一．sqoop的简单概论
1.sqoop产生的原因：
A. 多数使用hadoop技术的处理大数据业务的企业，有大量的数据存储在关系型数据中。
B. 由于没有工具支持，对hadoop和关系型数据库之间数据传输是一个很困难的事。
依据以上的原因sqoop产生的。
2. sqoop的介绍
sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁，主要有两个方面(导入和导出)：
A. 将关系型数据库的数据导入到Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase
B. 将数据从Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库
导出和导入
3.Sqoop的优点：
A. 可以高效、可控的利用资源，可以通过调整任务数来控制任务的并发度。
B. 可以自动的完成数据映射和转换。由于导入数据库是有类型的，它可以自动根据数据库中的类型转换到Hadoop 中，当然用户也可以自定义它们之间的映射关系
4. sqoop工作的机制：
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
5. sqoop版本介绍：sqoop1和sqoop2
A. sqoop的版本sqoop1和sqoop2是两个不同的版本，它们是完全不兼容的
B. 版本划分方式: apache1.4.X之后的版本是1,1.99.0之上的版本是2
C. Sqoop2相比sqoop1的优势有：
1) 它引入的sqoop Server，便于集中化的管理Connector或者其它的第三方插件；
2) 多种访问方式：CLI、Web UI、REST API；
3) 它引入了基于角色的安全机制，管理员可以在sqoop Server上配置不同的角色。
D. Sqoop2和sqoop1的功能性对比：
@H_502_47@ 功能性对比E. sqoop1和sqoop2的架构区别：
1）sqoop1的架构图：
sqoop1的架构图
版本号：1.4.X以后的sqoop1
在架构上：sqoop1使用sqoop客户端直接提交代码方式
访问方式：CLI命令行控制台方式访问
原理：Sqoop工具接收到客户端的shell命令或者Java api命令后，通过Sqoop中的任务翻译器(Task Translator)将命令转换为对应的MapReduce任务，而后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移，进而完成数据的拷贝
2）sqoop2架构图：
sqoop2架构图
版本号：1.99.X以上的版本sqoop2
在架构上：sqoop2引入了 sqoop server,对对connector实现了集中的管理访问方式：REST API、 JAVA API、 WEB UI以及CLI控制台方式进行访问
CLI方式访问，会通过交互过程界面，输入的密码信息会被看到，同时Sqoop2引入基亍角色的安全机制，Sqoop2比Sqoop多了一个Server端。
F. Sqoop1和sqoop2优缺点：
sqoop1优点：架构部署简单
sqoop1缺点：命令行方式容易出错，格式紧耦合，无法支持所有数据类型，安全机制不够完善，例如密码暴漏，安装需要root权限，connector必须符合JDBC模型
sqoop2优点：多种交互方式，命令行，web UI，rest API，conncetor集中化管理，所有的链接安装在sqoop server上，完善权限管理机制，connector规范化，仅仅负责数据的读写
sqoop2缺点：sqoop2的缺点，架构稍复杂，配置部署更繁琐
二．安装sqoop1：
1. 安装前提：
Sqoop需要安装在hive，hbase的服务器上，linux环境中必须有java和hadoop环境
Java 1.8.0_161
Hadoop 2.8.5
2. 下载软件：
软件下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop
此处下载的软件是sqoop1的软件包：sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
3. 安装sqoop：
A. 解压：
tar xf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz
mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 /usr/local/sqoop
cd /usr/local/sqoop/conf
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vim sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
注意：为什么在sqoop-env.sh文件中会要求分别进行 common和mapreduce的配置呢
在apache的hadoop的安装中四大组件都是安装在同一个hadoop_home中的，但是在CDH, HDP中， 这些组件都是可选的。在安装hadoop的时候，可以选择性的只安装HDFS或者YARN。CDH,HDP在安装hadoop的时候，会把HDFS和MapReduce有可能分别安装在不同的地方。
CDH(Cloudera’s distribution, including Apache Hadoop)，是Hadoop众多分支中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建，并集成了很多补丁，可直接用于生产环境
HDP(Hortonworks Data Platform)是hortworks推出的100%开源的hadoop发行版本,以YARN 作为其架构中心，包含pig、hive、phoniex、hbase、storm、spark等大量组件，在最新的2.4版本，监控UI实现与grafana集成
C. 将MysqL的驱动包放到sqoop的lib目录下
cp mysql-connector-java-5.1.46.jar /usr/local/sqoop/lib
D. 修改环境变量：
export SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
4.安装显示：
安装成功显示
三．Sqoop的使用
sqoop list-databases --connect jdbc:MysqL://ip:3306/ --username 用户名--password 密码
2. 列举出数据库中的表名：
sqoop list-tables --connect jdbc:MysqL://ip:3306/数据库名称 --username 用户名 --password 密码
3. 导入：
sqoop import
--connect jdbc:MysqL://ip:3306/databasename #指定JDBC的URL 其中database指的是(MysqL或者Oracle)中的数据库名
--table tablename #要读取数据库database中的表名
--username root #用户名
--password 123456 #密码
--target-dir /path #指的是HDFS中导入表的存放目录(注意：是目录)
--fields-terminated-by '\t' #设定导入数据后每个字段的分隔符，默认；分隔
--lines-terminated-by '\n' #设定导入数据后每行的分隔符
--m 1 #并发的map数量1,如果不设置默认启动4个map task执行数据导入，则需要指定一个列来作为划分map task任务的依据
-- where ’查询条件‘ #导入查询出来的内容，表的子集
--incremental append #增量导入
--check-column：column_id #指定增量导入时的参考列
--last-value：num #上一次导入column_id的最后一个值
--null-string ‘’ #导入的字段为空时，用指定的字符进行替换
以上导入到hdfs中
--hive-import #导入到hive
--hive-overwrite #可以多次写入
--hive-database databasename #创建数据库，如果数据库不存在的必须写，默认存放在default中
--create-hive-table #sqoop默认自动创建hive表
--delete-target-dir #删除中间结果数据目录
--hive-table tablename #创建表名
4. 导入所有的表放到hdfs中：
sqoop import-all-tables --connect jdbc:MysqL://ip:3306/库名 --username 用户名 --password 密码 --target-dir 导入存放的目录
5. 导出(目标表必须在MysqL数据库中已经建好，数据存放在hdfs中)：
sqoop export
--connect jdbs:MysqL://ip:3600/库名 #指定JDBC的URL 其中database指的是(MysqL或者Oracle)中的数据库名
--table表名 #需要导入到数据库中的表名
--export-dir导入数据的名称 #hdfs上的数据文件
--fields-terminated-by ‘\t’ #HDFS中被导出的文件字段之间的分隔符
--lines-terminated-by '\n' #设定导入数据后每行的分隔符
--m 1 #并发的map数量1,如果不设置默认启动4个map task执行数据导入，则需要指定一个列来作为划分map task任务的依据
--incremental append #增量导入
--check-column：column_id #指定增量导入时的参考列
--last-value：num #上一次导入column_id的最后一个值
--null-string ‘’ #导出的字段为空时，用指定的字符进行替换
6. 创建和维护sqoop作业：sqoop作业创建并保存导入和导出命令。
A.创建作业:
sqoop job --create作业名 -- import --connect jdbc:MysqL://ip:3306/数据库 --username 用户名 --table 表名 --password 密码 --m 1 --target-dir 存放目录
注意加粗的地方是有空格的
B. 验证作业（显示已经保存的作业）：
sqoop job --list
C. 显示作业详细信息：
sqoop job --show作业名称
D.删除作业：
sqoop job --delete作业名
E. 执行作业：
sqoop job --exec作业
7. eval：它允许用户针对各自的数据库服务器执行用户定义的查询，并在控制台中预览结果，可以使用期望导入结果数据。
A.选择查询：
sqoop eval -connect jdbc:MysqL://ip:3306/数据库 --username 用户名 --password 密码 --query ”select * from emp limit 1“
选择查询
Ｂ．插入查询：
sqoop eval jdbc:MysqL://ip:3306/数据库 --username 用户名 --password 密码 --query "insert into emp values(4,'ceshi','hebei')"
插入查询
8.codegen：从面向对象的应用程序的角度来看，每个数据库表都有一个DAO类，它包含用于初始化对象的'getter'和'setter'方法。该工具（-codegen）自动生成DAO类。
它根据表模式结构在Java中生成DAO类。Java定义被实例化为导入过程的一部分。这个工具的主要用途是检查Java是否丢失了Java代码。如果是这样，它将使用字段之间的默认分隔符创建Java的新版本,其实就是生成表名.java
语法：sqoop codegen --connectjdbc:MysqL://ip:3306/数据库 --username 用户名 --table 表名 --m 1 --password 密码
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