Sqoop中文手册：全面解析与使用指南

"Sqoop中文手册链接：https://fypop.iteye.com/blog/2217562" Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和关系数据库之间进行数据传输的工具，它允许用户将数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，或者从 HDFS 导出到关系数据库。在本文档中，作者对 Sqoop 的使用进行了详尽的介绍，并基于 Cloudera 的官方文档进行了中文翻译和验证。 1. **概述** Sqoop 提供了一个命令行界面，使用户能够方便地执行数据迁移任务。它支持多种数据库系统，如 MySQL, Oracle, PostgreSQL 等，并能处理结构化数据。本文档不仅包含基本的导入导出操作，还涉及了高级特性，如代码生成（codegen）、分区分桶（partitioning）和元数据存储。 2. **codegen** `codegen` 命令是 Sqoop 的一个特殊功能，它能将数据库表转换为 Java 代码，便于在 MapReduce 作业中直接使用。生成的 Java 文件包含了数据库表的字段映射，同时还会创建相应的 Java 类和 JAR 包。 - **基础语句示例** ```bash sqoop codegen --connect jdbc:mysql://localhost:3306/hive --username root --password 123456 --table TBLS2 ``` - **参数说明** - `--bindir <dir>`: 指定生成的 Java 文件、编译后的 class 文件以及 JAR 包的输出目录。 - `--class-name <name>`: 设置生成的 Java 文件的名称。 - `--outdir <dir>`: 生成的 Java 源文件的存放路径。 - `--package-name <name>`: 设定生成的 Java 类的包名，例如 `cn.cnnic` 会产生 `cn` 和 `cnnic` 两个目录层级。 - `--input-null-non-string <null-str>`: 在 Java 文件中设置非字符串类型的 null 值，默认为空字符串。 - `--input-null-string <null-str>`: 同上，但针对字符串类型，建议与 `--input-null-non-string` 使用相同的值。 - `--map-column-java <arg>`: 允许用户自定义数据库字段在 Java 类中映射的数据类型，例如将 bigint 映射为 long。 3. **使用场景** - 当需要在 Hadoop 上执行数据库表相关的 MapReduce 作业时，可以直接使用生成的 Java 类，避免了手动编写解析数据的代码。 - 在元数据存储功能中，生成的 Jar 和 class 文件也是必要的。 4. **注意事项** - 验证参数设置时，确保数据库连接信息正确无误，包括数据库 URL、用户名和密码。 - 调整 `--bindir` 和 `--outdir` 参数以适应你的项目结构。 - 对于 `--input-null-*` 参数，根据具体业务需求设置合适的 null 表示方式。 - 使用 `--map-column-java` 可能需要对数据库字段类型和 Java 类型之间的映射有深入了解。 这篇 Sqoop 中文手册详细介绍了如何利用 Sqoop 进行数据迁移和代码生成，对于理解和使用 Sqoop 工具非常有帮助，无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都能从中获益。通过实践这些命令和参数，可以更高效地进行大数据环境下的数据交互。