sqoop用于在hadoop（hdfs、hive）和关系型数据库等结构化数据存储之间相关导数据的场景。Sqoop于2012年3月孵化出来，现在是一个顶级的Apache项目。
请注意，1.99.7与1.4.6不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
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将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。
在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
首先得准备好hadoop和java环境，这里不重复说。
这里使用 sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz。
解压程序：
tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/modules/修改配置文件：
进入sqoop的解压路径，进入conf目录
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
修改内容：
#export HADOOP_COMMON_HOME=
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/modules/hadoop-2.8.4
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
#export HADOOP_MAPRED_HOME=
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/modules/hadoop-2.8.4
#Set the path to where bin/hive is available
#export HIVE_HOME=
export HIVE_HOME=/opt/modules/hive-1.2.1-bin
#Set the path for where zookeper config dir is
#export ZOOCFGDIR=
export ZOOCFGDIR=/opt/modules/zookeeper-3.4.10/conf准备需要连接的关系型数据库的连接驱动，这里使用MySQL，所以下载 mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar，然后
cp -a mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib接着配置环境变量：
vim /etc/profile.d/sqoop.sh
#!/bin/bash
export SQOOP_HOME=/opt/modules/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha
export PATH=$PATH:${SQOOP_HOME}/bin验证sqoop：
sqoop help在详细说明sqoop的用法之前，先来点简单案例熟悉下
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE等）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
先在mysql中准备些数据：
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');导入全部数据：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata121:3306/company \ jdbc的连接串
--username root \ 用户名
--password 000000 \ 密码
--table staff \ 数据源的表
--target-dir /user/company \ hdfs指定目录
--delete-target-dir \ 目标目录存在就删除
--num-mappers 1 \ map数目
--fields-terminated-by "\t" 输出到hdfs的分隔符查询导入：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata121:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \ 写入到hdfs文件中的字段分隔符
--query 'select name,sex from staff where id <=3 and $CONDITIONS;' 执行的sql查询语句
尖叫提示1：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.即where语句的最后面一定要加上 and $CONDITIONS
尖叫提示2：如果query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转义符，防止shell识别为自己的变量。导入指定列：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--columns id,sex \ 导入指定列
--table staff
尖叫提示：columns中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格
像这种只是简单对列进行筛选的，用上面的方式就好，如果需要进行where之类的条件筛选，那么还是使用查询导入使用sqoop关键字筛选查询导入数据：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--target-dir /user/company \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--table staff \
--where "id=2" 这个其实相当于select中的where语句
这个方式其实就相当于--query方式进行查询导入
尖叫提示：在Sqoop中可以使用sqoop import -D property.name=property.value这样的方式加入执行任务的参数，多个参数用空格隔开。sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/Andy \
--username root \
--password 000000 \
--table aca \
--num-mappers 1 \
--hive-import \ 指定导入到hive中
--fields-terminated-by "\t" \ 指定字段分隔符
--hive-overwrite \ 覆盖导入
--hive-table staff_hive 指定导入到hive中的表
尖叫提示1：从MYSQL到Hive，本质是从MYSQL => HDFS => load To Hive
尖叫提示2：hive表不存在时，自动创建。表存在默认就会自动覆盖数据 在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE等）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。
mysql创建aca表
create table abc(id int,name VARCHAR(5));
hive导入mysql
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/test\
--username root \
--password 000000 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--table abc \
--num-mappers 1 \
--input-fields-terminated-by "\t"
尖叫提示1：Mysql中如果表不存在，不会自动创建。表不存在会报错
尖叫提示2：数据是追加的，不是覆盖使用opt格式文件打包sqoop命令，文件后缀必须是.opt
vi ./job_HDFS2RDBMS.opt
#以下命令是从staff_hive中追加导入到mysql的aca表中
# 格式基本上是 option /n value
export
--connect
jdbc:mysql://bigdata113:3306/Andy
--username
root
--password
000000
--table
aca
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"
格式必须验证按照上面的写，选项和参数各自独立一行执行脚本：
sqoop --options-file job_HDFS2RDBMS.optsqoop的用法其实是以 sqoop subcommand options 的形式的，有很多子命令，选项也有公有选项以及独有选项，下面看看每个子命令的用法
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --connect | 连接关系型数据库的URL |
| --driver | Hadoop根目录 |
| --connection-manager | 指定要使用的连接管理类 |
| --password | 连接数据库的密码 |
| --username | 连接数据库的用户名 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --enclosed-by |
给字段值前加上指定的字符 |
| --escaped-by |
对字段中的双引号加转义符 |
| --fields-terminated-by |
设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号 |
| --lines-terminated-by |
设定每行记录之间的分隔符，默认是\n |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --input-enclosed-by |
对字段值前后加上指定字符 |
| --input-escaped-by |
对含有转移符的字段做转义处理 |
| --input-fields-terminated-by |
字段之间的分隔符 |
| --input-lines-terminated-by |
行之间的分隔符 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --hive-delims-replacement |
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符 |
| --hive-drop-import-delims | 在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符 |
| --map-column-hive |
生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型 |
| --hive-partition-key | 创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string |
| --hive-partition-value |
导入数据时，指定某个分区的值 |
| --hive-import | 将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
| --hive-overwrite | 覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
| --create-hive-table | 默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。 |
| --hive-table | 后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名 |
| --table | 指定关系数据库的表名 |
将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。导入数据时，默认是追加的方式。
导入到hive中
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/Andy \
--username root \
--password 000000 \
--table access \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t"增量导入：
有几个关键参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --check-column 字段名 | 检查增量的字段名 |
| --incremental append | lastmodified | 两种增加方式，后面有讲区别 |
| --last-value value | 指定增量的最后一个值的界限 |
append模式：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/Andy \
--username root \
--password 000000 \
--table aca \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 10 在check-column指定的字段中，下一次导入的开始的行的id的值
尖叫提示1：append不能与--hive-等参数同时使用
尖叫提示2：如果 --last-value N , N > MYSQL中最大行数，则HDFS会创建一个空文件。如果N<=0 , 那么就是所有数据lastmodified模式：
先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');
先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t" \
--m 1
再增量导入一部分数据:
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \ 指定为lastmodified模式
--m 1 \
--last-value "2019-05-17 09:50:12" \
--append 指定为追加模式
尖叫提示1：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要--append（追加）还是要--merge-key COLUMN（合并）
尖叫提示2：在Hive中，如果不指定输出路径，可以去看以下两个目录
1. /user/root（此为用户名）追加模式中会将文件输出到这里
如果需要导入到hive中的表时，需要—target-dir 指定输出目录到hive的目录
2. /user/hive/warehouse 个人配置的目录，普通模式下会输出到这里
尖叫提示3：last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中
注意：lastmodified模式下，如果不指定输出hdfs路径，就是输出到/user/root/TABLE_NAME/ 下，不会再 /user/hive/warehouse/ 下，这点要注意Last-modified和append的区别：
1、append，在导入的新数据ID值是连续时采用，对数据进行附加 加不加–last-value的区别在于：数据是否冗余，如果不加，则会导入源表中的所有数据导致数据冗余。加了就表示将大于 last-value值的行导入，小于的就不导入。而且作为 –check-column的字段必须是可比较的类型，字符是不行的，通常是数字，比如表的主键id
2、lastmodified，在源表中有数据更新的时候使用，检查列就必须是一个时间戳或日期类型的字段，更新完之后，last-value会被设置为执行增量导入时的当前系统时间，当使用–incremental lastmodified模式进行导入且导入目录已存在时，需要使用–merge-key或–append ，--merge-key会将所有的行根据指定的key进行合并
导入>=last-value的值。--incremental lastmodified --check-column created --last-value '2012-02-01 11:0:00'
就是只导入修改时间 比'2012-02-01 11:0:00'更大的数据，如果存在就覆盖。
--append 就是将指定时间之后的数据追加，不会做覆盖从HDFS（包括Hive和HBase）中将数据导出到关系型数据库中。
从hdfs导出到mysql
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/Andy \
--username root \
--password 000000 \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ hdfs导出路径
--table aca \
--num-mappers 1 \
--input-fields-terminated-by "\t"将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。
sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /opt/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
用法和import类似，只是把import换成codegen，打包成jar，但是不执行。
默认会在/tmp/sqoop-root/compile/[JOB_ID]/ 生成对应的jar包常用参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --bindir |
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径 |
| --class-name |
设定生成的Java文件指定的名称 |
用于单独创建hive表
sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--hive-table hive_staff1 指定创建的表名 可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。
sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--query "SELECT * FROM staff" 查询语句可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录
bin/sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--hive-import \
--fields-terminated-by "\t"用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。
生成job
$ bin/sqoop job \
--create myjob -- import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000
显示job
$ bin/sqoop job \
--list
执行job
$ bin/sqoop job \
--exec myjob
尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的--之间有一个空格
尖叫提示：如果需要连接metastore，则--meta-connect
执行的结果在HDFS：/user/root/ 目录中，即导出所有表到/user/root中
显示mysql库：
sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/ \
--username root \
--password 000000显示mysql表：
sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中
数据环境：注意:以下数据自己手动改成\t
new_staff
1 AAA male
2 BBB male
3 CCC male
4 DDD male
old_staff
1 AAA female
2 CCC female
3 BBB female
6 DDD female
尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为\t，行与行之间的分割符为\n，如果直接复制，请检查。
开始合并
创建JavaBean：将数据以及任务打包成jar包
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://bigdata113:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table staff \
--bindir /opt/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
开始合并：注：是hdfs路径，运行上面的jar包.记得将上面的数据文件上传到hdfs
$ bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged \
--jar-file /opt/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id
结果：
1 AAA MALE
2 BBB MALE
3 CCC MALE
4 DDD MALE
6 DDD FEMALE参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --new-data |
HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留（重复的话这里的数据保留） |
| --onto |
HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖（重复的话这里的数据被覆盖） |
| --merge-key |
合并键，一般是主键ID |
| --jar-file |
合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
| --class-name |
对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的 |
| --target-dir |
合并后的数据在HDFS里存放的目录 |
