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      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      首页 知识中心 其他 文章详情页

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      2025-04-22 09:44:09 阅读次数:4

      job,Sqoop,增量,导入

      一、需求和方案总述


      • 需求:将MySQL 的83张表先全量 导入 Hive 数仓,然后增量的导入新增的数据到 Hive 数仓  ods 层。
      • 解决方案:创建临时表,将每张表的信息插入到临时表,将 MySQL 临时表信息导出到本地,然后创建 83 个Sqoop job, 最后执行 Sqoop job就可以实现 83 张表的增量导入,前提就是83 张表中都有 时间字段,Sqoop 监控这个时间字段就可以。

      二、Sqoop Job 


      1. Sqoop job 使用示例


      1.查询 job 列表

      [root@hdp301 ~]# sqoop job --list

      2.删除 job

      [root@hdp301 ~]# sqoop job --delete kangll

      3.创建测试 job

      sqoop job --create kangll -- import --connect jdbc:mysql://192.168.2.226:3306/yx \
      --table stat_url_count \
      --username root \
      --password winner@001 -m 1 \
      --hive-import \
      --hive-table dwd_url_count \
      --external-table-dir /yax/dwd/sfyp_test.db/dwd_url_count \
      --incremental append \
      --check-column last_timestamp \
      --last-value '2015-11-30 16:59:43.1' \
      --fields-terminated-by "\001"

      4.执行 job

      [root@hdp301 ~]# sqoop job -exec kangll

      打印的日志 

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      5.运行结果查看

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      为什么要创建 Sqoop job , 因为 job 可以在  /root/.sqoop/metastore.db.script   保存监控的最近的 时间戳字段,如果不使用 Sqoop job 保存,默认是会如下的效果 ,拿到 给的初始的值和查出的最大值更新插入

       

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      6.MySQL中 新插入两条数据

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      7.日志中 显示查询的方式

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

      8.查询 hive 表中的数据

      【ETL工具】Sqoop job(80张表的增量同步方案,Sqoop Job 使用 )

       2. Sqoop 增量导入


      注意:Sqoop 不支持 mysql转hive时使用 lastmodified 模式进行增量导入

      nohup sqoop import -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \
      --connect ${driver} \
      --username ${dbUsername} \
      --password ${dbPasswd} \
      --table "${tableName}" \
      --hive-import \
      --hive-database data_exchange \
      --hive-table "${tableName}" \
      --hive-partition-key  "dt" \
      --hive-partition-value "${date}" \
      --fields-terminated-by '\001' \
      --external-table-dir "/winhadoop/ods/data_exchange.db/${tableName}" \
      --check-column jhpt_update_time \
      --incremental append \
      --last-value '1990-02-02 12:21:21' \
      --target-dir "/sqoop/data/append/" \
      --m 1 \
      --null-string '\\N' \
      --null-non-string '\\N' \
      --mapreduce-job-name data_exchange_${tableName} >> ${sfyp_log}/ods_data_exchange.${date}.log

       

      还有一点: sqoop job  密码 保存 用参数

      --password-file /input/sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd

      创建保存密码的文件,上传到HDFS

      echo -n "hadoop" > sqoopPWD.pwd
      hdfs dfs  -mkdir -p /input/sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd
      ​echo -n "hadoop" > sqoopPWD.pwd
      hdfs dfs  -mkdir -p /input/sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd
      hdfs dfs -put sqoopPWD.pwd /input/sqoop/pwd
      hdfs dfs -chmod 400 /input/sqoop/pwd/sqoopPWD.pwd
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://kangll.blog.csdn.net/article/details/108471044,作者:阿龙先生啊,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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