【solo命令】计划工具(ETL任务流)

1.区分ETL任务计划工具和任务流计划工具

Kettle是ETL工具Extract-Transform-Load(ETL)的缩写，即数据提取、转换和装载过程。

Kettle中文名字叫水壶。MATT是该项目的主要程序员，他希望将各种数据放入一个壶中，并以指定的格式泄露出去。

所以他的重点是数据。

Oozie将作业的执行顺序指定为放置在从属于控制的直接加速图形(DAG)中的一系列操作(例如，Hadoop中的映射/Reduce操作、Pig操作等)

Oozie工作流有数据流，但重心在工作流的定义中。

两者都有相关的功能和数据流动，但实际用途不同。

2.ETL任务调度程序

2.1Sqoop调度工具

2.1.1列出所有数据库

查看帮助

Bin/sqoop help列出了所有Linux上的数据库

bin/sq OOP list-databases-connect JDBC : MySQL ://localhost :3306-username root-password

bin/sq OOP list-databases-connect JDBC : MySQL ://192 . 168 . 22 . 3633603306-username root

bin/sq OOP list-tables-connect HDFS : MySQL ://localhost :3306/MySQL-username root-；

(1)确认MySQL服务已正确启动

通过检查查询控制端口和查询过程，您可以通过两种方式确认MySQL是否处于启动状态。

方法1:端口查询

$ netstat -tulpnMySQL监视的TCP的3306端口，如果显示3306，则证明MySQL服务正在运行

方法2:查询过程

可以查看Mysql进程

未指定导入Ps -ef | grep mysqld数据的目录。默认值为/user/root/表名

Bin/sqoop import \

-connect JDBC : MySQL ://192 . 168 . 77 . 137/zhjy \

- password 123456 \

- username root \

-tablezf _ jygz _ thjc \

-m1 \

-fields-terminated-by' \ t '

或者是

Bin/sqoop import \

-connect JDBC : MySQL ://192 . 168 . 77 . 137/zhjy \

- password 123456 \

- username root \

-tablezf _ jygz _ thjc \

-M5 \

- split-by ZF_BH _ BH(通常在设置-m1时使用)

-fields-terminated-by' \ t '原因：

如果表具有主键，则可以将m值设置为大于1的值。如果没有主键，则只能将m值设置为1。或者，如果希望m值大于1，则必须使用- split-by指定字段

如果设置为-m 1，则只有一个maptask执行数据输入。默认情况下，4个maptask执行输入操作，但必须指定列作为拆分标准

将数据导入指定目录

将表数据导入到HDFS中时，可以使用Sqoop导入程序指定大象目录。使用-target-dir参数指定导出目标，使用-delete-target-dir参数检查导出目录是否存在，如果存在，则将其删除

Bin/sqoop import \

-connect JDBC : MySQL ://192 . 168 . 77 . 137/zhjy \

- username root \

- password 123456 \

- delete-target-dir \ -如果目录存在，则删除该目录

-tablezf _ jygz _ thjc \

-target-dir/user/zhjy \-指定存储目录

-m1 \

-fields-terminated-by' \ t '获取查询

Bin/sqoop import \

-connect JDBC : MySQL ://192 . 168 . 72 . 13:3306/company \

- username root \

-passwordroot \

-target-dir/user/company \

-delete-target-dir \

-num-mappers1 \

-fields-terminated-by' \ t' \

- query 'select n

ame,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause。

where id <=1 匹配条件

$CONDITIONS：传递作用。

如果 query 后使用的是双引号，则 $CONDITIONS前必须加转义符，防止 shell 识别为自己的变量。

--query时不能使用--table一起使用

需要指定--target-dir路径

导入到hdfs指定目录并指定要求

bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.72.133:3306/company \ --username root \ --password root\ #提高数据库到hadoop的传输速度 --direct --table staff \ --delete-target-dir \ #导入指定列,涉及到多列，用逗号分隔 --column id，sex \ --target-dir /user/company \ --num-mappers 1 \ #指定分隔符 --fields-terminated-by '\t' #指定导出存储格式 --as-textfile #指定数据压缩(压缩,解压缩方式) --compress --compression-codec org.a

数据导出储存方式（数据存储文件格式---（ textfil parquet）--as-textfileImports data as plain text (default)--as-parquetfile Imports data to Parquet Files）

导入表数据子集到HDFS

bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.43.67:3306/userdb \ --username root \ --password root \ --table emp_add \ --target-dir /sqoop/emp_add \ -m 1 \ --delete-target-dir \ --where "city = 'sec-bad'"

sqoop导入BLOB数据到Hive

对于CLOB，如xml文本，sqoop可以迁移到Hive表，对应字段存储为字符类型。
对于BLOB，如jpg图片，sqoop无法直接迁移到Hive表，只能先迁移到HDFS路径，然后再使用Hive命令加载到Hive表。迁移到HDFS后BLOB字段存储为16进制形式。

bin/sqoop-import \ --connect jdbc:mysql://192.168.77.137:3306/zhjy \ --username root \ --password 123456 \ --table ceshi \ --columns "id,name,photo" \ --split-by id \ -m 4 \ --inline-lob-limit=16777126 \设置内联的LOB对象的大小 --target-dir /user/hive/warehouse

2.1.3导入关系表到Hive

第一步:导入需要的jar包

将我们mysql表当中的数据直接导入到hive表中的话，我们需要将hive的一个叫做的jar包拷贝到sqoop的lib目录下

cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/ /export/server

第二步:开始导入

day=`date -d "yesterday" +%Y%m%d` sqoop import \　　　　　　　　--导入数据 --connect jdbc:mysql://10.2.111.87:3306/ehl_apmp \　　　　　　　　--连接url --username root \　　　　　　　　--用户名 --password root \　　　　　　　　--密码 --table zf_jygz_thjc \　　　　　　　　--要导入的表 -m 1 \　　　　　　　　--maptask --hive-drop-import-delims \　　　　　　　　--导入时删除数据库中特殊字符　　　　 --hive-overwrite \　　　　　　　　--覆盖导入 --hive-import \　　　　　　　　--导入到hive表中 --hive-database ods \　　　　　　　　--导入到hive中哪个数据库 --hive-table ods_zf_jygz_thjc \　　　　　　　　--导入到hive中哪个表 --fields-terminated-by '\t' \　　　　　　　　--字段分隔符 --lines-terminated-by '\n' 　　　　　　　　--指定行分隔符 --null-string '\\N' \　　　　　　　　--字符串类型为null是代替字符 --null-non-string '\\N' \　　　　　　　　--字非符串类型为null是的代替字符 --hive-partition-key day \　　　　　　　　--hive表的分区字段 --hive-partition-value "$day"　　　　　　　　--指定导入表的分区值

导入关系表到hive并自动创建hive表

们也可以通过命令来将我们的mysql的表直接导入到hive表当中去

sqoop import --connect jdbc:mysql://10.2.111.87:3306/ehl_apmp \ --username root --password root \ --table $1 \ --hive-import \ --hive-database ods \ --create-hive-table \ --fields-terminated-by '\t' \ --null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N' \ --split-by code \ -m 4

通过这个命令，我们可以直接将我们mysql表当中的数据以及表结构一起倒入到hive当中去

2.1.4增量导入

--incremental<mode> 增量模式。

Append id 是获取一个某一列的某个值。

lastmodified “2016-12-15 15：47：35” 获取某个时间后修改的所有数据

-append 附加模式

-merge-key id 合并模式

--check-column<column name> 用来指定一些列，可以去指定多个列；通常的是指定主键id

--last -value<last check column value> 从哪个值开始增量

==注意:增量导入的时候,一定不能加参数--delete-target-dir 否则会报错==

第一种增量导入方式(不常用)

1.append方式

使用场景：有个订单表，里面每个订单有一个唯一标识的自增列id，在关系型数据库中以主键的形式存在。之前已经将id在0-1000之间的编号的订单导入到HDFS 中；如果在产生新的订单，此时我们只需指定incremental参数为append，--last-value参数为1000即可，表示只从id大于1000后开始导入。

（1）创建一个MySQL表

CREATE TABLE orders( o_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, o_name VARCHAR(255), o_price INT ); INSERT INTO orders(o_id,o_name,o_price) VALUES(1,'联想',5000); INSERT INTO orders(o_id,o_name,o_price) VALUES(2,'海尔',3000); INSERT INTO orders(o_id,o_name,o_price) VALUES(3,'雷神',5000); INSERT INTO orders(o_id,o_name,o_price) VALUES(4,'JACK JONES',800); INSERT INTO orders(o_id,o_name,o_price) VALUES(5,'真维斯',200);

（2）创建一个hive表（表结构与mysql一致）

bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.22.30:3306/userdb \ --username root \ --password root \ --table emp \ --target-dir /sqoop/increment \ --num-mappers 1 \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 1202

注意：

append 模式不支持写入到hive表中

2.lastModify方式

此方式要求原有表有time字段，它能指定一个时间戳，让sqoop把该时间戳之后的数据导入到HDFS；因为后续订单可能状体会变化，变化后time字段时间戳也会变化，此时sqoop依然会将相同状态更改后的订单导入HDFS，当然我们可以只当merge-key参数为order-id，表示将后续新的记录和原有记录合并。

# 将时间列大于等于阈值的数据增量导入HDFS

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.xxx.xxx:3316/testdb \ --username root \ --password transwarp \ --query “select order_id, name from order_table where \$CONDITIONS” \ --target-dir /user/root/order_all \ --split-by id \ -m 4 \ --incremental lastmodified \ --merge-key order_id \ --check-column time \ # remember this date !!! --last-value “2014-11-09 21:00:00”

使用 lastmodified 方式导入数据，要指定增量数据是要 --append（追加）还是要 --merge-key（合并）last-value 指定的值是会包含于增量导入的数据中。

第二种增量导入方式(推荐)

==通过where条件选取数据更加精准==

yesterday=`date -d "yesterday" +%Y_%m_%d` where="update_time >= \"${yesterday}"" day=`date -d "yesterday" +%Y-%m-%d` sqoop import \　　　　　　　　--导入数据 --connect jdbc:mysql://10.2.111.87:3306/ehl_apmp \　　　　　　　　--连接url --username root \　　　　　　　　--用户名 --password root \　　　　　　　　--密码 --table zf_jygz_thjc \　　　　　　　　--要导入的表 -m 1 \　　　　　　　　--maptask--hive-drop-import-delims \　　　　　　　　--导入时删除数据库中特殊字符　　　　 --hive-overwrite \　　　　　　　　--覆盖导入 --hive-import \　　　　　　　　--导入到hive表中 --hive-database ods \　　　　　　　　--导入到hive中哪个数据库 --hive-table ods_zf_jygz_thjc \　　　　　　　　--导入到hive中哪个表 --fields-terminated-by '\t' \　　　　　　　　--字段分隔符 --lines-terminated-by '\n' 　　　　　　　　--指定行分隔符 --columns 'zf_bh,zf_xm' \　　　　　　　　--导入的字段(可选) --where "${where}" \　　　　　　　　--条件导入 --null-string '\\N' \　　　　　　　　--字符串类型为null是代替字符 --null-non-string '\\N' \　　　　　　　　--字非符串类型为null是的代替字符 --hive-partition-key day \　　　　　　　　--hive表的分区字段 --hive-partition-value "$day"　　　　　　　　--指定导入表的分区值

2.1.5从RDBMS到hbase

bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.22.30:3306/userdb \ --username root \ --password root \ --table emp \ --columns "id,name,sex" \ --column-family "info" --hbase-create-table \ --hbase-row-key "id" \ --hbase-table "hbase_test" \ --split-by id \ --num-mappers 1

会报错

原因： 只支持 HBa 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能。

解决方案：手动创建 HBase 表

hbase> create 'hbase_staff','info'

2.1.6从HDFS到RDBMS

导出前，目标表必须存在与目标数据库中

默认操作是将文件中的数据使用insert语句插入到表中

数据是在HDFS当中的如下目录/sqoop/emp，数据内容如下

1201,gopal,manager,50000,TP,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1 1202,manisha,Proof reader,50000,TP,2018-06-15 18:54:32.0,2018-06-17 20:26:08.0,1 1203,khalil,php dev,30000,AC,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1 1204,prasanth,php dev,30000,AC,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 21:05:52.0,0 1205,kranthi,admin,20000,TP,2018-06-17 18:54:32.0,2018-06-17 18:54:32.0,1

第一步：创建MySQL表

CREATE TABLE `emp_out` ( `id` INT(11) DEFAULT NULL, `name` VARCHAR(100) DEFAULT NULL, `deg` VARCHAR(100) DEFAULT NULL, `salary` INT(11) DEFAULT NULL, `dept` VARCHAR(10) DEFAULT NULL, `create_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `is_delete` BIGINT(20) DEFAULT '1' ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

第二步：执行导出命令

通过export来实现数据的导出，将hdfs的数据导出到mysql当中去

全量导出

bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://172.16.43.67:3306/userdb \ --username root \ --password admin \ --table emp_out \ --export-dir /sqoop/emp \ --columns id,name \(当文件数据与表结构一致时,可以不指定) --input-fields-terminated-by ","

增量导出

bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://192.168.77.137:3306/zhjy \ --username root \ --password 123456 \ --table emp_out \ --update-key id \ --update-mode allowinsert \(新增的数据被导出) --export-dir '/user/hive/warehouse/ods_ceshi/part-m-00000' \ --input-null-string '\\N' \ --input-null-non-string '\\N' \ --input-fields-terminated-by ',' \ -m 1

更新导出

bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://192.168.77.137:3306/zhjy \ --username root \ --password 123456 \ --table emp_out \ --update-key id \ --update-mode updateonly \(只能导出修改后的数据,不能导出新增的数据) --export-dir '/user/hive/warehouse/ods_ceshi/part-m-00000' \ --input-null-string '\\N' \ --input-null-non-string '\\N' \ --input-fields-terminated-by ',' \ -m 1

总结:

参数介绍
--update-key 后面也可以接多个关键字列名，可以使用逗号隔开，Sqoop将会匹配多个关键字后再执行更新操作。
--export-dir 参数配合--table或者--call参数使用，指定了HDFS上需要将数据导入到MySQL中的文件集目录。
--update-mode updateonly和allowinsert。 默认模式为updateonly，如果指定--update-mode模式为allowinsert，可以将目标数据库中原来不存在的数据也导入到数据库表中。即将存在的数据更新，不存在数据插入。
组合测试及说明
1、当指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
2、当指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
3、当不指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，报主键冲突，数据无变化；
B、updateonly模式时，报主键冲突，数据无变化；
4、当不指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为全部数据追加导入到数据库表；

实际案例:

(1)mysql批量导入hive

#!/bin/bash source /etc/profile num=0 list="table1 table2 table3" for i in $list; do echo "$sum" echo "$i" echo "sqoop开始批量导入......" sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person --hive-table db.$i --delete-target-dir --hive-overwrite --hive-import & num=$(expr $num + 1) if [$sum -gt 4 ]; then { echo "等待批量任务完成" wait echo "开始下一批导入" num = 0 } fi done echo "等待最后一批任务完成" wait echo "全部导入完成"

使用shell脚本：

#!/bin/sh export SQOOP_HOME=/usr/share hostname="192.168.1.199" user="root" password="root" database="test" table="tags" curr_max=0 function db_to_hive(){ ${SQOOP_HOME}/bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://${hostname}/${database} \ --username ${user} \ --password ${password} \ --table ${table} \ --split-by docid \ --hive-import \ --hive-table lan.ding --fields-terminated-by '\t' --incremental append --check-column docid --last-value ${curr_max} result=`mysql -h${hostname} -u${user} -p${password} ${database}<<EOF select max(docid) from ${table}; EOF` curr_max=`echo $result |awk '{print $2}'` } if [ $# -eq 0 ];then while true do db_to_hive sleep 120 done exit fi

笔者目前用sqoop把mysql数据导入到Hive中，最后实现命令行导入，sqoop版本1.4.7，实现如下

sqoop job --import --connect jdbc:mysql://10.4.20.93:3303 \ --username user \ --password 123456 \ --query "select user_name ,user_id,identype from users where $CONDITIONS" \ --hive-import \ --hive-database haibian_odbc \ --hive-table users \ --split-by id \ --fields-terminated-by '\01' \ --lines-terminated-by '\n' \ --target-dir /user/hive/tmp/users \ --hive-delims-replacement ' ' --incremental append \ --check-column id \ --last-value 0

最后需要把这个导入搞成job，每天定时去跑，实现数据的自动化增量导入，sqoop支持job的管理，可以把导入创建成job重复去跑，并且它会在metastore中记录增值，每次执行增量导入之前去查询

创建job命令如下

sqoop job --create users -- import --connect jdbc:mysql://10.4.20.93:3303 \--username user \--password 123456 \--query "select user_name ,user_id,identype from users where $CONDITIONS" \--hive-import \--hive-database haibian_odbc \--hive-table users \--split-by id \--fields-terminated-by '\01' \--lines-terminated-by '\n' \--target-dir /user/hive/tmp/users \--hive-delims-replacement ' ' --incremental append \--check-column id \--last-value 0

创建完job就可以去执行它了

sqoop job --exec users

可以把该指令设为Linux定时任务，或者用Azkaban定时去执行它

shell脚本循环遍历日期，用于sqoop脚本

#! /bin/bash first="$1" second="$2" while [ "$first" != "$second" ] do date=`date -d "$first" +"%Y-%m-%d"` sqoop export \ --connect jdbc:mysql:// \ --username \ --password \ --table dwd_fact_front_orderinfo \ --export-dir /user/hive/warehouse;$date" \ --input-null-non-string '\\N' \ --input-null-string '\\N' \ --input-fields-terminated-by "\t" \ --update-key id \ --update-mode allowinsert \ --m 1; let first=`date -d "-1 days ago ${first}" +%Y%m%d` done

Sqoop导出问题总结

hive导出到MySQL时，date类型数据发生变化？

问题原因：时区设置问题，date -R查看服务器时间，show VARIABLES LIKE "%time_zone"查看Mysql时间，system并不表示中国的标准时间，要将时间设置为东八区

set global time_zone = '+08:00'; set time_zone = '+08:00'; flush privileges;

2.2Kettle调度工具

3.任务流调度工具

3.1调度工具对比

（1）：对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。

（2）：功能：

　　两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务；

　　两者均可以定时执行工作流任务；

（3）：工作流定义：

　　Azkaban使用Properties文件定义工作流；

　　Oozie使用XML文件定义工作流；

（4）：工作流传参：

　　Azkaban支持直接传参，例如${input}；

　　Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}；

（5）：定时执行：

　　Azkaban的定时执行任务是基于时间的；

　　Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据；

（6）：资源管理：

　　Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作；

　　Oozie暂无严格的权限控制；

（7）：工作流执行：

　　Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)；

　　Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流；

（8）：工作流管理：

　　Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流；

　　Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流；

3.2 Azkaban调度工具

3.1.1启动solo-server

cd /export/server bin

3.1.2浏览器页面访问

浏览器页面访问

http://node03:8081/

3.3 Oozie调度工具

使用Oozie时通常整合hue,用户数据仓库调度

3.3.1数仓流程说明

大致流程： MySQL -> HDFS -> ODS -> DWD -> DWS -> ADS -> MySQL 具体流程: 1. MySQL业务通过Sqoop数据导入HDFS 2. 将HDFS数据导入Hive数仓ODS层 3. 将ODS数据简单清洗写入DWD层 4. 将DWD数据轻度汇总写入DWS层宽表 5. 将DWS层数据统计结果写入ADS层 6. 将ADS层数据通过Sqoop导出到MySQL汇总表

3.3.2创建工作流

1. 创建工作流

2. 编辑工作流

3. 上传脚本

4. 添加文件

就是刚才选择的脚本

5. 填写参数

脚本里需要的参数，尽量设置为动态自动获取，如 ${date}

第一步的参数是所有文件和当天日期，后面的只需要日期，最后一步是导出所有结果，相应填入

6. 依次添加后续任务

添加文件和设置相应参数

7. 保存，或者运行

8. 状态提示

运行后会有状态提示页面，可以看到任务进度

9. 其他

点击调度任务的页面情况

定时调度

1. 创建定时计划（schedule）

2. 修改属性

修改定时任务名和描述

3. 添加任务

添加需要定时调度的任务

4. 设置调度时间

5. Crontab高级语法模式

6. 参数设置

sm-workflow的参数都是写死的，没有设置动态，这里的下拉列表就不会有可选项。

设置参数

将sm-workflow的日期修改为 ${do_date}，保存

进入定时计划sm-dw中，会看到有参数 do_date

填入相应参数，前一天日期

${coord:formatTime(coord:dateOffset(coord:nominalTime(), -1, ‘DAY’), ‘yyyyMMdd’)}

Oozie常用系统常量

当然，也可以通过这样将参数传入workflow任务中，代码或者shell中需要的参数。

如，修改sm-workflow 中的 ，添加一个参数 ${num}。

编辑文件（需要登陆Hue的用户有对HDFS操作的权限），修改shell中的一个值为参数，保存。

在workflow中，编辑添加参数 ${num} ，或者num=${num} 保存。

进入schedule中，可以看到添加的参数，编辑输入相应参数即可。

Bundle

Bundle统一管理所有定时调度，阶段划分：Bundle > Schedule > workflow