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Copia de datos entre Data Lake Storage Gen1 y Azure SQL Database mediante Sqoop

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Aprenda a usar Apache Sqoop para importar y exportar datos entre Azure SQL Database y Azure Data Lake Storage Gen1.

¿Qué es Sqoop?

Las aplicaciones de macrodatos son una opción natural para procesar datos no estructurados y semiestructurados, como registros y archivos. Pero también puede que sea necesario procesar datos estructurados que se almacenan en bases de datos relacionales.

Apache Sqoop es una herramienta diseñada para transferir datos entre bases de datos relacionales y un repositorio de macrodatos, como Data Lake Storage Gen1. Puede usarla para importar datos desde un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) como Azure SQL Database a Data Lake Storage Gen1. Después, puede transformar y analizar los datos mediante cargas de trabajo de macrodatos y exportar los datos a un RDBMS. En este artículo, usa una base de datos de Azure SQL Database como la base de datos relacional para importar y exportar.

Requisitos previos

Antes de empezar, debe disponer de lo siguiente:

Creación de tablas sencillas en la base de datos

  1. Para empezar, cree dos tablas de ejemplo en la base de datos. Use SQL Server Management Studio o Visual Studio para conectarse a la base de datos y, después, ejecute las consultas siguientes.

    Crear Tabla1

    CREATE TABLE [dbo].[Table1](
[ID] [int] NOT NULL,
[FName] [nvarchar](50) NOT NULL,
[LName] [nvarchar](50) NOT NULL,
 CONSTRAINT [PK_Table_1] PRIMARY KEY CLUSTERED
       (
              [ID] ASC
       )
) ON [PRIMARY]
GO

    Crear Tabla2

    CREATE TABLE [dbo].[Table2](
[ID] [int] NOT NULL,
[FName] [nvarchar](50) NOT NULL,
[LName] [nvarchar](50) NOT NULL,
 CONSTRAINT [PK_Table_2] PRIMARY KEY CLUSTERED
       (
              [ID] ASC
       )
) ON [PRIMARY]
GO

  2. Ejecute el siguiente comando para agregar algunos datos de ejemplo a Tabla1. Deje Tabla2 vacía. Después, los datos de Tabla1 se importarán a Data Lake Storage Gen1. Luego se exportarán los datos de Data Lake Storage Gen1 a Tabla2.

    INSERT INTO [dbo].[Table1] VALUES (1,'Neal','Kell'), (2,'Lila','Fulton'), (3, 'Erna','Myers'), (4,'Annette','Simpson');

Uso de Sqoop en un clúster de HDInsight con acceso a Data Lake Storage Gen1

Un clúster de HDInsight ya tiene los paquetes de Sqoop disponibles. Si ha configurado el clúster de HDInsight para utilizar Data Lake Storage Gen1 como almacenamiento adicional, puede usar Sqoop (sin cambios de configuración) para importar o exportar datos entre una base de datos relacional, como Azure SQL Database, y una cuenta de Data Lake Storage Gen1.

  1. Para este artículo, se supone que ha creado un clúster de Linux, por lo que debe usar SSH para conectarse al clúster. Consulte Conexión a un clúster de HDInsight basado en Linux.

  2. Compruebe si puede tener acceso a la cuenta de Data Lake Storage Gen1 desde el clúster. Ejecute el siguiente comando desde el símbolo del sistema de SSH:

    hdfs dfs -ls adl://<data_lake_storage_gen1_account>.azuredatalakestore.net/

    Este comando proporciona una lista de archivos o carpetas en la cuenta de Data Lake Storage Gen1.

Importación de datos de Azure SQL Database a Data Lake Storage Gen1

  1. Navegue al directorio donde están disponibles los paquetes de Sqoop. Normalmente, esta ubicación es /usr/hdp/<version>/sqoop/bin.

  2. Importe los datos de Tabla1 a la cuenta de Data Lake Storage Gen1. Use la sintaxis siguiente:

    sqoop-import --connect "jdbc:sqlserver://<sql-database-server-name>.database.windows.net:1433;username=<username>@<sql-database-server-name>;password=<password>;database=<sql-database-name>" --table Table1 --target-dir adl://<data-lake-storage-gen1-name>.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1

    El marcador de posición sql-database-server-name representa el nombre del servidor donde se ejecuta la base de datos. sql-database-name representa el nombre de la base de datos real.

    Por ejemplo,

    sqoop-import --connect "jdbc:sqlserver://mysqoopserver.database.windows.net:1433;username=user1@mysqoopserver;password=<password>;database=mysqoopdatabase" --table Table1 --target-dir adl://myadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1

  3. Compruebe que los datos se han transferido a la cuenta de Data Lake Storage Gen1. Ejecute el siguiente comando:

    hdfs dfs -ls adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/

    Debería ver la siguiente salida.

    -rwxrwxrwx   0 sshuser hdfs          0 2016-02-26 21:09 adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/_SUCCESS
-rwxrwxrwx   0 sshuser hdfs         12 2016-02-26 21:09 adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/part-m-00000
-rwxrwxrwx   0 sshuser hdfs         14 2016-02-26 21:09 adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/part-m-00001
-rwxrwxrwx   0 sshuser hdfs         13 2016-02-26 21:09 adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/part-m-00002
-rwxrwxrwx   0 sshuser hdfs         18 2016-02-26 21:09 adl://hdiadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1/part-m-00003

    Cada archivo part-m-* corresponde a una fila de la tabla de origen, Table1. Puede ver el contenido de los archivos part-m-* para comprobarlo.

Exportación de datos de Data Lake Storage Gen1 a Azure SQL Database

  1. Exporte los datos de la cuenta de Data Lake Storage Gen1 a la tabla vacía, Tabla2, en Azure SQL Database. Use la sintaxis siguiente.

    sqoop-export --connect "jdbc:sqlserver://<sql-database-server-name>.database.windows.net:1433;username=<username>@<sql-database-server-name>;password=<password>;database=<sql-database-name>" --table Table2 --export-dir adl://<data-lake-storage-gen1-name>.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1 --input-fields-terminated-by ","

    Por ejemplo,

    sqoop-export --connect "jdbc:sqlserver://mysqoopserver.database.windows.net:1433;username=user1@mysqoopserver;password=<password>;database=mysqoopdatabase" --table Table2 --export-dir adl://myadlsg1store.azuredatalakestore.net/Sqoop/SqoopImportTable1 --input-fields-terminated-by ","

  2. Compruebe que los datos se han cargado en la tabla de SQL Database. Use SQL Server Management Studio o Visual Studio para conectarse a Azure SQL Database y ejecute la siguiente consulta.

    SELECT * FROM TABLE2

    Este comando debe ofrecer la siguiente salida.

     ID  FName    LName
-------------------
1    Neal     Kell
2    Lila     Fulton
3    Erna     Myers
4    Annette  Simpson

Consideraciones de rendimiento sobre el uso de Sqoop

Para obtener información sobre cómo optimizar el rendimiento del trabajo de Scoop con el fin de copiar datos en Data Lake Storage Gen1, vea la entrada de blog sobre el rendimiento de Sqoop.

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