1.概述

　　今天这篇博客就是《高可用Hadoop平台》的尾声篇了，从搭建安装到入门运行 Hadoop 版的 HelloWorld（WordCount 可以称的上是 Hadoop 版的 HelloWorld ），在到开发中需要用到的各个套件以及对套件的安装使用，在到 Hadoop 的实战，一路走来我们对在Hadoop平台下开发的基本流程应该都熟悉了。今天我们来完成在高可用Hadoop平台开发的最后一步，导出数据。

2.导出数据目的

　　首先，我来说明下为什么要导出数据，导出数据的目的是为了干嘛？

　　我们都知道，我们当初统计这些数据的目标，就是为了来可视化这些数据结果；虽然结果我们是统计出来储存在 HDFS 上，但是，前段同学需要拿到这些数据，直接操作 HDFS 读取统计结果，这样的做法是不明智的，撇开安全性不说，时延就是一个很大的问题。所以，这里我们需要有一个步骤去完成数据的导出，将数据导出到 Mysql 之类的关系型数据库。这里我们用到的导出套件是Sqoop。

3.Sqoop

3.1安装包

　　sqoop 

3.2配置

　　打开配置环境文件：

sudo vi /etc/profile

　　编辑 Sqoop 的环境，内容如下所示：

export SQOOP_HOME=/home/hadoop/sqoop-1.4.5export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZK_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin

3.3sqoop-env.sh

　　变动内容如下：

#Set path to where bin/hadoop is availableexport HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0#Set path to where hadoop-*-core.jar is availableexport HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0#set the path to where bin/hbase is available#export HBASE_HOME=#Set the path to where bin/hive is availableexport HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.14.0#Set the path for where zookeper config dir is#export ZOOCFGDIR=

　　注：这里使用 Sqoop 自带的 ZooKeeper ，另外由于没有使用到 HBase ，故这里未配置 HBase 的路径指向。

3.4异常

　　Streaming result set com.mysql.jdbc.RowDataDynamic@12e9d40f is still active

　　执行sqoop脚本时，出现这个异常是因为mysql的驱动的原因，使用最新的mysql驱动包。

　　解决方案：

wget http://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.32.tar.gz

　　然后解压到sqoop目录的lib目录下，重新执行脚本正常。

　　至此，sqoop的安装配置以及使用到此完成。

4.导出流程

　　流程图如下所示：

　　将hive数据库的TBLS表导入到hdfs，命令内容如下：

sqoop import --connect jdbc:mysql://10.211.55.26:3306/hive  --username root --password root --table TBLS --fields-terminated-by '\t'

　　这里 JDBC 的链接地址指向 Mysql 库的链接地址。

　　注：--fields-terminated-by '\t' 以tab分割

　　--null-string '**'  将null用**替代（--是sqoop保留字符，不能使用）

　　-m 1  指定一个map任务

　　将hdfs上的文件导入到mysql数据库：

sqoop export -D sqoop.export.records.per.statement=100 --connect jdbc:mysql://10.211.55.26:3306/sqoop  --username root --password root --table portal --fields-terminated-by ',' --export-dir "/home/hive/warehouse/logdfs_${yesterday}" --batch --update-key date,appkey --update-mode allowinsert;

　　接下来，在我们导出数据成功后，我们可以将临时使用 hive 统计的结果表删除，若资源充足，我们可以保留最近 7 天的统计结果。

　　删除脚本命令如下所示：

hive -e "drop table pv_${yesterday};drop table reguser_${yesterday};drop table ip_${yesterday};drop table jumper_${yesterday};drop table logdfs_${yesterday};"

5.总结

　　在导出的时候，我们需要注意导出字段的分隔符，导出到目的地表名是否存在，书写导出命令是否正确。在导出异常时，根据具体的异常信息做相应的处理。

6.结束语

　　《高可用Hadoop平台》系列就和大家分享到这里，这一系列文章给对Hadoop方面感兴趣，以及打算从事Hadoop方面工作的人一点点帮助，大家在研究的过程当中若是有什么问题，可以加群讨论或是发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！