Hadoop数据传输工具：Sqoop

Apache Sqoop（SQL-to-hadoop） 项目旨在协助 RDBMS 与 Hadoop 之间进行高效的大数据交流。用户可以在 Sqoop 的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中；同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。除了这些主要的功能外，Sqoop 也提供了一些诸如查看数据库表等实用的小工具。理论上，Sqoop 支持任何一款支持 JDBC 规范的数据库，如 DB2、MySQL 等。Sqoop 还能够将 DB2 数据库的数据导入到 HDFS 上，并保存为多种文件类型。常见的有定界文本类型，Avro 二进制类型以及 SequenceFiles 类型。在本文里，统一用定界文本类型。

Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。Sqoop架构非常简单，其整合了Hive、Hbase和Oozie，通过map-reduce任务来传输数据，从而提供并发特性和容错。

Sqoop在import时，需要制定split-by参数。Sqoop根据不同的split-by参数值来进行切分,然后将切分出来的区域分配到不同map中。每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值，写入到HDFS中。同时split-by根据不同的参数类型有不同的切分方法，如比较简单的int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来确定划分几个区域。 比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers为2的话，则会分成两个区域(1,500)和(501-100),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000。最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。

Sqoop大概流程

• 读取要导入数据的表结构，生成运行类，默认是QueryResult，打成jar包，然后提交给Hadoop
• 设置好job，主要也就是设置好以上第六章中的各个参数
• 这里就由Hadoop来执行MapReduce来执行Import命令
  

1)   首先要对数据进行切分，也就是DataSplit，DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)

2)   切分好范围后，写入范围，以便读取DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output)，这里是lowerBoundQuery and upperBoundQuery

3)   读取以上2）写入的范围DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)

4)   然后创建RecordReader从数据库中读取数据DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)

5)   创建MAP，MapTextImportMapper.setup(Context context)

6)   RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据，设置好Map的Key和Value，交给MapDBRecordReader.nextKeyValue()

7)   运行MAP，mapTextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context),最后生成的Key是行数据，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get()

Sqoop1和Sqoop 2架构的变迁

首先这两个版本是完全不兼容的，其具体的版本号区别为1.4.x为sqoop 1，1.99x为sqoop 2。sqoop1和sqoop2在架构和用法上已经完全不同。在架构上，sqoop1仅仅使用一个sqoop客户端，sqoop2引入了sqoop server，对connector实现了集中的管理。其访问方式也变得多样化了，其可以通过REST API、JAVA API、WEB UI以及CLI控制台方式进行访问。另外，其在安全性能方面也有一定的改善，在sqoop1中我们经常用脚本的方式将HDFS中的数据导入到mysql中，或者反过来将mysql数据导入到HDFS中，其中在脚本里边都要显示指定mysql数据库的用户名和密码的，安全性做的不是太完善。在sqoop2中，如果是通过CLI方式访问的话，会有一个交互过程界面，你输入的密码信息不被看到，同时Sqoop2引入基于角色的安全机制。下图是sqoop1和sqoop2简单架构对比：

Sqoop1架构图：

Sqoop2架构图：

• 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：架构稍复杂，配置部署更繁琐
  

参考链接：

• https://blogs.apache.org/sqoop/entry/apache_sqoop_highlights_of_sqoop
• http://www.slideshare.net/cloudera/apache-sqoop-a-data-transfer-tool-for-hadoop
• http://www.slideshare.net/Hadoop_Summit/new-data-transfer-tools-for-hadoop