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  • 用于查找和删除未使用的导入语句的格式化程序。 有关更多信息,请参见: :
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    我们有时候在编写代码的时候经常会需要引入一些jar包,引入之后如果我们把代码删除了,导入的包也不需要使用了,但是却仍然在代码中,那么如何去除未使用的引用呢?

    操作如下:

    1 打开设置选项

    2 找到如图所示选项 选中,点击应用即可;未使用的导入语句都会消除掉。

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    部分值未识别到,字段间没有任何值或null或 ‘’
    查看语句后发现部分值未生成到sql语句中 例如 insert into tableA (a,b,c)values(‘1’, ,‘3’)
    经检查后发现是因为 b列字段类型为nvarchar(MAX) 字段长度为0 ,暂且未深究原因
    将b列改为nvarchar 长度为4000 后 问题解决

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    Sqoop

    用途
    Sqoop是一个用于在hadoop和关系数据库之间传输数据的工具。它可以将数据从RDBMS导入到HDFS。例如:HDFS、Hive、HBase。也可以从HDFS导出数据到RDBMS。Sqoop使用MapReduce导入和导出数据,提供并行操作和容错。

    Sqoop安装

    在安装Sqoop之前,确保已经安装了java、Hadoop、Zookeeper、HBase和Hive。如果还未装可以参考我以前的博文。本文安装的版本是1.4.6版本。
    1、上传安装包到虚拟机:
    在这里插入图片描述
    2、解压安装包到指定目录,并修改名称

    tar -zxvf sqoop-1.4.6-cdh5.14.2.tar.gz -C /opt/
    
     mv sqoop-1.4.6-cdh5.14.2/ sqoop
    

    3、配置环境变量

    vi /etc/profile
    

    添加如下内容:

    #路径
    export SQOOP_HOME=/opt/sqoop
    export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
    

    然后 source /etc/profile使配置生效。
    (如果不配置环境变量,每次使用时需要在sqoop-import前加上sqoop的bin目录路径)
    4、进入到sqoop下的conf文件,
    重命名:sqoop-env-template.sh

    mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
    

    然后修改其内容:

    export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/hadoop
    export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/hadoop
    export HBASE_HOME=/opt/hbase
    export HIVE_HOME=/opt/hive
    export ZOOCFGDIR=/opt/zkpr
    export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zkpr
    

    保存退出。
    5、拷贝JDBC驱动
    将JDBC驱动拷贝到sqoop的lib目录下

    cp /opt/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar /opt/sqoop/lib/
    

    6、在虚拟机中安装unzip和wget

    yum install -y unzip
    yum install -y wget
    

    7、进入到lib目录下,下载json的jar包:

    wget http://www.java2s.com/Code/JarDownload/java-json/java-json.jar.zip
    

    unzip解压

    unzip java-json.jar.zip
    

    在这里插入图片描述
    目的是为了防止在执行语句的时候报下列异常:

    Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError:
    org/json/JSONObject

    8、通过sqoop help验证sqoop是否安装成功

    sqoop help
    

    在这里插入图片描述
    出现的警告信息可以忽略,出现下半部分的帮助命令即成功。
    如果你想看的更舒服一点,可以用下面的办法把警告取消掉:
    到sqoop 的bin目录下,进入configure-sqoop文件,找打出警告的提示信息然后把这三个内容用

    :<<! !

    的方式注释掉

    :<<!
    ## Moved to be a runtime check in sqoop.
    if [ ! -d "${HCAT_HOME}" ]; then
      echo "Warning: $HCAT_HOME does not exist! HCatalog jobs will fail."
      echo 'Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.'
    fi
    
    if [ ! -d "${ACCUMULO_HOME}" ]; then
      echo "Warning: $ACCUMULO_HOME does not exist! Accumulo imports will fail."
      echo 'Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.'
    fi
    if [ ! -d "${ZOOKEEPER_HOME}" ]; then
      echo "Warning: $ZOOKEEPER_HOME does not exist! Accumulo imports will fail."
      echo 'Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.'
    fi
    !
    
    

    再次执行sqoop help警告就消失了
    在这里插入图片描述
    9、测试Sqoop是否能够连接数据库

    sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/ --username root --password ok
    

    hadoop01是主机名,username是用户名,password是mysql的密码。
    在这里插入图片描述
    出现Mysql的数据库即为能够成功连接。

    数据迁移

    Sqoop安装成功后,我们就需要进行数据迁移的工作。

    导入表到HDFS

    sqoop-import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/MySchool \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --table student \
    --username root \
    --password ok \
    --target-dir /data/work/sqoop \
    --m 3
    

    我们来分析一下这串代码:
    \是表示换行;
    sqoop-import是sqoop import的别名,二者是一样的;hadoop01:3306/MySchool,配置数据库连接为Mysql中的数据库;
    table student:表名;
    target-dir /data/work/sqoop:导入指定目录(HDFS)
    –m 3:–m表示Mapper的数量。
    执行成功后,我们可以登录HDFS查看一下上传的内容:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看到默认生成了四份文件,Sqoop把表格内容按一定规则分到这四个文件中,因为我的数据比较少,所以这里有两个文件的内容是空的,没有内分配到。我们可以到linux中查看相关的文件信息:

    hdfs dfs -cat /data/work/sqoop/part-m-00003
    

    在这里插入图片描述

    通过where语句过滤导入表

    有时候我们可能不需要把所有的数据都上传到HDFS中,此时我们就可以通过where来过滤信息,只导入我们需要的数据。
    还是以上述的数据为列,我只要id大于1011的:

    sqoop-import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/MySchool \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --table student \
    --where "stu_id>1011" \
    --username root \
    --password ok \
    --delete-target-dir \
    --target-dir /data/work/sqoopwhere
    --m 3
    

    –where “stu_id>1011” :指定where条件;
    –delete-target-dir:如果目标目录存在,则删除;
    在这里插入图片描述
    同一会分成四个文件,查看信息可以看到id为1的已经筛选掉:
    在这里插入图片描述

    导入指定列

    我们只选择stu_id,stu_name,stu_sex三列作为数据导入

    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/MySchool \
    --table student \
    --columns "stu_id,stu_name,stu_sex" \
    --username root \
    --password ok \
    --delete-target-dir \
    --target-dir /data/work/sqoopColumn
    

    我这里省略了–driver com.mysql.jdbc.Driver
    columns “stu_id,stu_name,stu_sex”:我们所选取的列
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    query查询导入数据

    我们把姓李的数据导入:

    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/MySchool \
    --query "select * from student where stu_name like '李%' and \$CONDITIONS" \
    --username root \
    --password ok \
    --split-by stu_id \
    --delete-target-dir \
    --target-dir /data/work/sqoopQuery
    --m 3
    

    当我们查询的时候,可以省略–table;
    所有的查询都应该以 $CONDITIONS结束。即使没有查询条件也要 where $CONDITIONS.sqoop内部使用该条件将记录范围分发给所有Mapper。使用query查询,一定使用双引号,不能使用单引号
    split-by stu_id :指定用于分割数据的列为stu_id,不可省略。
    假如我们有30条数据,那么在我们插入的数据的时候会按照stu_id平均分成3份(–m 3 )。
    对于指定的划分字段也要根据实际情况指定。假如一个订单表,其中包括时间和订单量两列。第一天订单量为10,第二天为20,第三天为30,此时如果以天数为划分,那么就会造成划分的不均,所以在指定划分时也要考虑下这方面的问题。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    错误解决

    1、第一次使用时,如果报访问被拒的错误:

    java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@'192.168.136.221' (using password: YES)
    可以在mysql中设置远程连接的权限:

    GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'ok' WITH GRANT OPTION;
    

    2、遇到密码过期的问题:
    可以进入mysql的user库,查看到期的host

    select user,host,Password,password_expired from user;
    

    在这里插入图片描述
    Y表示到期,这时我们可以重新设置为N;

    update user set password_expired ='N'
    

    3、导入数据到HDFS时,报错:

    Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/json/JSONObject
    

    缺少相应的jar包,上传java-json.jar包到sqoop的lib目录下
    jar包链接
    提取码:v7tj

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空空如也

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未使用的导入语句