用Sqoop进行Mysql 与HDFS / Hbase的互导数据

本文主要是介绍用Sqoop进行Mysql 与HDFS / Hbase的互导数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

grant all privileges on *.* to 'sqoop'@'%' identified by 'sqoop' with grant option;

可以在Linux命令行（不是在Mysql命令行），输入以下代码尝试有没有创建成功

mysql -usqoop -p回车键
sqoop

在sqoop用户下，创建sqoop数据库，在sqoop库中建表employee

create database sqoop;use sqoop;create table employee(employee_id int not null primary key,
employee_name varchar(30));
insert into employee values(101,'zhangsan');
insert into employee values(102,'lisi');
insert into employee values(103,'wangwu');

此时，在sqoop库中的employee表中已经存在三条记录，可以select查询验证。

2、测试sqoop能否成功连接mysql

首先，查看mysql的端口号。在Mysql命令窗口输入：

mysql> show variables like 'port';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| port | 3306 |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

输出端口号（默认是3306）。

然后，退出mysql：exit;

在linux命令行下输入：

因为我的mysql是装载本机上，所以是localhost。

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop

会显示employee这个表的名字，结果如下：

... ...
14/06/03 15:02:11 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
employee
... ...

3、将mysql中的sqoop库中的employee的数据导入到HDFS中

首先，启动hadoop，在hadoop安装目录下输入：

bin/start-all.sh

可以通过jps查看进程，看是否正常启动，以下结果显示启动正常：

3733 SecondaryNameNode
3196 NameNode
4089 TaskTracker
3833 JobTracker
22914 Jps
3471 DataNode

然后，在linux命令行输入：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table employee -m 1

如果过程最后显示：

14/06/03 15:13:35 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 33 bytes in 24.6435 seconds (1.3391 bytes/sec)
14/06/03 15:13:35 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.

查看结果，在linux'命令行输入：

hadoop dfs -ls /user/cwjy1202/employee

显示结果如下：

-rw-r--r--   1 cwjy1202 supergroup          0 2014-06-03 15:13 /user/cwjy1202/employee/_SUCCESS
drwxr-xr-x   - cwjy1202 supergroup          0 2014-06-03 15:13 /user/cwjy1202/employee/_logs
-rw-r--r--   1 cwjy1202 supergroup         33 2014-06-03 15:13 /user/cwjy1202/employee/part-m-00000

其中part-m-00000是表的数据信息，可以查看：

 hadoop dfs -cat /user/cwjy1202/employee/part-m-00000

输出结果为：

Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.101,zhangsan
102,lisi
103,wangwu

导入HDFS成功！！！

4、将HDFS中的数据导入Mysql

首先，将mysql中的sqoop用户中的sqoop库中的employee表中的数据删除。

mysql> use sqoop
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -ADatabase changed
mysql> delete from employee;
Query OK, 3 rows affected (0.04 sec)mysql> select * from employee;
Empty set (0.00 sec)

其次，在linux命令行输入：

sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password sqoop --table employee --export-dir 
hdfs://localhost:9002/user/cwjy1202/employee/part-m-00000

 过程最后会显示，说明成功了：

14/06/03 15:29:57 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 730 bytes in 33.2669 seconds (21.9437 bytes/sec)
14/06/03 15:29:57 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 3 records.

注意：

jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop

这个sqoop是数据库的名字。

下面的localhost是masternode的地址，因为我的是伪分布式，masternode所在的地址是localhost。

--export-dirhdfs://localhost:9002

端口号9002，这个一定注意，一般人的是9000，我的9000被其他占用，我改为了9002，这个要看core-site.xml文件下的自己设置的端口号是什么。

此时，查看mysql中sqoop用户下的sqoop库中的employee表中有没有数据：

mysql> select * from employee;
+-------------+---------------+
| employee_id | employee_name |
+-------------+---------------+
|         101 | zhangsan      |
|         102 | lisi          |
|         103 | wangwu        |
+-------------+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)

导入mysql成功！！！

5、将Mysql数据导入Hbase

首先，在linux命令行输入：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/sqoop --username sqoop --password sqoop --table employee 
--hbase-create-table --hbase-table employee --column-family emplinfo --hbase-row-key employee_id

运行过程最后显示：

14/06/03 15:50:45 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=361
14/06/03 15:50:45 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 0 bytes in 48.8232 seconds (0 bytes/sec)
14/06/03 15:50:45 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records.

然后，在linux命令行输入：

hbase shell

在hbase命令行，查看表employee：

hbase(main):001:0> scan 'employee'
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/hbase-0.98.1-hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.6.4.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
ROW                         COLUMN+CELL                                                                  101                        column=emplinfo:employee_name, timestamp=1401781827088, value=zhangsan       102                        column=emplinfo:employee_name, timestamp=1401781827136, value=lisi           103                        column=emplinfo:employee_name, timestamp=1401781839401, value=wangwu         
3 row(s) in 1.9230 seconds

导入hbase成功！！！

这篇关于用Sqoop进行Mysql 与HDFS / Hbase的互导数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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