Sqoop1.4.4将MySQL数据库表中数据导入到HBase表中

问题导读:

        1、--hbase-table、--hbase-row-key、--column-family及--hbase-create-table参数的作用?

        2、Sqoop将关系型数据库表中数据导入HBase中,默认Rowkey是什么?

        3、如果关系型数据库表中存在多关键字,该怎么办?

一、简介及部分重要参数介绍

        Sqoop除了能够将数据从关系型数据库导入到HDFS和Hive中,还能够导入到HBase表中。
       --hbase-table:通过指定--hbase-table参数值,指明将数据导入到HBase表中,而不是HDFS上的一个目录。输入表中的每一行将会被转换成一个HBase Put操作的输出表的一行。
       --hbase-row-key:你可以使用--hbase-row-key参数,手动的指定row key。默认的情况下,Sqoop会将split-by 列作为HBase rowkey列。如果没有指定split-by值,它将会试图识别关系表的关键字。

       如果源表是组合关键字,--hbase-row-key 参数后面值是用逗号分隔的组合关键字属性的列表,在这样种情况下,通过合并组合关键字属性的值来产生HBase的Row key,每个值之间使用下划线分隔开来

       --column-family:必须指定--column-family参数,每一个输出列都会被放到同一个family列族中。  

      --hbase-create-table:如果HBase中的目标表和列族不存在,如果你使用该参数,Sqoop在运行任务的时候会根据HBase的默认配置,首先创建目标表和列族

       注意一:当源表中是组合关键字的时候,必须手动指定--hbase-row-key参数,Sqoop才能将数据导入到HBase中,否则不行。
       注意二:如果HBase中的目标表和列族不存在,如果没加--hbase-create-table参数,Sqoop job将会报错误退出运行。所以你在将数据从源表导入到HBase之前,需要首先在HBase中创建目标表和其对应的列族。
      Sqoop目前会序列化所有的字段值,将值转换为字符串表示,然后向HBase中插入UTF-8编码的字符串值的二进制值。

二、原始数据如下

mysql> select * from user;
+----+-----------+--------------+--------------+
| id | name      | address      | school       |
+----+-----------+--------------+--------------+
|  1 | 张三丰    | 五台山       | 安徽大学     |
|  2 | 黄易某    | 江苏南京     | 南京大学     |
|  3 | 李四      | 江苏苏州     | 苏州大学     |
|  4 | 王海      | 江苏南京     |              |
|  5 | 小德子    |              | 清华大学     |
+----+-----------+--------------+--------------+
5 rows in set (0.00 sec)
     上面id是关键字

三、以单关键字作为Rowkey导入

[hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/test --username hive --password hive --table user --split-by id --hbase-table sqooptest --column-family stuInfo

       以--split-by id作为Rowkey导入,不加此参数,默认情况下也是以id作为RowKey导入的。执行报如下错误:

15/01/19 19:17:29 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1421373857783_0029
	15/01/19 19:17:43 INFO mapreduce.Job: Job job_1421373857783_0029 running in uber mode : false
	15/01/19 19:17:43 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
	15/01/19 19:17:54 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1421373857783_0029_m_000001_0, Status : FAILED
	Error: java.lang.RuntimeException: Could not access HBase table sqooptest
        at org.apache.sqoop.hbase.HBasePutProcessor.setConf(HBasePutProcessor.java:122)
        at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.java:73)
        at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:133)
        at org.apache.sqoop.mapreduce.DelegatingOutputFormat$DelegatingRecordWriter.<init>(DelegatingOutputFormat.java:107)
        at org.apache.sqoop.mapreduce.DelegatingOutputFormat.getRecordWriter(DelegatingOutputFormat.java:82)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewDirectOutputCollector.<init>(MapTask.java:623)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:743)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
      由错误日志可知,是由于无法访问sqooptest表导致,排除连接问题后,查看发现原来是HBase中没有该表。解决办法如下:

     1、先在HBase中创建sqooptest表

hbase(main):006:0> create 'sqooptest','stuInfo'
0 row(s) in 1.5930 seconds
=> Hbase::Table - sqooptest
hbase(main):007:0> list
TABLE
sqooptest
yzjt
2 row(s) in 0.0290 seconds
       再次执行,查看结果
hbase(main):012:0> scan 'sqooptest'
ROW          COLUMN+CELL
 1           column=stuInfo:address, timestamp=1421665851147, value=\xE4\xBA\x94\xE5\x8F\xB0\xE5\xB1\xB1
 1           column=stuInfo:name, timestamp=1421665851147, value=\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89\xE4\xB8\xB0
 1           column=stuInfo:school, timestamp=1421665851147, value=\xE5\xAE\x89\xE5\xBE\xBD\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 2           column=stuInfo:address, timestamp=1421665846096, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 2           column=stuInfo:name, timestamp=1421665846096, value=\xE9\xBB\x84\xE6\x98\x93\xE6\x9F\x90
 2           column=stuInfo:school, timestamp=1421665846096, value=\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 3           column=stuInfo:address, timestamp=1421665850852, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E
 3           column=stuInfo:name, timestamp=1421665850852, value=\xE6\x9D\x8E\xE5\x9B\x9B
 3           column=stuInfo:school, timestamp=1421665850852, value=\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 4           column=stuInfo:address, timestamp=1421665858288, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 4           column=stuInfo:name, timestamp=1421665858288, value=\xE7\x8E\x8B\xE6\xB5\xB7
 4           column=stuInfo:school, timestamp=1421665858288, value=
 5           column=stuInfo:address, timestamp=1421665862608, value=
 5           column=stuInfo:name, timestamp=1421665862608, value=\xE5\xB0\x8F\xE5\xBE\xB7\xE5\xAD\x90
 5           column=stuInfo:school, timestamp=1421665862608, value=\xE6\xB8\x85\xE5\x8D\x8E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
5 row(s) in 0.0650 seconds
     2、添加--hbase-create-table参数,使Sqoop在导入之前先在HBase中创建对应表及列族。

           以sqooptest2表为例演示如下:

[hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/test --username hive --password hive --table user --split-by id --hbase-table sqooptest2 --column-family stuInfo --hbase-create-table 

hbase(main):020:0> scan 'sqooptest2'
ROW              COLUMN+CELL
 1               column=stuInfo:address, timestamp=1421667190477, value=\xE4\xBA\x94\xE5\x8F\xB0\xE5\xB1\xB1
 1               column=stuInfo:name, timestamp=1421667190477, value=\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89\xE4\xB8\xB0
 1               column=stuInfo:school, timestamp=1421667190477, value=\xE5\xAE\x89\xE5\xBE\xBD\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 2               column=stuInfo:address, timestamp=1421667185489, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 2               column=stuInfo:name, timestamp=1421667185489, value=\xE9\xBB\x84\xE6\x98\x93\xE6\x9F\x90
 2               column=stuInfo:school, timestamp=1421667185489, value=\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 3               column=stuInfo:address, timestamp=1421667190279, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E
 3               column=stuInfo:name, timestamp=1421667190279, value=\xE6\x9D\x8E\xE5\x9B\x9B
 3               column=stuInfo:school, timestamp=1421667190279, value=\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 4               column=stuInfo:address, timestamp=1421667198066, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 4               column=stuInfo:name, timestamp=1421667198066, value=\xE7\x8E\x8B\xE6\xB5\xB7
 4               column=stuInfo:school, timestamp=1421667198066, value=null
 5               column=stuInfo:address, timestamp=1421667201685, value=null
 5               column=stuInfo:name, timestamp=1421667201685, value=\xE5\xB0\x8F\xE5\xBE\xB7\xE5\xAD\x90
 5               column=stuInfo:school, timestamp=1421667201685, value=\xE6\xB8\x85\xE5\x8D\x8E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
5 row(s) in 0.0360 seconds

三、手动指定Rowkey

         禁用、删除掉之前创建的sqooptest表,演示手动指定Rowkey的情形。我们以id+name组合表示RowKey,如下:

[hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/test --username hive --password hive --table user --split-by id --hbase-table sqooptest --column-family stuInfo --hbase-create-table --hbase-row-key id,name
        查看结果:

hbase(main):026:0> list
TABLE
sqooptest
yzjt
2 row(s) in 0.0430 seconds

=> ["sqooptest", "yzjt"]
hbase(main):027:0> scan 'sqooptest'
ROW                                           COLUMN+CELL
 1_\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89\xE4\xB8\xB0       column=stuInfo:address, timestamp=1421668051376, value=\xE4\xBA\x94\xE5\x8F\xB0\xE5\xB1\xB1
 1_\xE5\xBC\xA0\xE4\xB8\x89\xE4\xB8\xB0       column=stuInfo:school, timestamp=1421668051376, value=\xE5\xAE\x89\xE5\xBE\xBD\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 2_\xE9\xBB\x84\xE6\x98\x93\xE6\x9F\x90       column=stuInfo:address, timestamp=1421668046873, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 2_\xE9\xBB\x84\xE6\x98\x93\xE6\x9F\x90       column=stuInfo:school, timestamp=1421668046873, value=\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 3_\xE6\x9D\x8E\xE5\x9B\x9B                   column=stuInfo:address, timestamp=1421668051471, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E
 3_\xE6\x9D\x8E\xE5\x9B\x9B                   column=stuInfo:school, timestamp=1421668051471, value=\xE8\x8B\x8F\xE5\xB7\x9E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
 4_\xE7\x8E\x8B\xE6\xB5\xB7                   column=stuInfo:address, timestamp=1421668058375, value=\xE6\xB1\x9F\xE8\x8B\x8F\xE5\x8D\x97\xE4\xBA\xAC
 4_\xE7\x8E\x8B\xE6\xB5\xB7                   column=stuInfo:school, timestamp=1421668058375, value=null
 5_\xE5\xB0\x8F\xE5\xBE\xB7\xE5\xAD\x90       column=stuInfo:address, timestamp=1421668063445, value=null
 5_\xE5\xB0\x8F\xE5\xBE\xB7\xE5\xAD\x90       column=stuInfo:school, timestamp=1421668063445, value=\xE6\xB8\x85\xE5\x8D\x8E\xE5\xA4\xA7\xE5\xAD\xA6
       由上可知,数据也成功导入到了HBase中,且Rowkey为id号+name列值的二进制值的组合。Rowkey列之间值是以下划线分隔的


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