1. Sqoop

1.1 Sqoop介绍

• Sqoop 是一个在结构化数据和 Hadoop 之间进行批量数据迁移的工具

  • 结构化数据可以是MySQL、Oracle等关系型数据库

    • 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统

    • 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里

  • 底层用 MapReduce 实现数据

    • 命令执行过程中，map 0% ,Reduce0%----》map 100% ,Reduce 100%
    • 

idnameage1zhangsan18

1.2 Sqoop安装

• 下载、上传、解压、重命名和授权

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.3.7/sqoop-1.3.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz

• 上传到 /home/hadoop 目录，直接在xshell拖拽进入家目录即可

• #Sqoop的安装
  sudo tar -xvf sqoop-1.3.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local
  #改名
  sudo mv /usr/local/sqoop-1.3.7.bin__hadoop-2.6.0/ /usr/local/sqoop
  #授权
  sudo chown -R hadoop /usr/local/sqoop
  

1.3 Sqoop配置和验证

1.3.1 sqoop配置

#1、修改配置文件
mv /usr/local/sqoop/conf/sqoop-env-template.sh /usr/local/sqoop/conf/sqoop-env.sh# 进入配置目录，把各个组件的路径写入
cd /usr/local/sqoop/conf/
sudo vim sqoop-env.sh 

#2、上传 jar 文件
cd /usr/local/sqoop/lib/
#2.1 上传 MySQL 的驱动文件,拖拽上传进xshell#2.2拷贝 hive 的驱动文件
cp /usr/local/hive/lib/hive-common-2.3.7.jar /usr/local/sqoop/lib/#3、配置环境变量
#编辑环境变量
vim /home/hadoop/.bashrc#在环境变量最后添加以下内容
export SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin#刷新环境变量
source /home/hadoop/.bashrc#验证是否安装成功
sqoop version

1.3.2 在MySQL中创建sqoop用户

#查看管理员账户和密码
sudo cat /etc/mysql/debian.cnf #用查看的账户和密码登录
mysql -u debian-sys-maint -p#登录成功再执行下面命令，可参考下图
#创建sqoop用户，
create user 'sqoop'@'%' identified by '123456';
#并对用户授权
grant all privileges on sqoop.* to 'sqoop'@'%';
#刷新使授权生效
flush privileges;#退出
exit；

执行MySQL示例：

1.3.3 验证sqoop是否成功运行及常见错误：

• #测试能否成功连接数据库

#测试能否成功连接数据库
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://master:3306/?useSSL=false --username sqoop --password 123456

1. 使用命令报错时：

   #测试能否成功连接数据库
   sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://master:3306/?useSSL=false --username sqoop --password 123456
   

2. **报错信息如下：**ERROR manager.CatalogQueryManager: Failed to list databases

com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure

完整信息在下面：

• Warning: /usr/local/sqoop/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
  Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
  Warning: /usr/local/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
  Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
  。。。at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243)at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)
  Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)at com.mysql.jdbc.StandardSocketFactory.connect(StandardSocketFactory.java:211)at com.mysql.jdbc.MysqlIO.<init>(MysqlIO.java:301)... 24 more
  

原因：没有开启远程登录，需要修改配置

        **解决方案：**

#查看状态（防火墙是inactive状态）
sudo ufw status
#查看端口
netstat -an | grep 3306

        ~~~shell

#编辑端口
#注释掉43行的bind-address
sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

##修改端口，需要重启虚拟机
sudo reboot

成功状态：

​ **如果Sqoop转移数据到Hive不成功需注意：**之前Hive初始化是在单机伪分布式状态下进行的，和现在集群状态不符，需要重新格式化HIve，删除MySQL的hive元数据库

#hive如果想重新配置的同学
#在配置完master的hive之后，不要初始化，根据情形进行下面操作
#情形一：如果单机节点没有配好，#按照Hive单机的安装步骤，在master配置完hive后，需要同步给slave1和slave2scp /usr/local/hive hadoop@slave1:/usr/local/scp /usr/local/hive hadoop@slave2:/usr/local/#同步系统环境变量scp /home/hadoop/.bashrc  hadoop@slave1:/home/hadoopscp /home/hadoop/.bashrc  hadoop@slave2:/home/hadoop#三个节点上刷新source /home/hadoop/.bashrc#情形二：单机已经成功，其他节点是克隆出来的#查看mysql数据里的hive元数据信息#查看默认的账号和密码，使用以下命令：sudo cat /etc/mysql/debian.cnfmysql -u debian-sys-maint -p #输入cat命令显示的密码#当前节点数据库有哪些show databases;#查看的密码#三个节点都要执行超级用户登录后，查看有没有hive的数据库，有的话删除drop database hive;#三个节点初始化操作schematool -dbType mysql -initSchema

验证状态-Hive初始化成功：

再次执行查询数据库命令：

#测试能否成功连接数据库
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://master:3306/?useSSL=false --username sqoop --password 123456

1.3.4 使用前的数据准备

1.3.4.1 mysql数据准备(下面操作可在dbeaver中进行)

#（1）使用sqoop用户登录MySQL，使用以下命令：
#如果使用dbeaver连接MySQL，不用在输入这步命令了
mysql -u sqoop -p#（2）创建并使用使用sqoop数据库，使用以下命令：
create database sqoop
use sqoop#（3）创建student表用于演示导入MySQL数据到HDFS，使用以下命令：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student`(
`id` int PRIMARY KEY COMMENT '编号',`name` varchar(20) COMMENT '名字',`age` int COMMENT '年龄'
)COMMENT '学生表';#（4）	向student表插入一些数据，使用以下命令：
INSERT INTO student VALUES(1, 'zhangsan', 20);
INSERT INTO student VALUES(2, 'lisi', 24);
INSERT INTO student VALUES(3, 'wangwu', 18);
INSERT INTO student VALUES(4, 'zhaoliui', 22);#（5）	创建student2表用于装载Hive导出的数据，使用以下命令：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student2`(
`id` int PRIMARY KEY COMMENT '编号',
`name` varchar(20) COMMENT '名字',
`age` int COMMENT '年龄'
)COMMENT '学生表';

dbeaver远程登录MySQL失败：

#查看状态
sudo ufw status
#查看端口
netstat -an | grep 3306#编辑端口
#注释掉43行的bind-address
sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 
#bind-address           = 127.0.0.1##修改端口，需要重启虚拟机
sudo reboot

数据准备完成后：

• student表：

• student2表：

1.3.4.2 Hive的准备（也在dbeaver中执行）：

--（1）	启动hive，使用以下命令：
hiveserver2
--（2）	打开DBeaver连接Hive--（3）	创建sqoop数据库，使用以下命令：
CREATE DATABASE sqoop;--（4）	使用sqoop数据库，使用以下命令：
USE sqoop;--（5）	创建student表用于装载MySQL导入的数据，使用以下命令：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student(id     INT     COMMENT '编号',name   STRING  COMMENT '名字',age    INT     COMMENT '年龄'
) COMMENT '学生表'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' ';

• 如果搭建完HadoopHA后在启动Hive报错

hive启动时,提示java.net.UnknownHostException：ns

注意复制HDFS的core-site.xml和hdfs-site.xml到hive目录的conf下面

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/hive/conf
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /usr/local/hive/conf

1.5 Sqoop命令

Sqoop 的常用命令

命令说明list-databases列出所有数据库名list-tables列出某个数据库下所有表import将数据导入到 HDFS 集群,hive,hbase,hdfs本身等等export将 HDFS 集群数据导出help打印 sqoop 帮助信息version打印 sqoop 版本信息

Sqoop 的公共参数

命令说明–connect连接关系型数据库的URL–username连接数据库的用户名–password连接数据库的密码

Sqoop的 import 命令参数

参数说明–fields-terminated-byHive中的列分隔符，默认是逗号–lines-terminated-byHive中的行分隔符，默认是\n–append将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。–columns指定要导入的字段–m或–num-mappers启动N个map来并行导入数据，默认4个。–query或**–e**将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参–target-dir，–hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字–table 关系数据库的表名–target-dir 指定导入数据存储的HDFS路径–null-stringstring类型的列如果null，替换为指定字符串–null-non-string非string类型的列如果null，替换为指定字符串–check-column作为增量导入判断的列名–incrementalmode：append或lastmodified–last-value指定某一个值，用于标记增量导入的位置

Sqoop 的 export 命令参数

参数说明–input-fields-terminated-byHive中的列分隔符，默认是逗号–input-lines-terminated-byHive中的行分隔符，默认是\n–export-dir存放数据的HDFS的源目录-m或–num-mappers启动N个map来并行导出数据，默认4个–table指定导出到哪个RDBMS中的表–update-key对某一列的字段进行更新操作–update-modeupdateonly或allowinsert（默认）

Sqoop 的命令案例

• 导入到HDFS

#查看MySQL中已有的数据库名称
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username sqoop --password 123456#查看MySQL中Sqoop数据库中的表，使用以下命令
sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456#导入全部MySQL数据到HDFS，执行以下命令
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456 --table student --target-dir /user/student --delete-target-dir -m 1#执行完成后，去HDFS查看数据是否导入成功，使用以下命令：
hdfs dfs -cat /user/student/part-m-00000#导入部分mysql数据到HDFS(导入时筛选)
#--	query不与--table同时使用
#必须在where后面加上$CONDITIONS
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456 --target-dir /user/student --delete-target-dir -m 1 --query 'select * from student where age <20 and $CONDITIONS'

查看–target-dir指定的路径

• 导入到Hive

  #导入MySQL数据到hive
  sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop  --password 123456 --table student --target-dir /user/student2 --delete-target-dir --hive-import --fields-terminated-by " " --columns id,name,age --hive-overwrite --hive-table sqoop.student -m 1#导入部分MySQL数据到hive(覆盖导入)
  sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456 --target-dir /user/student2 --delete-target-dir -m 1 --query 'select * from student where age <20 and $CONDITIONS' --hive-import --fields-terminated-by " " --columns id,name,age --hive-overwrite --hive-table sqoop.student2 #增量导入部分MySQL数据到hive
  #--incremental append不能和--delete-target-dir一起用
  sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456 --table student --target-dir /user/student2 --hive-import --fields-terminated-by " " --columns id,name,age  --hive-table sqoop.student2 --check-column id --incremental append --last-value 3 -m 1
  

  • 问题：导入数据权限不足，导入hive失败

    • 

      • Hdfs页面操作文件出现 Permission denied: user=dr.who,

      • #在xshell
        hdfs dfs -chmod -R 755 /
        

• 导入到HBase

#导入数据到HBase，需要提前创建对应的表student
#导入数据之前
hbase shell
create 'student','info'#开始执行导入命令
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop  --password 123456 -table student -hbase-table "student" --hbase-row-key "id" --column-family "info" --columns "id,name,age" --split-by id -m -1

• Hive导出到MySQL

#Sqoop 的导出命令案例
sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --username sqoop --password 123456 --table student2 --export-dir /usr/local/hive/warehouse/sqoop.db/student --input-fields-terminated-by " " -m 1

2. Flume

2.1Flume简介

• Flume是一个分布式的、高可靠的、高可用的将大批量的不同数据源的日志数据收集、聚合、移动**到数据中心（**HDFS）进行存储的系统

  • 1、可以高速采集数据，采集的数据能够以想要的文件格式及压缩方式存储在hdfs上；

  • 2、事务功能保证了数据在采集的过程中数据不丢失；

    • 原子性

  • 3、部分Source保证了Flume挂了以后重启依旧能够继续在上一次采集点采集数据，真正做到数据零丢失。

2.2Flume架构

• Agent 是 Flume 中最小的独立运行单位，一个 agent 就是一个 JVM（java虚拟机）
  • 含有三个核心组件，分别是 source、channel 和 sink
  • 

2.3 Flume安装

#下载、上传、解压、重命名和授权
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz#上传到 /home/hadoop 目录
sudo tar -xvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /usr/localsudo mv /usr/local/apache-flume-1.9.0-bin/ /usr/local/flumesudo chown -R hadoop /usr/local/flume

2.4 Flume配置

配置环境变量

#编辑环境变量
vim /home/hadoop/.bashrc#在环境变量最后添加以下内容
export FLUME_HOME=/usr/local/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin#刷新环境变量
source /home/hadoop/.bashrc

配置 Agent

# 为 agent 起个名字叫做 a1
# 设置 a1 的 sources 叫做 r1
a1.sources = r1# 设置 a1 的 sinks 叫做 k1
a1.sinks = k1# 设置 a1 的 channels 叫做 c1
a1.channels  = c1

配置Source

# 设置 r1 的类型是 exec，用于采集命令产生的数据
a1.sources.r1.type = exec# 设置 r1 采集 tail -F 命令产生的数据
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/tail-test.txt

配置 Channel

• 两种常见类型：MemoryChannel和FileChannel

# 设置 c1 的类型是 memory
a1.channels.c1.type = memory# 设置 c1 的缓冲区容量
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

配置 Sink

# 设置 k1 的类型是 hdfs
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 设置 k1 输出路径，按照时间在 hdfs 上创建相应的目录
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/%S
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
# 设置 k1 输出的数据保存为文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text
# 把时间戳放入数据的头中
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

组装 Source、Channel 和 Sink

# 设置 r1 连接 c1
a1.sources.r1.channels = c1# 设置 k1 连接 c1
a1.sinks.k1.channel = c1

2.5 Flume使用

了解tail -F的命令

#（1）进入/home/hadoop目录，使用以下命令：
cd /home/hadoop/
#（2）创建touch tail-test.txt文件，使用以下命令：
touch tail-test.txt
#（3）向tail-test.txt文件中追加一些内容，使用以下命令：
echo 'hello 11111' >> tail-test.txt
echo 'hello 22222'>> tail-test.txt
echo 'hello 33333'>> tail-test.txt
#（4）查看tail-test.txt文件中的内容，使用以下命令：
cat tail-test.txt
#（5）复制（新开）一个xshell窗口监控tail-test.txt文件内容的变化，使用以下命令：
tail -F tail-test.txt
#（6）回到上一个xshell窗口，继续向tail-test.txt文件中追加一些内容，使用以下命令：
echo 'hello 44444' >> tail-test.txt
echo 'hello 55555'>> tail-test.txt
echo 'hello 66666'>> tail-test.txt
#查看tail -F命令是否监控到内容的变化

使用flume

目标：把tail-test.txt文件中新增的内容给采集到HDFS

#搭配着Flume把tail-test.txt文件中新增的内容给采集到HDFS上。
#（1）新开一个xshell窗口，创建exec-memory-hdfs.properties文件，使用以下命令：
touch exec-memory-hdfs.properties
#（2）编辑touch exec-memory-hdfs.properties文件，填写以下内容：
sudo vim exec-memory-hdfs.properties
# 单节点的 flume 配置文件
# 为 agent 起个名字叫做 a1
# 设置 a1 的 sources 叫做 r1
a1.sources = r1# 设置 a1 的 sinks 叫做 k1
a1.sinks = k1# 设置 a1 的 channels 叫做 c1
a1.channels  = c1# 设置 r1 的类型是 exec，用于采集命令产生的数据
a1.sources.r1.type = exec# 设置 r1 采集 tail -F 命令产生的数据
a1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/tail-test.txt# 设置 c1 的类型是 memory
a1.channels.c1.type = memory# 设置 c1 的缓冲区容量
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100# 设置 k1 的类型是 hdfs
a1.sinks.k1.type = hdfs# 设置 k1 输出路径，按照时间在 hdfs 上创建相应的目录
a1.sinks.k1.hdfs.path = /flume/events/%y-%m-%d/%H%M/%S
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-# 设置 k1 输出的数据保存为文本
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text# 把时间戳放入数据的头中
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true# 设置 r1 连接 c1
a1.sources.r1.channels = c1# 设置 k1 连接 c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动 Flume

• 启动三个节点zookeeper

zkServer.sh start

• 先启动hdfs和yarn

start-dfs.sh 
start-yarn.sh

• 启动 Flume

#启动 Flume
flume-ng agent -n a1 -c conf -f /home/hadoop/exec-memory-hdfs.properties

验证flume

#（4）在第一个xshell窗口大量的向tail-test.txt文件中追加数据
echo 'hello 44444' >> tail-test.txt
echo 'hello 55555' >> tail-test.txt
echo 'hello 6666' >> tail-test.txt#2. 在xshell里，使用命令
hdfs dfs -cat /flume/events/目录的名称/文件名，可以看到数据

• 去HDFS的web监控页面查看是否采集到数据

1. 能看到有新生成的目录

2. 在xshell里，使用命令

   hdfs dfs -cat /flume/events/目录的名称/文件名，可以看到数据