SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，NoSQL是Not Only SQL，即不仅仅是SQL。从MySQL导入数据到HDFS文件系统中，最简单的一种方式就是使用Sqoop，然后将HDFS中的数据和Hive建立映射。通过Sqoop作为数据桥梁，将传统的数据也存入到NoSQL中来了，有了数据，猴戏才刚刚开始。
猴年伊始
SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，查询、更新、修改、删除这四种对数据的基本操作，是处理数据的一个巨大进步。近些年，各种新的数据处理技术兴起了，都想革SQL的命，这些技术也被大家统称为NoSQL。
NoSQL最初的意思是No SQL，估计应该是想和SQL划清界线，就像GNU的递归缩写GNU is Not Unix一样。后来发现，虽然大量的NoSQL技术起来了，但SQL还是活得好好的，照样发挥着很多不可替代的作用。渐渐地，大家也发现，原来这些新技术，也只是在不同的应用场景下对SQL的补充，因此也慢慢为NoSQL正名了，原来是Not Only SQL，即不仅仅是SQL，还有很多其它的处理非结构化数据和应用于各种场景的技术。甚至很多技术，虽然是在NoSQL的框架下，但也慢慢的又往SQL方向发展。
NoSQL是一种技术或者框架的统称，包括以Mongodb，Hadoop，Hive，Cassandra，Hbase，Redis等为代表的框架技术，这些都在特定的领域有很多实际的应用。而SQL领域的开源代表自然是MySQL了。
很多企业中，业务数据都是存放在MySQL数据库中的，当数据量太大后，单机版本的MySQL很难满足业务分析的各种需求。此时，可能就需要将数据存入Hadoop集群环境中，那么本文的主角Sqoop便适时的出现了，用来架起SQL与NoSQL之间的数据桥梁。
MySQL导入HDFS
从MySQL导入到HDFS文件系统中，是最简单的一种方式了，相当于直接将表的内容，导出成文件，存放到HDFS中，以便后用。
Sqoop最简单的使用方式，就是一条命令，唯一需要的是配置相应的参数。sqoop可以将所有参数写在一行上，也可以写在配置文件里面。因为导入的选项过多，通常我们都把参数写在配置文件里面，以便更好的调试。在导入到HDFS的过程中，需要配置以下参数：
- 使用import指令
- 数据源配置：驱动程序，IP地址，库，表，用户名，密码
- 导入路径，以及是否删除存在的路径
- 并行进程数，以及使用哪个字段进行切分
- 字段选择，以及字段分隔符
- 查询语句：自定义查询，Limit可以在此处使用
- 查询条件：自定义条件
配置文件示例：
# 文件名：your_table.options import --connect jdbc:mysql://1.2.3.4/db_name --username your_username --password your_passwd --table your_table --null-string NULL --columns id, name # --query # select id, name, concat(id,name) from your_table where $CONDITIONS limit 100 # --where # "status != 'D'" --delete-target-dir --target-dir /pingjia/open_model_detail --fields-terminated-by '\001' --split-by id --num-mappers 1
示例参数说明：
- import指令，说明是导入，这儿的“入”是相对于hdfs来说的，即从MySQL导入到hdfs文件系统中。
- 以双横线开头的是参数，其中connect配置数据库驱动及来源，此处配置了mysql及ip地址和数据库名。
- username, password配置用户名密码。table配置来源表名，此处需要注意，如果后面使用了query的方式，即指定了查询语句，此处table需要注释。
- columns配置了从表中读取的字段，可以是全部，也可以是部分。同上所求，如果指定了query则不需要配置columns
- query是自己指定导出的sql语句，如果需要自定义导出，则使用。注意，这儿有一个where条件，无论是否使用条件，都需要带上where $CONDITIONS，$CONDITIONS是后面配置的条件。
- where用于单独设置查询条件
- target-dir用于指定导入的目录，从mysql中导入到hdfs中的数据是直接导入到目录，而不是直接指定文件，文件名会自动生成。另外，如果需要在hive中使用分区，此处应该用子分区的名字。比如，增加一个year=2015的分区，那么，建立目录的时候，把数据存入子目录 year=2015中去，这样后面在hive中直接增加分区映射即可。delete-target-dir是如果目录存在便删除，否则会报错。
- fields-terminated-by用于配置导出的各字段之间，使用的分隔符，为防止数据内容里面包括空格，通常不推荐用空格，'\001'也是Hive中推荐的字段分隔符，当然，我们也是为了更好的在Hive中使用数据才这样设置。
- num-mappers是指定并行的mapper(进程数)，这也是使用sqoop的一大优势，并行可以加快速度，默认使用4个进程并行。同时，split-by需要设置为一个字段名，通常是id主键，即在这个字段上进行切分成4个部分，每个进程导入一部分。另外，配置几个进程数，最后目录中生成的文件便是几个，因此对于小表，建立设置num-mappers为1，最后只生成一个文件。
上面使用了配置文件的方式，在配置文件中，可以使用#注释，也可以使用空行，这样方便做调试。配置好上面的参数文件，即可调用测试：
sqoop --options-file your_table.options
如果不报错，最后会显示导入的文件大小与文件行数。
这是一个导入速度的记录，供参考：
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增量导入
HDFS文件系统是不允许对记录进行修改的，只能对文件进行删除，或者追加新文件到目录中。但Mysql数据中的增、删、改是最基本的操作，因此导入的数据，可能一会儿就过期了。
从这儿也可以看出，并非所有数据都适合导入到HDFS，通常是日志数据或者非常大的需要统计分析的数据。通常不太大的表，也建议直接完整导入，因为本身导入速度已经够快了，千万级别的数据，也只是几分钟而已。
如果不考虑数据的修改问题，只考虑数据的增加问题，可以使用append模式导入。如果需要考虑数据修改，则使用lastmodified的模式。
增量的方式，需要指定以下几个参数：
--check-column filed_name --incremental append|lastmodified --last-value value
- check_colume：配置检查增量的字段，通常是id字段，或者时间字段
- incremental: 增量的方式，追加或者最后修改，追加从上一次id开始，只追加大于这个id的数据，通常用于日志数据，或者数据不常更新的数据。最后修改，需要本身在 Mysql里面，数据每次更新，都更新维护一个时间字段。在此，表示从指定的时间开始，大于这个时间的数据都是更新过的，都要导入
- last-value: 指定了上一次的id值或者上一次的时间
映射到hive
导入到HDFS中的数据，要进行统计分析，甚至会需要对多个文档进行关联分析，还是有不便之处，此时可以再使用Hive来进行数据关联。
首先，需要在Hive中建立表结构，只选择性的建立导入的数据字段，比如导入了id和name两个字段，则Hive表也只建立这两个字段。
另外，最好通过external关键字指定建立外部表，这样Hive只管理表的元数据，真实的数据还是由HDFS来存储和手工进行更新。即使删除了Hive中的表，数据依然会存在于HDFS中，还可以另做它用。
建表，要指定字段的数据格式，通常只需要用四数据来替换Mysql的数据：
| string ==> 替换char,varchar int ==> 替换int float ==> 替换float timestamp ==> 替换datetime |
另外，还需要指定存储格式，字符分隔符和分区等，常用的一个建表语句如：
CREATE external TABLE your_table ( id int, name string ) PARTITIONED BY (pdyear string) ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by '\001' STORED AS TEXTFILE
上面指定了一个分区pdyear，字段分隔符为'\001'，存储成TEXTFILE格式，数据文件的目录为/path/your_table(从MySQL导入到HDFS的目录)。
如果导入的数据，配置了分区，即如下目录结构：
/path/your_table/pdyear=2015
/path/your_table/pdyear=2016
则建立表后，表里面没有对应上数据，需要添加分区到hive表中，在hive中执行以下语句：
alter table your_table add partition (pdyear='2015') location '/path/your_table/pdyear=2015'; alter table your_table add partition (pdyear='2016') location '/path/your_table/pdyear=2016';
完成上面的操作后，即可以在Hive中进行查询和测试，查看是否有数据。Hive的hql语法，源于mysql的语法，只是对部分细节支持不一样，因此可能需要调试一下。
HDFS导出到MySQL
在Hive中进行了一系列的复杂统计分析后，最后的结论可能还是需要存储到Mysql中，那么可以在Hive语句中，将分析结果导出到HDFS中存储起来，最后再使用Sqoop将HDFS的文件导入到MySQL表中，方便业务使用。
导出的配置示例：
export --connect jdbc:mysql://1.2.3.4/db_name --username your_username --password your_passwd --table your_table --input-null-string '\\N' --update-mode allowinsert --update-key id --export-dir /path/your_table/ --columns id,name --input-fields-terminated-by '\001'
参数说明：
- export：指令说明是导出
- update-mode：allowinsert，配置了，使用更新模式，即如果Mysql中已经有数据了，则进行更新，如果没有，则插入。判断的字段使用update-key参数配置，需要这个字段是唯一索引的字段。
- input-null-string：Hive中，导出的NULL为字符\N，要还原到Mysql中，依然为MyQL的Null的话，需要使用这个配置，指定NULL的字符串为'\N'
- 另外，导出的时候，如果Mysql表中有自动增长的主键字段，可以留空，生成数据的时候会自动填充。
猴戏开始
将MySQL中的数据导入到HDFS中，又将HDFS中的数据建立了到Hive表的映射。至此，通过Sqoop工具作为SQL与NoSQL的数据桥梁，将传统的数据也存入到NoSQL中来了，有了数据，便是开始。
