Sqoop安装前需要检查之前是否安装了Tez,否则会产生版本或依赖冲突，我们需要移除tez-site.xml，并将hadoop中的mapred-site.xml配置文件中的mapreduce驱动改回成yarn，然后分发到其他节点，hive里面配置的tez也要移除，然后重启hive元数据
Sqoop的安装：
#上传解压
tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local/soft/#配置环境变量
vim /etc/profileexport SQOOP_HOME=/usr/local/soft/sqoop-1.4.7/
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
source /etc/profile# 切换到sqoop配置文件目录
cd /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/conf
# 复制配置文件并重命名
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
# vim sqoop-env.sh 编辑配置文件，并加入以下内容export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/soft/hadoop-3.1.1
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/soft/hadoop-3.1.1
export HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-3.1.3
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/soft/hive-3.1.3/conf
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$HIVE_HOME/lib/*
export HBASE_HOME=/usr/local/soft/hbase-2.2.7
export ZOOCFGDIR=/usr/local/soft/zookeeper-3.8.4/conf
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/soft/zookeeper-3.8.4# 切换到bin目录
cd /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/bin
# vim configure-sqoop 修改配置文件，注释掉没用的内容（就是为了去掉警告信息）注释警告信息
安装成功
sqoop version 
Sqoop的使用：
Sqoop基于MapReduce，必须先启动hadoop才能使用
添加Mysql的驱动连接
# 从HIVE中复制MySQL连接驱动到$SQOOP_HOME/lib
cp /usr/local/soft/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.49.jar /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/lib/# 测试MySQL连通性
sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://master:3306?useSSL=false -username root -password 123456准备MySQL数据
1、登录MySQL数据库
mysql -u root -p123456;2、创建student数据库
create database student;3、切换数据库并导入数据
# mysql shell中执行
use student;
source /root/student.sql;
source /root/score.sql;4、另外一种导入数据的方式
# linux shell中执行
mysql -u root -p123456 student</root/student.sql
mysql -u root -p123456 student</root/score.sql5、使用Navicat运行SQL文件
使用navicat导入文件
6、导出MySQL数据库
mysqldump -u root -p123456 数据库名>任意一个文件名.sql7、import
从传统的关系型数据库导入HDFS、HIVE、HBASE......
MySQLToHDFS
编写脚本，保存为MySQLToHDFS.conf
import
--connect
jdbc:mysql://master:3306/bigdata31?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
students
--m
2
--split-by
id
--target-dir
/data/students_sqoop
--fields-terminated-by
','执行脚本
sqoop --options-file MySQLToHDFS.conf注意事项：
1、--m 表示指定生成多少个Map任务，不是越多越好，因为MySQL Server的承载能力有限
2、当指定的Map任务数>1，那么需要结合--split-by参数，指定分割键，以确定每个map任务到底读取哪一部分数据，最好指定数值型的列，最好指定主键（或者分布均匀的列=>避免每个map任务处理的数据量差别过大）
3、如果指定的分割键数据分布不均，可能导致数据倾斜问题
4、分割的键最好指定数值型的，而且字段的类型为int、bigint这样的数值型
5、编写脚本的时候，注意：例如：--username参数，参数值不能和参数名同一行
--username root // 错误的// 应该分成两行
--username
root6、实际上sqoop在读取mysql数据的时候，用的是JDBC的方式，所以当数据量大的时候，效率不是很高
7、sqoop底层通过MapReduce完成数据导入导出，只需要Map任务，不需要Reduce任务
8、每个Map任务会生成一个文件
MySQLToHive
先会将MySQL的数据导出来并在HDFS上找个目录临时存放，默认为：/user/用户名/表名
然后再将数据加载到Hive中，加载完成后，会将临时存放的目录删除
编写脚本，并保存为MySQLToHIVE.conf文件
import
--connect
jdbc:mysql://master:3306/bigdata31?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
students
--fields-terminated-by
","
--lines-terminated-by
"\n"
--m
3
--split-by
id
--hive-import
--hive-overwrite
--create-hive-table
--hive-database
default
--hive-table
students_hive
--delete-target-dir
--direct将HADOOP_CLASSPATH加入环境变量中
vim /etc/profile
# 加入如下内容
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib/*# 重新加载环境变量
source /etc/profile将hive-site.xml放入SQOOP_HOME/conf/
cp /usr/local/soft/hive-3.1.3/conf/hive-site.xml /usr/local/soft/sqoop-1.4.7/conf/--direct
加上这个参数，可以在导出MySQL数据的时候，使用MySQL提供的导出工具mysqldump，加快导出速度，提高效率，需要将master上的/usr/bin/mysqldump分发至 node1、node2的/usr/bin目录下
#分发
scp /usr/bin/mysqldump node1:/usr/bin/
scp /usr/bin/mysqldump node2:/usr/bin/-e参数的使用
import
--connect
jdbc:mysql://master:3306/bigdata31
--username
root
--password
123456
--fields-terminated-by
"\t"
--lines-terminated-by
"\n"
--m
2
--split-by
id
--e
"select id,name,age,gender,clazz from students where $CONDITIONS"
--hive-import
--hive-overwrite
--create-hive-table
--hive-database
default
--hive-table
students_hive1
--target-dir
/data/students_hive1MySQLToHBase
编写脚本，并保存为MySQLToHBase.conf
import
--connect
jdbc:mysql://master:3306/bigdata31?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
students
--hbase-table
students_sqoop
--hbase-create-table
--hbase-row-key
id
--m
1
--column-family
info在HBase中创建student表
create 'students_sqoop','info'执行脚本
sqoop --options-file MySQLToHBase.confexport
HDFSToMySQL
编写脚本，并保存为HDFSToMySQL.conf
export
--connect
jdbc:mysql://master:3306/bigdata31?useSSL=false
--username
root
--password
123456
--table
students_sqoop
-m
1
--columns
id,name,age,gender,clazz
--export-dir
/data/students_sqoop
--fields-terminated-by
','先清空MySQL student表中的数据，不然会造成主键冲突
执行脚本
sqoop --options-file HDFSToMySQL.conf查看sqoop help
# 查看import的详细帮助
sqoop import --helpsqoop help21/04/26 15:50:36 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
usage: sqoop COMMAND [ARGS]Available commands:codegen Generate code to interact with database recordscreate-hive-table Import a table definition into Hiveeval Evaluate a SQL statement and display the resultsexport Export an HDFS directory to a database tablehelp List available commandsimport Import a table from a database to HDFSimport-all-tables Import tables from a database to HDFSimport-mainframe Import datasets from a mainframe server to HDFSjob Work with saved jobslist-databases List available databases on a serverlist-tables List available tables in a databasemerge Merge results of incremental importsmetastore Run a standalone Sqoop metastoreversion Display version informationSee 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.
