Sqoop小案例实现

目标网站

http://quotes.toscrape.com/

1.实现方法先使用scrapy有对目标进行分析爬取

					其中涉及的知识点 "  xpath scrapy re "     

2.将爬取的数据存储到 虚拟机中的mysql中 3.再利用Sqoop将数据导出到HDFS中存储 4.用Sqoop将数据导入到hive中进行分析 5.再利用Hive进行分析 6.利用Sqoop将分析好的数据导出到mysql中 目标一

将网站的数据爬取到物理机中的数据库中

win+R 输入cmd 先打开控制台

进入到

输入 :E:
因为我的pyton环境是在E盘中 我将scrapy的小案例写入到了安装路径下

进入到Python的安装路径下

ll 是linux中的命令 这几天用的有点多 不用管那个

输入:dir

在这个文件目录下创建scrapy的小案例

输入:scrapy startproject quotes
//用来创建名为quotes的scrapy的爬虫项目

使用PyCharm打开项目

点击open

找到名为quotes的项目

点击ok

代码就已经生成

在quotes.py中进行爬取数据的分析
quotes.py代码:

		import scrapy
		from quote.items import QuoteItem
		
		"""
		Quotes爬虫
		"""
		class QuotesSpider(scrapy.Spider):
		#爬虫的名称
		name = 'quotes'
		#爬虫的域名
		allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
		#启动的URL
		start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
		
		def parse(self, response):
		
		for each in response.xpath('//div[@]'):
		item = QuoteItem()
		# 名人名言文本
		item['text'] = each.xpath('./span/text()').extract()[0]
		# 作者
		item['author'] = each.xpath('.//small/text()').extract()[0]
		tagList = each.xpath('.//a[@]/text()').extract()
		# 标签
		item['tags'] = '/'.join(tagList)
		yield item
		# 下一页的页码
		next = response.xpath('//li[@]/a/@href').extract()[0]
		# 下一页的URL
		url = response.urljoin(next)
		# 请求下一页，回调函数为parse
		yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
		pass

items.py代码

	# Define here the models for your scraped items
	#
	# See documentation in:
	# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
	
	import scrapy
	
	class QuoteItem(scrapy.Item):
	# define the fields for your item here like:
	# name = scrapy.Field()
	#文本
	text = scrapy.Field()
	#作者
	author = scrapy.Field()
	# 标签
	tags = scrapy.Field()
	pass

pipelines.py代码如下

	# 主机名 这个是在C盘下的hosts中添加 你可以将自己的IP地址附上去 若你是本地的mysql那就改为localhost
	# Define your item pipelines here
	#
	# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
	# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
	
	# useful for handling different item types with a single interface
	import pymysql
	
	class QuotePipeline:
	# 初始化
	def __init__(self):
	#连接到MySQL数据库
	self.connect = pymysql.connect(
	# 主机名
	host='master',
	# 用户名
	user='root',
	# 密码
	password='123456',
	# 数据库
	database='quotes',
	# 数据库编码
	charset='utf8',
	)
	self.cursor = self.connect.cursor()
	# 处理每一条数据
	def process_item(self, item, spider):
	item = dict(item)
	# 数据表名
	table = 'quote'
	# 字段的名称
	keys = ','.join(item.keys())
	# 字段的值
	values = ','.join(['%s'] * len(item))
	# 构造SQL语句
	sql = 'insert into {table}({keys}) values({values})'.format(table=table, keys=keys, values=values)
	try:
	# 执行SQL语句
	if self.cursor.execute(sql, tuple(item.values())):
	self.connect.commit()
	except:
	print("Failed!")
	self.connect.rollback()
	return item
	# 关闭爬虫
	def close_spider(self, spider):
	# 关闭cursor
	self.cursor.close()
	# 关闭连接
	self.connect.close()

settings.py代码如下

	# Scrapy settings for quote project
	#
	# For simplicity, this file contains only settings considered important or
	# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
	#
	# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
	# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
	# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
	
	BOT_NAME = 'quote'
	
	SPIDER_MODULES = ['quote.spiders']
	NEWSPIDER_MODULE = 'quote.spiders'
	
	
	# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
	#USER_AGENT = 'quote (+http://www.yourdomain.com)'
	
	# Obey robots.txt rules
	# ROBOTSTXT_OBEY = True
	ROBOTSTXT_OBEY = False
	
	# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
	#CONCURRENT_REQUESTS = 32
	
	# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
	# See also autothrottle settings and docs
	#DOWNLOAD_DELAY = 3
	# The download delay setting will honor only one of:
	#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
	#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16
	
	# Disable cookies (enabled by default)
	#cookieS_ENABLED = False
	
	# Disable Telnet Console (enabled by default)
	#TELNETCONSOLE_ENABLED = False
	
	# Override the default request headers:
	#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
	# 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,**;q=0.8',
	# 'Accept-Language': 'en',
	}
	
	# Enable or disable spider middlewares
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
	#SPIDER_MIDDLEWARES = {
	# 'quote.middlewares.QuoteSpiderMiddleware': 543,
	#}
	
	# Enable or disable downloader middlewares
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
	#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
	# 'quote.middlewares.QuoteDownloaderMiddleware': 543,
	#}
	
	# Enable or disable extensions
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
	#EXTENSIONS = {
	# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
	#}
	
	# Configure item pipelines
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
	#ITEM_PIPELINES = {
	# 'quote.pipelines.QuotePipeline': 300,
	#}
	ITEM_PIPELINES = {
	'quote.pipelines.QuotePipeline': 300,
	}
	
	# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
	#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
	# The initial download delay
	#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
	# The maximum download delay to be set in case of high latencies
	#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
	# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
	# each remote server
	#AUTOTHROTTLE_TARGET_ConCURRENCY = 1.0
	# Enable showing throttling stats for every response received:
	#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
	
	# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
	# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
	#HTTPCACHE_ENABLED = True
	#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
	#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
	#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
	#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

点击

中的Terminal

输入

然后回车执行

执行完毕
去数据库中查看数据是否已经导入

发现数据已经导入到数据库中

这里咱们就完成了第一个步骤

目标一就已经完成

目标二

将数据存储到虚拟机中的mysql中

1. 需要将配置数据库文件的主机名改为虚拟机的主机名
2. 将本地机的用户名和密码改为虚拟机MySQL中的用户名及密码
3. 重新运行爬虫 依旧是在命令行中输入 scrapy crawl quotes将数据爬到数据库中

目标三

	利用Sqoop将mysql数据导出到HDFS中

在进行之后的操作之前我们需要虚拟机上的的Hadoop,MySQL,Hive,JDK等安装完毕

在使用将MySQL中的数据利用Sqoop传输到HDFS中之前将Hadoop开启

1. 首先进入到sqoop的安装目录下
   cd /安装目录/bin/
   输入：

						sqoop import 
					--connect jdbc:mysql://master:3306/quotes     #master是主机名
					--username root 	#root是用户名
					--password 123456 	#123456密码
					--table quote 	#quote表名
					--target-dir /warehouse/quotes/quote  #HDFS中的地址 可以去访问虚拟机中的50070端口进行复制
					--delete-target-dir 
					--num-mappers 1 调用mapper的数量 由于只是简单的存储数据 只会用到一个mapper 所以数量为一				
					
					--fields-terminated-by "t" 

Sqoop底层的原理依旧是类似MR 但是没有R 原因是因为其中不需要得到回复

2. 去浏览器中访问
   主机名:50070
   我的主机名为master
   master:50070
   

中的这个地址
/warehouse/quotes/quote
查看是否有文件生成

目标四

用sqoop将数据导入到hive中进行分析

1. 首先打开hive中建表
2. 在运行hadoop之后
3. **在虚拟机中输入hive**
4. 创建数据库quots
5. 输入 use quotes
6. 输入 drop table if exists ods_quote;
7. 输入
   创建ods_quote表

	create external table ods_quote (
	    `id` int,
	    `text` string ,
	    `author` string ,
	    `tags` string  
	) 
	row format delimited fields terminated by 't'
	location '/warehouse/quotes/ods/ods_quote/';

8. 输入 drop table if exists dwd_quote;
9. 输入
   创建dwd_quote表

	create external table dwd_quote (
	    `id` int,
	    `text` string ,
	    `author` string ,
	    `tags` string  
	) 
	row format delimited fields terminated by 't'
	location '/warehouse/quotes/dwd/dwd_quote/';

10. 输入 drop table if exists dws_quote;
11. 输入
    创建dws_quote

	create external table dws_quote (
	    `text` string ,
	    `author` string ,
	    `tag` string  
	) 
	row format delimited fields terminated by 't'
	location '/warehouse/quotes/dws/dws_quote/';

12. 输入 drop table if exists ads_hot_tag;
13. 输入
    创建ads_hot_tag

	create external table ads_hot_tag (
	    `tag` string ,
	    `tag_count` int
	) 
	row format delimited fields terminated by 't'
	location '/warehouse/quotes/ads/ads_hot_tag/';

完成创建表结构，接下来进行导数据
从HDFS中将表导入到ODS层作为原始数据进行保存 为之后的数据仓库建立提供基础

1. 这里我们建立一个脚本来进行操作
   也可以直接进行数据导入
   在虚拟机的任意目录下vi quotes_ods.sh
   在vim 界面 按一下 a 键进入编辑模式 然后将以下文件输入其中

	#!/bin/bash
	hive_db=quotes
	hive=/usr/software/apache-hive-2.3.3-bin/bin/hive
	sql=" 
	load data inpath '/origin_data/quotes/quote' OVERWRITE into table "$hive_db".ods_quote;
	"
	$hive -e "$sql"

这个是用来指定其中hive的路径hive=/usr/software/apache-hive-2.3.3-bin/bin/hive
将/bin/之前替换为你的hive路径hive=hive路径/bin/hive
查询hive路径可以在进入hive的安装包之后输入pwd然后复制下面的地址信息

2. 在刚刚vi 脚本的位置下 ./quotes_ods.sh 执行shell脚本
3. 执行之后我们在hive中查询ODS层中数据的导入情况

	select * from quotes.ods_quote limit 10;

这里由于数据较多我们只查询10条数据 使用limit

4. DWD层的数据实现
   这回我们使用直接导入的方法进行导入
   也可以参考之前的脚本将其中的sql部分替换
   我们在执行完hive之后输入sql语句

	insert overwrite table quotes.dwd_quote
	select * from quotes.ods_quote 
	where tags !='none';

DWD主要的工作是对数据进行清洗,过滤,脱敏,去除脏数据
所以上面的语句是对数据中标签为空的数据进行过滤

5. 我们查询以下是否还有标签为none的数据

select * from quotes.dwd_quote where tags='none';

由于每个名人名言的标签不止一个 所以我们需要将标签分开然后 炸裂开来
（学过sql的话就是类似substring_index的函数）然后将多个标签合并

select author,texttag from quotes.dwd_quote lateral view explode(split(tags,'/')) new_view as tag limit 5;

6. 实现DWS
   首先我们需要将DWD层的标签字段进行拆分
   在hive中输入

	insert overwrite table quotes.dws_quote
	select author,text,tag from quotes.dwd_quote 
	lateral view explode(split(tags,'/'))  new_view as tag;

查询是否已经将数据导入到dwd_quote表中

select* from quotes.dws_quote limit 5;

7. 实现ADS层
   ADS层一般是用来对特定的数据进行查询，为报表提供数据
   在hive中输入

 insert overwrite table quotes.ads_hot_tag
select tag,count(tag) as tag_count from quotes.dws_quote group by tag order by tag_count desc limit 10; 

然后查询是否已经将数据导入进去

select * from quotes.ads_hot_tag;

到此我们在hive中就将数据已经分层，清洗以及选择

目标五

数据导出
将hive中的数据导出到MySQL中
这里我们使用脚本将会更方便点
在任意目录下输入vi quotes_sqoop_export.sh
按一下a键 进入插入模式然后输入

#!/bin/bash

mysql_db=quotes
mysql_host=master
mysql_user=root
mysql_pwd=123456

# 
export_data() {
/usr/software/sqoop-1.4.6/bin/sqoop export 
--connect jdbc:mysql://$mysql_host:3306/$mysql_db 
--username $mysql_user 
--password $mysql_pwd 
--table $1 
--num-mappers 1 
--export-dir /sqoop/quotes/$1 
--input-fields-terminated-by "t" 
--update-mode allowinsert 

}

case $1 in

  "ads_hot_tag")
     export_data "ads_hot_tag"
;;
   "all")
     export_data "ads_hot_tag"
;;
esac

与之前的替换相同
然后在vi大的目录下 执行脚本 命令./quotes_sqoop_export.sh ads_hot_tag

最后在Mysql中验证查询

select * from quotes.ads_hot_tag;

完成数据的清洗及选择