定義的字符串替換掉數據中的\n, \r, and \01等字符 |
| –hive-drop-import-delims | 在導入數據到hive中時，去掉數據中\n,\r和\01這樣的字符 |
| –map-column-hive <arg> | 生成hive表時，可以更改生成字段的數據類型，格式如：–map-column-hiveTBL_ID=String,LAST_ACCESS_TIME=string |
| –hive-partition-key | 創建分區，后面直接跟分區名即可，創建完畢后，通過describe 表名可以看到分區名，默認為string型 |
| –hive-partition-value<v> | 該值是在導入數據到hive中時，與–hive-partition-key設定的key對應的value值 |
| –hive-home <dir> | Hive的安裝目錄，可以通過該參數覆蓋掉默認的hive目錄 |
| –hive-import | 將數據從關系數據庫中導入到hive表中 |
| –hive-overwrite | 覆蓋掉在hive表中已經存在的數據 |
| –create-hive-table | 默認是false,如果目標表已經存在了，那么創建任務會失敗 |
| –hive-table | 后面接要創建的hive表 |
| –table | 指定關系數據庫表名 |
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數據庫連接參數
| 參數 | 說明 |
| –connect <jdbc-uri> | Jdcb連接url，示例如：–connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive |
| –connection-manager <class-name> | 指定要使用的連接管理類 |
| –driver <class-name> | 數據庫驅動類 |
| –hadoop-home <dir> | Hadoop根目錄 |
| –help | 打印幫助信息 |
| -P | 從控制端讀取密碼 |
| –password <password> | Jdbc url中的數據庫連接密碼 |
| –username <username> | Jdbc url中的數據庫連接用戶名 |
| –verbose | 在控制臺打印出詳細信息 |
| –connection-param-file <filename> | 一個記錄著數據庫連接參數的文件 |
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文件輸出參數
用于import場景。
示例如：
sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –P –table person –split-by id –check-column id –incremental append? –last-value 1 –enclosed-by ‘\”‘
–escaped-by \# –fields-terminated-by .
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| 參數 | 說明 |
| –enclosed-by <char> | 給字段值前后加上指定的字符，比如雙引號，示例：–enclosed-by ‘\”‘，顯示例子：”3″,”jimsss”,”dd@dd.com” |
| –escaped-by <char> | 給雙引號作轉義處理，如字段值為”測試”，經過–escaped-by \\處理后，在hdfs中的顯示值為：\”測試\”，對單引號無效 |
| –fields-terminated-by <char> | 設定每個字段是以什么符號作為結束的，默認是逗號，也可以改為其它符號，如句號.，示例如：–fields-terminated-by. |
| –lines-terminated-by <char> | 設定每條記錄行之間的分隔符，默認是換行，但也可以設定自己所需要的字符串，示例如：–lines-terminated-by ‘#’ 以#號分隔 |
| –mysql-delimiters | Mysql默認的分隔符設置，字段之間以,隔開，行之間以換行\n隔開，默認轉義符號是\，字段值以單引號’包含起來 |
| –optionally-enclosed-by <char> | enclosed-by是強制給每個字段值前后都加上指定的符號，而–optionally-enclosed-by只是給帶有雙引號或單引號的字段值加上指定的符號，故叫可選的。示例如：–optionally-enclosed-by ‘$’?? 顯示結果： $”hehe”,測試$ |
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文件輸入參數
對數據格式的解析，用于export場景，與文件輸出參數相對應。
示例如：
sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username root –password 123456? –table person2 –export-dir /user/hadoop/person –staging-table person3 –clear-staging-table –input-fields-terminated-by ‘,’
在hdfs中存在某一格式的數據，在將這樣的數據導入到關系數據庫中時，必須要按照該格式來解析出相應的字段值，比如在hdfs中有這樣格式的數據：
3,jimsss,dd@dd.com,1,2013-08-07 16:00:48.0,”hehe”,測試
上面的各字段是以逗號分隔的，那么在解析時，必須要以逗號來解析出各字段值，如：–input-fields-terminated-by ‘,’
| 參數 | 說明 |
| –input-enclosed-by <char> | 對字段值前后有指定的字符，比如雙引號的值進行解析：–input-enclosed-by ‘\”‘，數據例子：”3″,”jimsss”,”dd@dd.com” |
| –input-escaped-by <char> | 對含有轉義雙引號的字段值作轉義處理，如字段值為\”測試\”，經過–input-escaped-by \\處理后，解析得到的值為：”測試”，對單引號無效。 |
| –input-fields-terminated-by <char> | 以字段間的分隔符來解析得到各字段值，示例如：– input-fields-terminated-by, |
| –input-lines-terminated-by <char> | 以每條記錄行之間的分隔符來解析得到字段值，示例如：–input-lines-terminated-by ‘#’ 以#號分隔 |
| –input-optionally-enclosed-by <char> | 與–input-enclosed-by功能相似，與–input-enclosed-by的區別參見輸出參數中對–optionally-enclosed-by的描述 |
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轉自子猴博客：http://www.zihou.me/html/2014/01/28/9114.html
轉載于:https://www.cnblogs.com/conbein/p/3636077.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Sqoop 工具速查表（中文版）--转的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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