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hadoop读取mysql

通过Sqoop工具配置MySQL连接信息，执行导入命令将数据从MySQL数据库迁移至

Hadoop读取MySQL数据详解

在大数据处理场景中,Hadoop与MySQL的整合是常见需求，Hadoop通过分布式计算框架（如MapReduce、Spark）处理海量数据，而MySQL作为关系型数据库存储结构化数据，如何高效地将MySQL数据导入Hadoop生态系统（如HDFS、Hive）是关键步骤，本文将从技术原理、实现方式、工具选择及优化策略等方面展开详细说明。

技术架构与核心流程

Hadoop读取MySQL数据的核心目标是将关系型数据库中的表数据转换为Hadoop可处理的格式（如HDFS文本文件、Hive表），主要流程包括：

  1. 连接MySQL数据库：通过JDBC或ODBC驱动建立连接。
  2. 数据抽取：全量或增量读取MySQL表数据。
  3. 数据转换：处理数据类型映射、字段分隔符、编码等问题。
  4. 数据加载：将数据写入HDFS或直接导入Hive/HBase。
步骤 工具/技术 说明
连接数据库 JDBC/ODBC驱动 需配置MySQL的IP、端口、用户名、密码
数据抽取 Sqoop/自定义程序 支持全量/增量抽取
数据转换 自定义脚本/SerDe 处理数据类型、分隔符、编码兼容性
数据加载 HDFS Load/Hive Import 支持文本文件、Parquet/ORC等格式

主流实现方式：Sqoop

Apache Sqoop是专为高效传输数据设计的工具，支持MySQL到HDFS/Hive的批量导入导出，以下是具体操作步骤：

环境准备

  • 安装Sqoop：确保Hadoop集群已部署Sqoop。
  • MySQL驱动：将mysql-connector-java.jar放入Sqoop的lib目录。
  • 权限配置：MySQL用户需具备SELECT权限，并开启远程访问。

全量导入示例

sqoop import 
--connect jdbc:mysql://mysql-server:3306/database_name 
--username user --password pass 
--table table_name 
--target-dir /user/hive/warehouse/table_name 
--fields-terminated-by ',' 
--lines-terminated-by '
' 
--null-as-value 'NULL' 
--mapreduce-mode true 
--split-by id

参数说明：

  • --connect：JDBC连接字符串。
  • --table：指定MySQL表名（需有主键或唯一索引）。
  • --target-dir：HDFS目标路径。
  • --split-by：指定分片字段，用于MapReduce并行处理。

增量导入（基于时间戳）

sqoop import 
--append 
--check-column update_time 
--last-value '2023-01-01 00:00:00' 
--target-dir /user/hive/warehouse/table_name 
--incremental append

增量导入条件：

  • 需有单调递增的时间字段（如update_time）。
  • 首次全量导入后,后续通过--last-value指定上次截止值。

自定义程序实现（Java/Python）

当Sqoop无法满足复杂需求（如实时同步、自定义转换逻辑）时，可通过编写程序直接读取MySQL数据。

Java实现（JDBC+MapReduce）

// 1. 建立JDBC连接
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://server:3306/db", "user", "pass");
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT  FROM table");
// 2. 遍历结果集并写入HDFS
while(rs.next()){
    String line = rs.getString("col1") + "," + rs.getInt("col2");
    // 使用Hadoop API写入HDFS
}

Python实现（PyMySQL+HDFS）

import pymysql
from hdfs import InsecureClient
# 连接MySQL
conn = pymysql.connect(host='server', user='user', password='pass', db='db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT  FROM table")
# 写入HDFS
client = InsecureClient('http://namenode:50070')
with client.write('/path/file.csv', encoding='utf-8') as writer:
    for row in cursor:
        writer.write(','.join(map(str, row)) + '
')

数据类型映射与兼容性处理

MySQL与Hadoop生态（如Hive）的数据类型存在差异，需特别注意：

MySQL类型 Hive类型（默认） 建议映射
TINYINT INT BOOLEAN（需自定义转换）
DATE STRING DATE
DECIMAL DOUBLE DECIMAL（保留精度）
BLOB BYTES STRING（Hex编码）

解决方案：

  • 使用Sqoop的--map-column-java参数强制类型转换。
  • 在Hive中创建表时显式指定字段类型。

性能优化策略

  1. 并行度调整：通过--num-mappers参数增加Map任务数。
  2. 压缩传输：启用Sqoop的--compression-codec减少网络开销。
  3. 分区表设计：按时间或业务维度分区，避免全表扫描。
  4. 资源调优：调整YARN队列内存和并发数，防止资源瓶颈。

FAQs

Q1：Sqoop导入时提示“Can’t split table without primary key”如何解决？
A1：需为MySQL表添加主键或唯一索引，若无法修改表结构，可使用--split-by指定其他非空字段，或改用单线程模式（--num-mappers 1）。

Q2：Hive中导入的MySQL数据出现乱码，如何处理？
A2：检查MySQL的字符集（如utf8mb4）与Hive表字段的编码是否一致，可在Sqoop命令中添加--character-set utf8，并在Hive中设置`TBLPROPERTIES(“skip.header.line.count”=”1”)

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