什么是Hadoop中的SQOOP？
Apache Sqoop（SQL-to-Hadoop）旨在支持从结构化数据存储(如关系数据库，企业数据仓库和NoSQL)系统批量导入数据到HDFS。 Sqoop基于连接器架构，支持插件以提供与新外部系统的连接。
Sqoop的一个示例用例是运行夜间Sqoop导入的企业，将当天的数据从生产事务RDBMS加载到Hive数据仓库中以进行进一步分析。
Sqoop架构
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所有现有的数据库管理系统都考虑到了SQL标准。但是，每个DBMS实现并不完全一样。因此，当涉及跨系统的数据传输时，这种差异带来了挑战。 Sqoop连接器是帮助克服这些挑战的组件。
在Sqoop的连接器的帮助下，Sqoop和外部存储系统之间的数据传输成为可能。
Sqoop具有用于处理各种流行关系数据库的连接器，包括MySQL，PostgreSQL，Oracle，SQLServer和DB2。这些连接器中的每一个都知道如何与其关联的DBMS进行交互。还有一个通用的JDBC连接器，用于连接任何支持Java JDBC协议的数据库。此外，Sqoop还提供优化的MySQL和PostgreSQL连接器，这些连接器使用特定于数据库的API来有效地执行批量传输。
除此之外，Sqoop还有各种用于数据存储的第三方连接器，从企业数据仓库（包括Netezza，Teradata和Oracle）到NoSQL商店（如Couchbase）。但是，这些连接器没有附带Sqoop捆绑;这些需要单独下载，并且可以轻松添加到现有的Sqoop安装中。
为什么我们需要Sqoop？
使用Hadoop进行分析处理需要将来自不同来源的大量数据加载到Hadoop集群中。这个批量数据从异构数据源加载到Hadoop然后处理它的过程带来了一系列挑战。在选择正确的数据加载方法之前，需要考虑维护和确保数据一致性并确保资源的有效利用。
其他方法：
1.使用脚本加载数据
使用脚本加载数据的传统方法不适合将大量数据加载到Hadoop中;这种方法效率低下且非常耗时。
2.通过Map-Reduce应用程序直接访问外部数据
这会复杂化map-reduce应用程序使这些应用程序。
3.除了能够处理大量数据外，Hadoop还可以处理多种不同形式的数据。因此，要将这些异构数据加载到Hadoop中，已经开发了不同的工具。
Sqoop和Flume是两种这样的数据加载工具。
参考资料
- python测试开发项目实战-目录
- python工具书籍下载-持续更新
- python 3.7极速入门教程 – 目录
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- 原文地址
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Sqoop vs Flume vs Hadoop中的HDFS
| Sqoop | Flume | HDFS |
|---|---|---|
| Sqoop用于从结构化数据源（如RDBMS）导入数据。 | Flume用于将批量流数据移动到HDFS中。 | HDFS是Hadoop生态系统用于存储数据的分布式文件系统。 |
| Sqoop具有基于连接器的架构。连接器知道如何连接到相应的数据源并获取数据。 | Flume拥有基于代理的架构。这里，编写了一个代码（称为“代理”），负责获取数据。 | HDFS具有分布式架构，其中数据分布在多个数据节点上。 |
| HDFS是使用Sqoop进行数据导入的目的地。 | 数据通过零个或多个通道流向HDFS。 | HDFS是数据存储的终极目标。 |
| Sqoop数据加载不是事件驱动的。 | Flume数据加载可以由事件驱动。 | HDFS只是存储通过任何方式提供给它的数据。 |
| 为了从结构化数据源导入数据，必须只使用Sqoop，因为它的连接器知道如何与结构化数据源交互并从中获取数据。 | 为了加载流媒体数据，例如在Twitter上生成的推文或Web服务器的日志文件，应该使用Flume。 Flume代理构建用于获取流数据。 | HDFS有自己的内置shell命令来将数据存储到其中。 HDFS无法导入流数据 |
