Cloud Hadoop에서 Sqoop 사용법
이 페이지에서는 Sqoop을 사용하여 MysQL 데이터를 Cloud Hadoop로 복사하거나 반대로 보내는 방법에 대하여 설명합니다. Cloud Hadoop의 모든 타입에는 Sqoop 컴포넌트를 기본적으로 설치하여 제공합니다.
목차
사용하기 전에
Q. Sqoop이란 무엇인가요?
- Sqoop은 SQL to Hadoop의 약자로, Hadoop과 관계형 데이터베이스 간에 데이터를 전송할 수 있도록 설계된 오픈소스 소프트웨어입니다.
간단한 CLI(Command Line Interface)로 Oracle, MySQL 등의 RDBMS의 특정 테이블 또는 특정 조건에 맞는 데이터를 HDFS로 쉽게 옮길 수 있으며, Hive, Pig, HBase 등으로 바로 옮겨 확인할 수 있습니다.
반대로 HDFS에 저장되어 있는 데이터를 RDBMS로 옮길 수도 있습니다.
- Sqoop은 2009년 첫 버전이 나온 후 2012년에 Apache Top Level Project가 되어 지속 발전 중입니다. 현재 Apache Sqoop은 Sqoop 1, Sqoop 2의 두 가지 버전으로 발전하고 있습니다. Sqoop 1은 클라이언트 방식이고 Sqoop 2는 기존 Sqoop 1 방식에 추가로 Server side 방식이 추가되었습니다.
Q. Sqoop은 어떻게 사용하나요?
Cloud Hadoop에서 지원하는 클러스터 Type에는 Sqoop이 기본적으로 설치되어 있습니다.
Sqoop의 기능은 import 외에도 여러 가지가 있지만, 이 문서에서는 RDBMS에 저장된 데이터를 Sqoop을 사용하여 HDFS로 옮기는 과정을 설명하겠습니다.
그 외의 Sqoop의 사용법은 Apache사의 Sqoop 사용자 가이드를 참고 부탁드립니다.
Cloud Hadoop에서 Sqoop 사용법
사전 작업
- 원본 데이터가 저장되어 있는 RDBMS가 필요합니다. 본 문서에서는 MySQL이 설치된 네이버 클라우드 플랫폼 서버로 구성하였습니다.
- Cloud Hadoop 클러스터 서버와 RDBMS 서버 간의 통신이 가능하도록 ACG 및 ACL을 설정해야 합니다.
Step 1. Hadoop 클러스터 접속
① 작업하고자 하는 Hadoop 클러스터의 마스터 노드에 접속합니다.
② 접속 방법은 클러스터 노드에 SSH접속하기을 참고합니다.
Step 2. MySQL 접속 및 import 받을 대상 데이터 확인
① 원격 MySQL 서버에 접속할 수 있도록 MySQL Client가 존재하는지 확인합니다.
기본적으로 마스터 노드(2대)에는 MySQL Client가 설치되어 있습니다. 아래 명령어로 설치 여부를 확인할 수 있습니다.
[root@localhost ~]# mysql -V mysql Ver 14.14 Distrib 5.6.41, for Linux (x86_64) using EditLine wrapper데이터 노드에서 MySQL 원격 접속을 원하면 아래 명령어로 MySQL Client를 설치합니다.
[root@localhost ~] # yum -y install mysql
② 연결을 확인합니다.
- 접속 명령어:
mysql -h [MySQL DB서버의 공인IP] -p 접속 예
[root@objobj001 ~]# mysql -h 10.10.10.10 -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 37 Server version: 5.6.35-log MySQL Community Server (GPL) Copyright (c) 2000, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql>주의: 연결이 제대로 되지 않을 때는 MySQL DB 포트로 ACG가 잘 열려 있는지 확인하고, MySQL DB 자체의 ACL 리스트를 확인합니다.
③ 내 MySQL DB 서버에서 Hadoop 클러스터 HDFS로 import 받을 데이터를 확인합니다.
- 예시로 sqoop이라는 데이터베이스를 생성해 놓고 SQOOP_TEST 테이블을 생성해 놓았습니다.
[root@objobj001 ~]# mysql -h 10.10.10.10 -p
Enter password:
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 42
Server version: 5.6.35-log MySQL Community Server (GPL)
Copyright (c) 2000, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| sqoop |
+--------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> use sqoop
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_sqoop |
+-----------------+
| SQOOP_TEST |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from SQOOP_TEST;
+--------------+--------+-----------+------+---------------------+------+------+--------+
| SQOOP_TESTNO | ENAME | JOB | MGR | HIREDATE | SAL | COMM | DEPTNO |
+--------------+--------+-----------+------+---------------------+------+------+--------+
| 7369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 | 800 | NULL | 20 |
| 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600 | 300 | 30 |
| 7521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250 | 500 | 30 |
| 7566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975 | NULL | 20 |
| 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250 | 1400 | 30 |
| 7698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850 | NULL | 30 |
| 7782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450 | NULL | 10 |
| 7788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000 | NULL | 20 |
| 7839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000 | NULL | 10 |
| 7844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500 | 0 | 30 |
| 7876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100 | NULL | 20 |
| 7900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 | 950 | NULL | 30 |
| 7902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000 | NULL | 20 |
| 7934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300 | NULL | 10 |
+--------------+--------+-----------+------+---------------------+------+------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)
Step 3. Sqoop 명령어로 import 받기
① Sqoop 명령어를 이용하여 import 받기
- Sqoop import의 일반적인 옵션은 아래 표를 참고하세요.
| 인수 | 설명 |
|---|---|
--connect <jdbc-uri> |
JDBC 연결 문자열 지정 |
--connection-manager <class-name> |
사용할 연결 관리자 클래스 지정 |
--driver <class-name> |
사용할 JDBC 드라이버 클래스를 수동으로 지정할 때 사용 |
--hadoop-home <dir> |
$ HADOOP_HOME 지정 |
--help |
도움말 |
-P |
콘솔에서 비밀번호 읽기 |
--password <password> |
인증 암호 설정 |
--username <username> |
인증 사용자 이름 설정 |
--verbose |
작업하는 동안 더 많은 정보를 인쇄할 때 사용 |
--connection-param-file <filename> |
연결 매개 변수를 제공하는 선택적 특성 파일 지정 |
- import로는 특정 데이터베이스, 특정 테이블, 쿼리 수행 결과 등 import가 가능합니다.
- 아래는 가장 일반적인 방법으로 특정 데이터베이스의 특정 테이블을 import하는 예제입니다.
- import 명령어:
sqoop import --connect jdbc:mysql://[MySQL DB 서버 공인IP]/[데이터베이스이름] --username [user명] --password [패스워드] --table [대상테이블] - Sqoop은 MapReduce 작업을 통해서 데이터를 가져옵니다.
[root@objobj001 ~]# sqoop import --connect jdbc:mysql://10.10.10.10/sqoop --username root -P --table sqoop_test --hive-import --create-hive-table --hive-table sqoop_workspace.sqoop_test -m -1
Warning: /usr/hdp/2.6.5.0-292/hbase does not exist! HBase imports will fail.
Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.
Warning: /usr/hdp/2.6.5.0-292/accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
18/08/03 09:06:34 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6.2.6.5.0-292
18/08/03 09:06:34 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
18/08/03 09:06:34 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
18/08/03 09:06:34 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
18/08/03 09:06:35 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `SQOOP_TEST` AS t LIMIT 1
18/08/03 09:06:35 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `SQOOP_TEST` AS t LIMIT 1
18/08/03 09:06:35 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/hdp/2.6.5.0-292/hadoop-mapreduce
Note: /tmp/sqoop-root/compile/5f30acd07dd5fd9146104653a4615ef9/SQOOP_TEST.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
18/08/03 09:06:36 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-root/compile/5f30acd07dd5fd9146104653a4615ef9/SQOOP_TEST.jar
18/08/03 09:06:36 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.
18/08/03 09:06:36 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct
18/08/03 09:06:36 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path.
18/08/03 09:06:36 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql)
18/08/03 09:06:36 INFO mapreduce.ImportJobBase: Beginning import of SQOOP_TEST
18/08/03 09:06:38 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at m-002-obj001.hd/10.33.81.208:10200
18/08/03 09:06:38 INFO mapreduce.JobSubmissionFiles: Permissions on staging directory /user/root/.staging are incorrect: rwxrwxrwx. Fixing permissions to correct value rwx------
18/08/03 09:06:38 INFO client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider: Looking for the active RM in [rm1, rm2]...
18/08/03 09:06:38 INFO client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider: Found active RM [rm1]
18/08/03 09:06:42 INFO db.DBInputFormat: Using read commited transaction isolation
18/08/03 09:06:42 INFO db.DataDrivenDBInputFormat: BoundingValsQuery: SELECT MIN(`SQOOP_TESTNO`), MAX(`SQOOP_TESTNO`) FROM `SQOOP_TEST`
18/08/03 09:06:42 INFO db.IntegerSplitter: Split size: 141; Num splits: 4 from: 7369 to: 7934
18/08/03 09:06:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:4
18/08/03 09:06:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1532345019075_0002
18/08/03 09:06:43 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1532345019075_0002
18/08/03 09:06:43 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://m-002-obj001.hd:8088/proxy/application_1532345019075_0002/
18/08/03 09:06:43 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1532345019075_0002
18/08/03 09:06:49 INFO mapreduce.Job: Job job_1532345019075_0002 running in uber mode : false
18/08/03 09:06:49 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
18/08/03 09:06:57 INFO mapreduce.Job: map 75% reduce 0%
18/08/03 09:07:38 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
18/08/03 09:07:40 INFO mapreduce.Job: Job job_1532345019075_0002 completed successfully
18/08/03 09:07:40 INFO mapreduce.Job: Counters: 30
File System Counters
FILE: Number of bytes read=0
FILE: Number of bytes written=683688
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
S3A: Number of bytes read=497
S3A: Number of bytes written=853
S3A: Number of read operations=44
S3A: Number of large read operations=0
S3A: Number of write operations=36
Job Counters
Launched map tasks=4
Other local map tasks=4
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=277580
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
Total time spent by all map tasks (ms)=55516
Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=55516
Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=170545152
Map-Reduce Framework
Map input records=14
Map output records=14
Input split bytes=497
Spilled Records=0
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=0
GC time elapsed (ms)=248
CPU time spent (ms)=5690
Physical memory (bytes) snapshot=1087877120
Virtual memory (bytes) snapshot=12255760384
Total committed heap usage (bytes)=702545920
File Input Format Counters
Bytes Read=0
File Output Format Counters
Bytes Written=853
18/08/03 09:07:40 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 0 bytes in 62.4343 seconds (0 bytes/sec)
18/08/03 09:07:40 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 14 records.
- import 받을 테이블은 반드시 PK를 가지고 있어야 합니다. PK를 가지고 있지 않다면 아래와 같은 에러가 발생합니다.
18/08/03 09:00:25 ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table SQOOP_TEST. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.
Step 4. Hive에서 HDFS 데이터 확인
Hive를 통해 테이블이 잘 저장되어 있는지 확인하겠습니다. Hive 사용 방법은 Hive 사용 가이드를 참고해 주세요.
① import 받은 테이블이 잘 저장되어 있는지 확인하는 쿼리를 작성합니다.
② 작성된 쿼리를 실행합니다.
