Apache Sqoop数据采集问题

Sqoop数据采集格式问题

一、Sqoop工作原理
二、Sqoop命令格式
三、Oracle数据采集格式问题
四、Sqoop增量采集方案

Apache Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。

一、Sqoop工作原理

数据导入：Sqoop通过MapReduce任务来实现数据的并行导入。首先，它会将关系型数据库中的数据表按照一定的规则进行分区，然后为每个分区启动一个Map任务，同时从数据库中读取相应分区的数据，并将数据写入到HDFS或其他Hadoop存储系统中。这样可以充分利用Hadoop集群的分布式计算能力，提高数据导入的效率。
导出过程：与导入类似，Sqoop也会将数据进行分区处理，然后通过Map任务将Hadoop中的数据读取出来，并按照目标关系型数据库的格式要求，将数据写入到数据库中。

Sqoop通过创建一个数据传输的MR程序，进而实现数据传输。

Sqoop安装：

JAVA环境配置
Hadoop环境配置
相关数据库驱动包

只要环境满足以上设置，直接解压Sqoop安装包即可安装，修改配置后即可使用。

二、Sqoop命令格式

基础使用语法:

sqoop import | export \
--数据库连接参数
--HDFS或者Hive的连接参数
--配置参数

数据传输常用参数:

选项	参数
–connect	jdbc:mysql://hostname:3306(数据库连接URL)
–username	数据库用户名
–password	数据库用户密码
–table	指定数据表
–columns	指定表列值
–where	数据过滤条件
–e/–query	自定义SQL语句
–driver	指定数据库驱动
–delete-target-dir	导入数据时，清空目标目录
–target-dir	指定导入数据的目录(通常为HDFS路径)
–export-dir	指定导出数据的源目录(通常为HDFS路径)

Sqoop命令的使用方法可以通过sqoop -h命令查看相关使用方法，此处不在赘述了

三、Oracle数据采集格式问题

场景：

Step1: 查看业务数据库中 CISS_SERVICE_WORKORDER 表的数据条数。
```
select count(1) as cnt from CISS_SERVICE_WORKORDER;  178609条
```

Step2: 采集CISS_SERVICE_WORKORDER的数据到HDFS上

sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \  
--username ciss \
--password 123456 \
--table CISS4.CISS_SERVICE_WORKORDER \
--delete-target-dir \
--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder \
--fields-terminated-by "\001" \   #指定数据分割符
-m 1  #指定并行度

Step3: 使用Hive查看导入数据表的行数

create external table test_text(
line string # 将导入的数据一行作为表中的一列
)
location '/test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder';
select count(*) from test_text;  195825条

问题:
Sqoop采集完数据后，HDFS数据中存储的数据行数跟源数据库的数据量不符合。

原因:

sqoop以文本格式导入数据时，默认的换行符是特殊字符。
Oracle中的数据列中如果出现了\n、\r、\t等特殊字符，就会被划分为多行

Oracle数据:

id	name	age
001	zhang\nsan	18

Sqoop转换后的数据:


001	zhang
san	18

Hive表中的数据:

id	name	age
001	zhang
san	18

解决方法:

方案一:
- 删除或者替换数据中的换行符
- Sqoop参数 --hive-drop-import-delims 删除换行符
- Sqoop参数 --hive-delims-replacement char 替换换行符
不建议使用，破坏原始数据结构，ODS层数据尽量抱持原结构
方案二:
- 采用特殊的存储格式，AVRO格式

常见的文件格式介绍:

类型	介绍
TextFile	Hive默认的文件格式，最简单的数据格式，便于查看和编辑，耗费存储空间，I/O性能较低
SequenceFile	含有键值对的二进制文件，优化磁盘利用率和I/O，并行操作数据，查询效率高，但存储空间消耗最大
AvroFile	特殊的二进制文件，设计的主要目标是为了满足schema evolution，Schema和数据保存在一起
OrcFile	列式存储，Schema存储在footer中，不支持schema evolution，高度压缩比并包含索引，查询速度非常快
ParquetFile	列式存储，与Orc类似，压缩比不如Orc，但是查询性能接近，支持的工具更多，通用性更强

Avro格式特点

优点
- 二进制数据存储，性能好、效率高
- 使用JSON描述模式，支持场景更丰富
- Schema和数据统一存储，消息自描述(将表中的一行数据作为对象存储，并且Schema为元数据)
- 模式定义允许定义数据的排序
缺点
- 只支持Avro自己的序列化格式
- 少量列的读取性能比较差，压缩比较低
场景：基于行的大规模结构化数据写入、列的读取非常多或者Schema变更操作比较频繁的场景

Sqoop使用Avro格式:

  sqoop import \-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \--username ciss \--password 123456 \--table CISS4.CISS_SERVICE_WORKORDER \--delete-target-dir \--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder \--as-avrodatafile \    # 选择文件存储格式为AVRO--fields-terminated-by "\001" \-m 1

Hive建表指定文件的存储格式:

create external table test_avro(
line string
)
stored as avro
location '/test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder';

AVRO 数据以二进制序列化存储，字段通过预定义的模式（Schema）解析，而非依赖分隔符，即使字段内容包含逗号、换行符等特殊字符，也不会影响数据结构的正确性。
Schema 定义（JSON 格式），明确描述了字段名称、类型、顺序等信息。

四、Sqoop增量采集方案

Sqoop 支持两种增量模式：

append 模式：
适用于 仅追加数据 的表（如日志表），基于 递增列（如自增主键 id）采集新数据。
lastmodified 模式：
适用于 数据会更新 的表（如用户表），基于 时间戳列（如 last_update_time）采集新增或修改的数据。

append模式要求源数据表具备自增列，如建表时设置的自增id
lastmodified模式要求源数据表具有时间戳字段。

Append模式:

要求：必须有一列自增的值，按照自增的int值进行判断

特点：只能导入增加的数据，无法导入更新的数据

场景：数据只会发生新增，不会发生更新的场景

sqoop import \                                   # 执行数据导入操作--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \  # 连接MySQL数据库（地址：node3，数据库名：sqoopTest）--username root \                             # 数据库用户名：root--password 123456 \                           # 数据库密码：123456--table tb_tohdfs \                           # 要导入的源表：tb_tohdfs--target-dir /sqoop/import/test02 \           # HDFS目标目录（数据将写入此路径）--fields-terminated-by '\t' \                 # 字段分隔符为制表符（\t）--check-column id \                           # 指定增量检查列：id（通常是自增主键）--incremental append \                        # 增量模式为“append”（仅导入新数据）--last-value 0 \                              # 上次导入的id最大值（初始值为0，首次导入id>0的数据）-m 1                                          # 使用1个Map任务（单线程）

appebd模式使用last-value记录上次导入的数据id最大值，初次导入一般为全量导入，即id>0

此处的last_value需要手动填写，因此可以使用Sqoop的job管理进行自动记录。

sqoop job --create my_job -- import ... --incremental append --check-column id --last-value 0
sqoop job --exec my_job  # 自动更新 last-value

lastmodified模式：
要求：必须包含动态时间变化这一列，按照数据变化的时间进行判断

特点：既导入新增的数据也导入更新的数据

场景：表中的记录会新增或更新，且每次更新都会修改 lastmode 时间戳。一般无法满足要求，所以不用。

sqoop import \                                   # 执行数据导入操作--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \  # 连接MySQL数据库（地址：node3，数据库名：sqoopTest）--username root \                             # 数据库用户名：root--password 123456 \                           # 数据库密码：123456--table tb_lastmode \                         # 要导入的源表：tb_lastmode--target-dir /sqoop/import/test03 \           # HDFS目标目录（数据将写入此路径）--fields-terminated-by '\t' \                 # 字段分隔符为制表符（\t）--incremental lastmodified \                  # 增量模式为“lastmodified”（采集新增或修改的数据）--check-column lastmode \                     # 指定时间戳列：lastmode（记录数据的更新时间）--last-value '2021-06-06 16:09:32' \          # 上次导入的最大时间值（导入此时间之后的新增/修改数据）-m 1                                          # 使用1个Map任务（单线程）

lastmodified模式使用时间戳记载数据的更新线。

若同一条记录被多次更新，且 lastmode 时间超过 --last-value，Sqoop 会多次导入该记录。

解决方案：添加 --merge-key <主键列> 参数，合并新旧数据（基于主键去重）：

 --merge-key id  # 假设 id 是主键列

自定义模式:
要求：每次运行的输出目录不能相同

特点：自己实现增量的数据过滤，可以实现新增和更新数据的采集

场景：一般用于自定义增量采集每天的分区数据到Hive

sqoop  import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/db_order \
--username root \
--password-file file:///export/data/sqoop.passwd \
--query "select * from tb_order where substring(create_time,1,10) = '2021-09-14' or substring(update_time,1,10) = '2021-09-14' and \$CONDITIONS " \
--delete-target-dir \
--target-dir /nginx/logs/tb_order/daystr=2021-09-14 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1