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一、Sqoop 核心理论与应用场景
1.1 设计思想与技术定位
Sqoop 是 Apache 旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce 分布式计算框架，通过并行化的 Map 任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：
批处理特性：基于 MapReduce 作业实现导入 / 导出，适合大规模离线数据迁移，不支持实时数据同步。
异构数据源连接：支持关系型数据库（如 MySQL、Oracle）与 Hadoop 生态（HDFS、Hive、HBase）间的数据流转。
1.2 业务数据的本质
业务数据指系统正常运行过程中产生的结构化数据，例如：
银行办卡场景：用户提交的身份信息、申请表单等数据写入银行核心系统。
电商交易：订单详情、用户行为日志等构成业务数据主体。
这类数据通常存储在关系型数据库中，需通过 Sqoop 导入大数据平台进行分析。
二、Sqoop 安装与环境配置
2.1 安装步骤
-
上传与解压
tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /opt/installs/ -
重命名与环境变量配置
mv /opt/installs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 /opt/installs/sqoop vi /etc/profile在文件末尾添加：
export SQOOP_HOME=/opt/installs/sqoop export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin使配置生效：
source /etc/profile -
驱动包配置
- 将 MySQL 8.0 驱动包（
mysql-connector-java-8.0.26.jar）复制到$SQOOP_HOME/lib/目录。 - 若缺少依赖（如
commons-lang），可通过以下命令查找并复制：bash
find /opt/installs -name commons-lang-*.jar cp xxx.jar $SQOOP_HOME/lib/
- 将 MySQL 8.0 驱动包（
三、核心功能实战指南
3.1 基础连接与元数据操作
-
查看数据库列表
sqoop list-databases \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ \ --username root --password 123456 -
参数文件化（免密执行）
创建配置文件a.conf：--connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456执行：
sqoop --options-file a.conf list-databases
3.2 数据导入（Import）
3.2.1 从 MySQL 到 HDFS
命令示例：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \
--username root --password 123456 \
--table emp \
--num-mappers 4 \ # 指定4个Map任务并行导入
--where "deptno=10" \ # 过滤条件
--target-dir /user/root/emp \
--as-textfile # 输出为文本格式（默认）
关键参数解析：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--split-by | 指定分片列（默认使用主键，无主键时需显式指定） |
--fetch-size | 单次从数据库读取的记录数，提升 IO 效率 |
--compress | 启用压缩（默认 gzip） |
注意事项：
输出文件以part-m-开头，数量由--num-mappers决定。
数据切割基于分片列取值范围，可能导致分布不均（如主键非连续）。
3.2.2 从 MySQL 到 Hive
命令示例：
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \
--username root --password 123456 \
--table emp \
--hive-import \ # 启用Hive导入
--hive-table default.emp_hive \ # 指定Hive表名（数据库需提前创建）
--create-hive-table # 自动创建Hive表（存在则失败）
常见问题：
ClassNotFoundException：删除 HDFS 目标目录（hdfs dfs -rm -R /user/root/emp）。
缺少 Hive 依赖：确保$SQOOP_HOME/lib/包含 Hive 相关 Jar 包。
3.3 数据导出（Export）
3.3.1 从 HDFS 到 MySQL
前提条件：MySQL 目标表需提前创建，字段与 HDFS 数据匹配。
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \
--username root --password 123456 \
--table emp_export \
--export-dir /user/root/emp \ # HDFS数据源路径
--input-fields-terminated-by ',' # 指定字段分隔符（默认逗号）
--columns "empno,ename,deptno" # 显式指定列顺序（避免字段错位）
3.3.2 从 Hive 到 MySQL（分析结果落地）
命令示例：
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop \
--username root --password 123456 \
--table emp_analysis \
--hcatalog-database default \ # Hive数据库名
--hcatalog-table emp_hive \ # Hive表名
--input-fields-terminated-by '\001' # 处理Hive默认分隔符（^A）
配置要点：
在sqoop-env.sh中添加：export HCAT_HOME=/opt/installs/hive/hcatalog。
若遇 JSON 解析错误，需在$SQOOP_HOME/lib/中添加java-json.jar。
四、常见问题与解决方案
4.1 连接超时
现象：长时间无操作后连接断开。
解决：修改 MySQL 配置文件/etc/my.cnf，添加：
[mysqld]
wait_timeout=86400 # 设置超时时间为1天（秒）
interactive_timeout=86400
重启 MySQL 服务：systemctl restart mysqld。
4.2 无主键表导入
报错：java.lang.RuntimeException: No primary key could be found。
解决：
为表添加主键或唯一索引。
强制指定分片列：--split-by column_name。
4.3 列顺序不一致
现象：导出数据与目标表字段错位。
解决：使用--columns "col1,col2,col3"显式指定列顺序。