Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪
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Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪
goldbin 发表于6个月前
Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪
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摘要: 庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题。

Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪(整整搞了大半天) 

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一、 问题如何产生

庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题。

心酸史:

二、 开始具体解决问题

 

需求:(将以下这张表数据导入mysql)

由此,编写如下sqoop导入命令

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --username root --password root 
--table test_goods --hbase-create-table --hbase-table t_goods  
--column-family cf --hbase-row-key id -m 1

一切看着都很正常,接下来开始执行命令,报如下错误:

1、

Error during import: No primary key could be found for table *

报错原因就是指定的mysql表名不是大写,所以mysql表名必须大写

2、

 Could not insert row with null value for row-key column

报错原因是没有指定mysql的列名,所以必须指定列名,并且hbase-row-key id 中的id,必须在–columns中显示。  --columns ID,GOODS_NAME, GOODS_PRICE

3、 

Error parsing arguments for import Unrecognized argument

报错原因是在指定mysql的列名时,用逗号隔开的时候我多加了空格,所以在Columns后显示的列名只能用逗号隔开,不要带空格。

将以上三个问题排除后:我的最新导入命令变为如下:

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns id,goods_name,goods_price 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key id --where "id >= 5" -m 1

注意:这里有个小问题:记得将id>=5引起来

再次执行导入命令:出现如下情况(卡了好长时间)

发下map执行完成了,但是也就只卡在这里不动了,mapreduce任务一直在后台起着,一段时间后死掉,在这期间不停的执行导入命令和杀掉mapreduce的job

hadoop job -list  查看mapreduce 的job列表

hadoop job -kill  job_id    杀死某个Job

经过长时间的测试,突然意识到当前用的是Hbase伪分布式,一下子恍然大悟:

原因:因为当前环境为hbase的伪分布式,所以hbase的数据是存在本地磁盘上的,

并且由自带的zookeeper进行管理。而将mysql数据导入hbase的原理其实就是将数据导入hdfs,所以要想导入成功,存放hbase的数据地址应该在hdfs上才可以。所以如何解决这个问题,我想大家知道了,那就是开启hbase完全分布式。

经过一顿折腾将虚拟机回复到hbase完全分布式的快照,安装好sqoop,进行最终的测试!

最终执行的导入命令如下:(完整的导入命令)

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID --where "ID >= 5" -m 1

终于见到久违的页面:

 

查看hbase,数据已经成功导入

最后我将命令写入一个xxx文件,通过sqoop –options-file xxx 执行导入命令

错误写法如下:

import

-D sqoop.hbase.add.row.key=true

--connect jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider

--username root

--password root

--table TEST_GOODS

--columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE

--hbase-create-table

--hbase-table test_goods

--column-family cf

--hbase-row-key ID

--where "ID >= 5"

-m 1

错误原因:参数的名称和参数的值没有进行回车换行

正确写法:

import

-D

sqoop.hbase.add.row.key=true

--connect

jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider

--username

root

--password

root

--table

TEST_GOODS

--columns

ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE

--hbase-create-table

--hbase-table

tt_goods

--column-family

cf

--hbase-row-key

ID

--where

ID>=5

-m

1

 

注:参数含义解释

-D sqoop.hbase.add.row.key=true 是否将rowkey相关字段写入列族中,默认为false,默认情况下你将在列族中看不到任何row key中的字段。注意,该参数必须放在import之后。

--connect 数据库连接字符串

--username –password  mysql数据库的用户名密码

--table Test_Goods表名,注意大写

--hbase-create-table  如果hbase中该表不存在则创建

--hbase-table   对应的hbase表名

--hbase-row-key   hbase表中的rowkey,注意格式

--column-family   hbase表的列族

--where    导入是mysql表的where条件,写法和sql中一样

--split-by CREATE_TIME   默认情况下sqoop使用4个并发执行任务,需要制订split的列,如果不想使用并发,可以用参数 --m 1

到此,bug解决完成!!!

 

三、知识拓展,定时增量导入

1、Sqoop增量导入

sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID --incremental lastmodified --check-column U_DATE 
--last-value '2017-06-27' --split-by U_DATE

--incremental lastmodified 增量导入支持两种模式 append 递增的列;lastmodified时间戳。

--check-column 增量导入时参考的列

--last-value 最小值,这个例子中表示导入2017-06-27到今天的值

 

2、Sqoop job:

sqoop job --create testjob01 --import --connect 
jdbc:mysql://192.168.1.9:3306/spider --username root --password root 
--table TEST_GOODS --columns ID,GOODS_NAME,GOODS_PRICE 
--hbase-create-table --hbase-table t_goods --column-family cf 
--hbase-row-key ID -m 1

设置定时执行以上sqoop job

使用linux定时器:crontab -e

例如每天执行

0 0 * * * /opt/local/sqoop-1.4.6/bin/sqoop job ….

--exec testjob01

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标签: HBase Sqoop 大数据
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