这篇文章将为大家详细讲解有关sqoop导入数据、全库导入和创建job以及实现定时增量导入的示例分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
先从功能简单的开始介绍，
sqoop导入单个表到hive：
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.49.214:3306/mysqlcdc --username root \ --password 123456 \ --table data \ --hive-import \ --fields-terminated-by '\t' \ -m 1
这是最简单的将mysql表导入hive中，没有指定hive表名，默认在default库，表名和mysql表同名。sqoop也可以通过sql语句来从多表中选择自己想要的数据，比如：
sqoop import \ --connect 'jdbc:sqlserver://192.168.49.180:1433;database=rcscounty_qn' \ --username sa \ --password 123456! \ --fields-terminated-by '\t' \ --hive-import \ --hive-table rcs.user_orgname \ --m 1 \ --query 'SELECT u.USER_ID as id, u.USER_NAME as name, u.ORG_ID as orgId, o.ORG_NAME as orgName FROM USER u , ORG o where o.ORG_ID = u.ORG_ID and $CONDITIONS'
通过sqoop导入sqlserver数据库的数据，通过query查询出自己想要的数据，将这些数据导入hive中。 $CONDITIONS 是不能缺少的，有查询条件的时候查询条件和and连接，没有查询条件的时候放在where中就可以了。
通过sqoop导入数据到hive中，有以下一些特点：
1）指定的hive表可以存在也可以不存在，不存在则会自动创建，表存在假如没有数据则会将数据导入，数据格式不对会报错，加入--hive-overwrite会将hive表进行重写。
2）通过sqoop创建的hive表只能是内部表，即使通过--target-dir指定了数据在hdfs中存储的路径，实际上在hdfs中只会创建文件夹，数据默认是放在/user/hive/warehouse/里面。
3）同一张hive表通过--fields-terminated-by指定的分隔符要统一，否则后导入的数据会挤到一列，无法分开。
2.sqoop全库导入
sqoop import-all-tables "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \ --connect 'jdbc:sqlserver://192.168.49.180:1433;database=rcscounty_qn' \ --username sa \ --password 123456 \ --fields-terminated-by '\t' \ --hive-database ods_quannan \ -m 10 \ --create-hive-table \ --hive-import \ --hive-overwrite \ --autoreset-to-one-mapper
将一个数据库内的表都导入一个hive库中，假如这个库中所有的表都有主键，则不需要最后一行的--autoreset-to-one-mapper。
假如需要将每个hive表进行一定规律的改名，比如以前的表名是table，希望导入的表名叫ods_table，是无法通过sqoop来实现的，需要自己写脚本来导入。
我在执行全库导入时，全库为133张表，实际导入为80张表。可能是我参数哪里有问题，多次执行都是这样。所以建议导入之后检查一下数量是否正确。
3.sqoop增量导入
由于hive表没有主键，所以hive表无法实现update，只能将新插入的数据添加进来，也就是增量导入。
增量导入有两种方式，一种是append，一种是incremental lastmodified。
增量导入只能导入到hdfs中，不能导入到hive中，所以语句中不要有--hive import。
append方式：
sqoop import \ --connect 'jdbc:mysql://192.168.49.201:3307/blade?serverTimezone=UTC&zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL' \ --username root \ --password 123456 \ --table blade_blog \ --target-dir '/user/hive/warehouse/ods.db/blade_blog' \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 3 \ -m 1
由于修改的是hdfs数据，所以需要用target-dir指定hdfs路径。没有加时区可能会报错Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended.但是加了时区，在传递时间类型的数据时，假如设置不正确，可能会将hive中得到的数据比mysql中的数据快/慢。在设置的时候要先查询自己数据库的时区设置，一般mysql默认时区是UTC。
&zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL参数和时区原因一致，不加的话无法连接到mysql数据库。假如不加就能连到mysql数据库的话，不加也可以。
指定增量方式为append，检查列为id，设定值为3，所以id比3大（不含等于）的数据都会被导入。不会合并重复数据，所以如果你连续执行两遍，会看到两个id为4的数据。
检查列不能是字符，必须是数字或者是时间。append方式官方推荐用数字，时间建议用lastmodified方式导入。
lastmodified方式又分两种增量导入方式，一种是不合并重复数据（append），一种会合并重复数据(merge-key) ，例子如下
append方式
sqoop import --connect 'jdbc:mysql://192.168.49.214:3306/mysqlcdc?serverTimezone=UTC&zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL' \ --username root \ --password 123456 \ --table data \ --target-dir '/user/hive/warehouse/data' \ --check-column last_mod \ --incremental lastmodified \ --last-value '2019-08-30 16:49:12' \ --m 1 \ --append
last_mod列所有时间大于等于2019-08-30 16:49:12的数据都会被导入。
merge-key方式：
sqoop import --connect 'jdbc:mysql://192.168.49.214:3306/mysqlcdc?serverTimezone=CST&zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL' \ --username root \ --password 123456 \ --table data \ --target-dir '/user/hive/warehouse/data' \ --check-column last_mod \ --incremental lastmodified \ --fields-terminated-by ',' \ --last-value '2019-08-28 17:31:58' \ --m 1 \ --merge-key id
指定merge-key为id，hive表中所有id重复的数据都会合并，无论是否是本次增量导入添加的。
要注意一点，导入的数据实际时间范围是你指定的last-value到执行这个sqoop语句，比如你指定了last-value为2019-08-28 17:31:58，执行这个sqoop语句的时间是2021-1-8 15:00:00，但是数据库里有个数据时间是2022-2-4 12:31:21，这个数据是不会被导入进来的。在打印的日志里面能够看到：
假如执行没有报错，重复数据也合并了，但是数据没有更新也没有新导入，建议检查一下hdfs文件路径是否正确。
4.将增量导入创建为job，并建立定时任务
sqoop可以将一些sqoop操作保存下来作为job，方便以后执行。之后创建定时任务，来达到定时增量导入的目的。
创建sqoop job：
sqoop job \ --create one.more.time \ -- import \ --connect 'jdbc:mysql://192.168.49.101:3307/maybe?serverTimezone=UTC&zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL' \ --username root \ --password 123456 \ --table blade_blog \ --target-dir '/user/hive/warehouse/ods.db/b_blog' \ --fields-terminated-by '\t' \ --m 1 \ --check-column update_time \ --incremental lastmodified \ --last-value '2020-01-16 15:34:01' \ --merge-key id
这样就创建了名为one.more.time的job了。
查看job：
sqoop job --list
通过job来执行定时增量导入，第一次执行的last-value值为你指定的值，之后运行会记录你执行这个job的时间，来作为下次last-value的参数，实现动态配置last-value，避免重复导入。
执行job：
sqoop job --exec one.more.time
创建定时任务：
先检查是否安装了crontab
rpm -qa | grep crontab
没有的话安装crontab，centos为yum install crontabs。
编写一个shell脚本，来执行job。
为当前用户创建定时任务：
crontab -e
进入编辑
40 08 * * 1-5 ls /home/software/sqoop-script/maybe.sh
表示周一至周五，每天8:40执行maybe.sh。更多的crontab时间编写规范请看 Linux基础之定时任务。
这样就实现定时增量同步了。
关于sqoop导入数据、全库导入和创建job以及实现定时增量导入的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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