HBase导入SQL Server数据库数据

2019年6月8日 176次阅读来源: Q轩哥

[HBase导入SQL Server数据库数据]

在先前的几篇随笔中已经介绍了Hadoop、Zookeeper、Hbase的分布式框架搭建方案，目前已经搭建完成了一个包含11个节点的分布式集群。而对于HBase数据库的使用仅限于测试性质的增删改查指令，为了进一步熟悉分布式框架的使用，本文介绍将已有的数据从关系型数据库SQL Server中导入到HBase中的方法。

要完成从关系型数据库到HBase数据的迁移，我们需要使用Sqoop工具，Sqoop是Apache的一个独立项目，设计目的即是在Hadoop(Hive)和传统数据库（MySQL、postgresql）之间进行数据的传递。Sqoop工具基于数据仓库工具Hive，通过Hive来将数据查询转换成MapReduce任务实现数据的传递。因此，要完成本次数据的迁移，我们需要以下几个准备：

①Hive：apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

②Sqoop：sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

③JDBC for SQL Server：sqljdbc_3.0.1301.101_enu.tar.gz

④Connector between SQL Server and Sqoop：sqoop-sqlserver-1.0.tar.gz

======================以下所有操作均在Master主机上并且以root用户执行======================

1、安装Hive

①建立hive目录

cd /home

mkdir hive

②解压安装包（安装包移至/home/hive下）

tar -zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

③设置环境变量

vi /etc/profile

追加以下：

export HIVE_HOME=/home/hive/apche-hive-2.1.1-bin

export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

export PATH

追加以下：

export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/hcatalog

④使配置生效

source /etc/profile

2、安装sqoop

①建立sqoop目录

cd /home

mkdir sqoop

②解压安装包（安装包移至/home/sqoop下）

tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

③设置环境变量

vi /etc/profile

追加以下：

export SQOOP_HOME=/home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha

export SQOOP_CONF_DIR=$SQOOP_HOME/conf

export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH

export PATH

④使配置生效

source /etc/profile

3、配置JDBC

①解压（位置随意）

tar -zxvf sqljdbc_3.0.1301.101_enu.atr.gz

②复制jdbc到sqoop下

cp sqljdbc_3.0/enu/sqljdbc4.jar /home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha/lib

4、配置SQL Server sqoop Connector

①解压（位置随意，这里是/home）

tar -zxvf sqoop-sqlserver-1.0.tar.gz

②设置环境变量

vi /etc/profile

追加以下：

export MSSQL_CONNECTOR_HOME=/home/sqoop-sqlserver-1.0/

配置生效：

source /etc/profile

③配置到sqoop

cd sqoop-sqlserver-1.0

./install.sh

5、配置sqoop

存在这部分工作的原因是sqoop的默认配置会有一些我们不需要用到的东西，在其配置文件$SQOOP_HOME/bin/configure-sqoop文件中，定义了许多需要预先配置的参数与环境，有些我们已经配置完成，但是另外有些是不需要用到的（目前还没意识到有什么作用），因此，为了防止运行时检查配置不通过，我们直接的处理办法就是取消这部分的配置检查。

注释ACCUMULO相关配置：在configure-sqoop文件中，注释掉与ACCUMULO_HOME相关的所有命令行，并保存退出。

6、目前的环境变量

值得注意的是，之前并没有加入HBase的环境变量，在这里是需要把HBase相关的环境变量加入的。

<pre style=”margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: “Courier New” !important; font-size: 12px !important;”># /etc/profile

System wide environment and startup programs, for login setup # Functions and aliases go in /etc/bashrc

It’s NOT a good idea to change this file unless you know what you # are doing. It’s much better to create a custom.sh shell script in # /etc/profile.d/ to make custom changes to your environment, as this # will prevent the need for merging in future updates.

pathmunge () {
case “:${PATH}:” in
:”$1″:)
;; *) if [ “$2” = “after” ] ; then
PATH=$PATH:$1
else PATH=$1:$PATH fi
esac
} if [ -x /usr/bin/id ]; then if [ -z “$EUID” ]; then # ksh workaround
EUID=id -u
UID=id -ru
fi
USER=”id -un“
LOGNAME=$USER
MAIL=”/var/spool/mail/$USER” fi

Path manipulation

if [ “$EUID” = “0” ]; then
pathmunge /sbin
pathmunge /usr/sbin
pathmunge /usr/local/sbin
else
pathmunge /usr/local/sbin after
pathmunge /usr/sbin after
pathmunge /sbin after
fi

HOSTNAME=/bin/hostname 2>/dev/null
HISTSIZE=1000
if [ “$HISTCONTROL” = “ignorespace” ] ; then
export HISTCONTROL=ignoreboth
else
export HISTCONTROL=ignoredups
fi

export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL

By default, we want umask to get set. This sets it for login shell

Current threshold for system reserved uid/gids is 200

You could check uidgid reservation validity in

/usr/share/doc/setup-*/uidgid file

if [ $UID -gt 199 ] && [ “id -gn” = “id -un” ]; then
umask 002
else
umask 022
fi

for i in /etc/profile.d/.sh ; do
if [ -r “$i” ]; then
if [ “${-#i}” != “$-” ]; then
. “$i”
else . “$i” >/dev/null 2>&1 fi
fi
done

unset i
unset -f pathmunge

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131.x86_64
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin #hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.3 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin #zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/home/zookeeper/zookeeper-3.4.6/ export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH export PATH #HBase
export HBASE_HOME=/home/hbase/hbase-1.2.4 export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH export PATH #hive
export HIVE_HOME=/home/hive/apache-hive-2.1.1-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH export PATH

export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/hcatalog #sqoop
export SQOOP_HOME=/home/sqoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha
export SQOOP_CONF_DIR=$SQOOP_HOME/conf
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH export PATH

export MSSQL_CONNECTOR_HOME=/home/sqoop-sqlserver-1.0/</pre>

7、数据迁移实验

在执行迁移命令之前，需要在Hbase中建立好对应的表

#hbase shell

进入hbase shell后执行

>create ‘test’, ‘cf’

然后在Terminal中执行

#sqoop import –connect ‘jdbc:sqlserver://<IP Address>;username=<username>;password=<password>;database=<database>’ –table <sql server table name> –hbase-table <hbase table name> –column-family <hbase table column family name> –hbase-row-key <sql server table primary key>

需要注意：

①如果SQL Server的表是正常的单一主键的表结构，那么可以直接指定hbase-row-key执行上述命令，此时该命令会默认以多个mapreduce任务执行该指令

②如果SQL Server的表是联合主键，那么这样导入就会存在一个问题，无法根据主键分解查询任务，也就没有办法进行MapReduce，那么此时必须指定参数 ‘-m 1’只用一个mapreduce任务

③针对没有主键的情况，若数据量巨大，必须分为多个mapreduce任务，那么需要找到一个拆分字段，从而hive可以根据该字段拆分任务。此时我们须在导入指令中添加’–split-by <id>’

在我实际的操作中，SQL Server中的表结构是联合主键，第一次导入表中100条数据记录，根据这篇博客的介绍，配置了$SQOOP_HOME/conf/sqoop-site.xml，我指定了’–hbase-row-key <id1>,<id2>’，并指定’-m 1’，导入数据成功。（耗时22sec）

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