做网站的需求清单哈尔滨市政建设工程
🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇
个人主页：beixi@
本文章收录于专栏（点击传送）：【大数据学习】
💓💓持续更新中，感谢各位前辈朋友们支持学习~
文章目录
- 1.Sqoop组件介绍
- 2.环境介绍
- 3.搭建步骤
1.Sqoop组件介绍
Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和关系型数据库（如MySQL、Oracle等）之间进行数据传输的工具。它提供了简单易用的命令行界面，可以将结构化数据从关系型数据库导入到Hadoop中的分布式文件系统（如HDFS），或者将数据从Hadoop导出到关系型数据库。
Sqoop由以下组件构成：
Sqoop核心组件（Core）：Sqoop核心组件包括连接管理器（Connection Manager）、作业调度（Job Scheduling）、任务划分（Task Partitioning）和执行引擎（Execution Engine）等。它们一起协调Sqoop的数据传输过程。
连接管理器（Connection Manager）：连接管理器负责与关系型数据库建立连接，并管理数据库连接信息。Sqoop支持多种关系型数据库，每种数据库都有对应的连接管理器。
作业调度（Job Scheduling）：作业调度模块负责管理和调度Sqoop的数据传输作业。它可以按照预定的时间表执行作业，也可以手动触发作业的执行。
任务划分（Task Partitioning）：任务划分模块将数据导入或导出过程划分为多个任务，并将这些任务分配给可用的计算资源执行。任务划分考虑了数据的并行性和负载均衡性，以提高数据传输的效率。
执行引擎（Execution Engine）：执行引擎是Sqoop的核心组件之一，它负责实际执行数据传输作业。Sqoop支持多种执行引擎，包括MapReduce、YARN和Spark等。根据Hadoop集群的配置和需求，可以选择合适的执行引擎。
导入器（Importer）和导出器（Exporter）：导入器和导出器是Sqoop的两个关键模块。导入器用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，导出器用于将Hadoop中的数据导出到关系型数据库。
元数据存储（Metastore）：元数据存储用于存储Sqoop的元数据信息，如连接信息、作业信息、导入导出的数据信息等。Sqoop支持多种元数据存储方式，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和Hadoop的分布式文件系统（如HDFS）。
2.环境介绍
本次实验使用到的环境有：
(1)Oracle Linux 7.4
(2)Hadoop 2.7.4
(3)Sqoop1.4.6
3.搭建步骤
1.软件Sqoop1.4.6版本下载链接：
http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.6
2.解压文件到/opt目录下。
tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/sqoop
3.修改系统环境变量配置文件。
vi .bashrc
4.配置系统环境变量（按 i 进入编辑模式），保存文件。
#Sqoop
export SQOOP_HOME=/opt/sqoop
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin
5.刷新文件使其立即生效。
source .bashrc
6.验证安装是否成功。
sqoop version
至此Sqoop的安装与验证就结束了，如果本篇文章对你有帮助记得点赞收藏+关注~