使用Apache-2.0开源协议
通过bboss，可以非常方便地采集database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。
数据导入的方式
支持各种主流数据库、各种es版本以及本地/Ftp日志文件数据采集和同步、加工处理
支持从kafka接收数据；经过加工处理的数据亦可以发送到kafka；
支持将单条记录切割为多条记录；
可以将加工后的数据写入File并上传到ftp/sftp服务器；
支持备份采集完毕日志文件功能，可以指定备份文件保存时长，定期清理超过时长文件；
支持自动清理下载完毕后ftp服务器上的文件
支持excel、csv文件采集（本地和ftp/sftp）
支持导出数据到excel和csv文件,并支持上传到ftp/sftp服务器
提供自定义处理采集数据功能，可以自行将采集的数据按照自己的要求进行处理到目的地，支持数据来源包括：database，elasticsearch，kafka，mongodb，hbase，file，ftp等，想把采集的数据保存到什么地方，有自己实现CustomOutPut接口处理即可。
支持的数据库： mysql,maridb，postgress,oracle ,sqlserver,db2,tidb,hive，mongodb、HBase等
支持的Elasticsearch版本： 1.x,2.x,5.x,6.x,7.x,8.x,+
支持海量PB级数据同步导入功能
支持将ip转换为对应的运营商和城市地理坐标位置信息
支持设置数据bulk导入任务结果处理回调函数，对每次bulk任务的结果进行成功和失败反馈，然后针对失败的bulk任务通过error和exception方法进行相应处理
支持以下三种作业调度机制：
bboss另一个显著的特色就是直接基于java语言来编写数据同步作业程序，基于强大的java语言和第三方工具包，能够非常方便地加工和处理需要同步的源数据，然后将最终的数据保存到目标库（Elasticsearch或者数据库）；同时也可以非常方便地在idea或者eclipse中调试和运行同步作业程序，调试无误后，通过bboss提供的gradle脚本，即可构建和发布出可部署到生产环境的同步作业包。因此，对广大的java程序员来说，bboss无疑是一个轻易快速上手的数据同步利器。
如果需要增量导入，还需要导入sqlite驱动：
如果需要使用xxjob来调度作业任务，还需要导入坐标：
本文从mysql数据库表td_cms_document导入数据到es中，除了导入上述maven坐标，还需要额外导入mysql驱动坐标(其他数据库驱动程序自行导入)： mysql 5.x驱动依赖包
mysql 8.x驱动依赖包(mysql 8必须采用相应版本的驱动，否则不能正确运行)
私信回复：数据同步ETL工具
或访问一飞开源：https://code.exmay.com/
kettle是一个ETL工具，ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）。
kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
所以他的重心是用于数据
oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。
oozie工作流中是有数据流动的，但是重心是在于工作流的定义。
二者虽然都有相关功能及数据的流动，但是其实用途是不一样的。
查看帮助
列举出所有linux上的数据库
列举出所有Window上的数据库
查看数据库下的所有表
（1）确定mysql服务启动正常
查询控制端口和查询进程来确定，一下两种办法可以确认mysql是否在启动状态
办法1：查询端口
MySQL监控的TCP的3306端口，如果显示3306，证明MySQL服务在运行中
办法二：查询进程
可以看见mysql的进程
没有指定数据导入到哪个目录，默认是/user/root/表名
原因:
如果表中有主键,m的值可以设置大于1的值如果没有主键只能将m值设置成为1或者要将m值大于1,需要使用--split-by指定一个字段
设置了-m 1 说明只有一个maptask执行数据导入,默认是4个maptask执行导入 *** 作,但是必须指定一个列来作为划分依据
导入数据到指定目录
在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。使用参数 --target-dir来指定导出目的地，使用参数—delete-target-dir来判断导出目录是否存在，如果存在就删掉
查询导入
提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause。
where id <=1 匹配条件
$CONDITIONS：传递作用。
如果 query 后使用的是双引号，则 $CONDITIONS前必须加转义符，防止 shell 识别为自己的变量。
--query时不能使用--table一起使用
需要指定--target-dir路径
导入到hdfs指定目录并指定要求
数据导出储存方式（数据存储文件格式---（ textfil parquet）--as-textfileImports data as plain text (default)--as-parquetfile Imports data to Parquet Files）
导入表数据子集到HDFS
sqoop导入blob数据到hive
对于CLOB，如xml文本，sqoop可以迁移到Hive表，对应字段存储为字符类型。
对于BLOB，如jpg图片，sqoop无法直接迁移到Hive表，只能先迁移到HDFS路径，然后再使用Hive命令加载到Hive表。迁移到HDFS后BLOB字段存储为16进制形式。
2.1.3导入关系表到Hive
第一步:导入需要的jar包
将我们mysql表当中的数据直接导入到hive表中的话，我们需要将hive的一个叫做hive-exec-1.1.0-cdh5.14.0.jar的jar包拷贝到sqoop的lib目录下
第二步:开始导入
导入关系表到hive并自动创建hive表
们也可以通过命令来将我们的mysql的表直接导入到hive表当中去
通过这个命令，我们可以直接将我们mysql表当中的数据以及表结构一起倒入到hive当中去
--incremental 增量模式。
append id 是获取一个某一列的某个值。
lastmodified “2016-12-15 15：47：35” 获取某个时间后修改的所有数据
-append 附加模式
-merge-key id 合并模式
--check-column 用来指定一些列，可以去指定多个列；通常的是指定主键id
--last -value 从哪个值开始增量
==注意:增量导入的时候,一定不能加参数--delete-target-dir 否则会报错==
第一种增量导入方式(不常用)
1.Append方式
使用场景：有个订单表，里面每个订单有一个唯一标识的自增列id，在关系型数据库中以主键的形式存在。之前已经将id在0-1000之间的编号的订单导入到HDFS 中；如果在产生新的订单，此时我们只需指定incremental参数为append，--last-value参数为1000即可，表示只从id大于1000后开始导入。
（1）创建一个MySQL表
（2）创建一个hive表（表结构与mysql一致）
注意：
append 模式不支持写入到hive表中
2.lastModify方式
此方式要求原有表有time字段，它能指定一个时间戳，让sqoop把该时间戳之后的数据导入到HDFS；因为后续订单可能状体会变化，变化后time字段时间戳也会变化，此时sqoop依然会将相同状态更改后的订单导入HDFS，当然我们可以只当merge-key参数为order-id，表示将后续新的记录和原有记录合并。
# 将时间列大于等于阈值的数据增量导入HDFS
使用 lastmodified 方式导入数据，要指定增量数据是要 --append（追加）还是要 --merge-key（合并）last-value 指定的值是会包含于增量导入的数据中。
第二种增量导入方式(推荐)
==通过where条件选取数据更加精准==
2.1.5从RDBMS到HBase
会报错
原因：sqoop1.4.6 只支持 HBase1.0.1 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能。
解决方案：手动创建 HBase 表
导出前，目标表必须存在与目标数据库中
默认 *** 作是将文件中的数据使用insert语句插入到表中
数据是在HDFS当中的如下目录/sqoop/emp，数据内容如下
第一步：创建MySQL表
第二步：执行导出命令
通过export来实现数据的导出，将hdfs的数据导出到mysql当中去
全量导出
增量导出
更新导出
总结:
参数介绍
--update-key 后面也可以接多个关键字列名，可以使用逗号隔开，Sqoop将会匹配多个关键字后再执行更新 *** 作。
--export-dir 参数配合--table或者--call参数使用，指定了HDFS上需要将数据导入到MySQL中的文件集目录。
--update-mode updateonly和allowinsert。 默认模式为updateonly，如果指定--update-mode模式为allowinsert，可以将目标数据库中原来不存在的数据也导入到数据库表中。即将存在的数据更新，不存在数据插入。
组合测试及说明
1、当指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
2、当指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；
3、当不指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：
A、allowinsert模式时，报主键冲突，数据无变化；
B、updateonly模式时，报主键冲突，数据无变化；
4、当不指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：
A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
B、updateonly模式时，为全部数据追加导入到数据库表；
实际案例:
(1)mysql批量导入hive
使用shell脚本：
笔者目前用sqoop把mysql数据导入到Hive中，最后实现命令行导入，sqoop版本1.4.7，实现如下
最后需要把这个导入搞成job，每天定时去跑，实现数据的自动化增量导入，sqoop支持job的管理，可以把导入创建成job重复去跑，并且它会在metastore中记录增值，每次执行增量导入之前去查询
创建job命令如下
创建完job就可以去执行它了
sqoop job --exec users
可以把该指令设为Linux定时任务，或者用Azkaban定时去执行它
hive导出到MySQL时，date类型数据发生变化？
问题原因：时区设置问题，date -R查看服务器时间，show VARIABLES LIKE "%time_zone"查看Mysql时间，system并不表示中国的标准时间，要将时间设置为东八区
（1）：对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。
（2）：功能：
两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务；
两者均可以定时执行工作流任务；
（3）：工作流定义：
Azkaban使用Properties文件定义工作流；
Oozie使用XML文件定义工作流；
（4）：工作流传参：
Azkaban支持直接传参，例如${input}；
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}；
（5）：定时执行：
Azkaban的定时执行任务是基于时间的；
Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据；
（6）：资源管理：
Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等 *** 作；
Oozie暂无严格的权限控制；
（7）：工作流执行：
Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)；
Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流；
（8）：工作流管理：
Azkaban支持浏览器以及ajax方式 *** 作工作流；
Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器 *** 作工作流；
浏览器页面访问
http://node03:8081/
使用Oozie时通常整合hue,用户数据仓库调度
就是刚才选择的脚本
脚本里需要的参数，尽量设置为动态自动获取，如 ${date}
第一步的参数是所有文件和当天日期，后面的只需要日期，最后一步是导出所有结果，相应填入
添加文件和设置相应参数
运行后会有状态提示页面，可以看到任务进度
点击调度任务的页面情况
修改定时任务名和描述
添加需要定时调度的任务
sm-workflow的参数都是写死的，没有设置动态，这里的下拉列表就不会有可选项。
设置参数
将sm-workflow的日期修改为 ${do_date}，保存
进入定时计划sm-dw中，会看到有参数 do_date
填入相应参数，前一天日期
Oozie常用系统常量
当然，也可以通过这样将参数传入workflow任务中，代码或者shell中需要的参数。
如，修改sm-workflow 中的 sqoop_import.sh，添加一个参数 ${num}。
编辑文件（需要登陆Hue的用户有对HDFS *** 作的权限），修改shell中的一个值为参数，保存。
在workflow中，编辑添加参数 ${num} ，或者num=${num} 保存。
进入schedule中，可以看到添加的参数，编辑输入相应参数即可。
Bundle统一管理所有定时调度，阶段划分：Bundle >Schedule >workflow
时间 ：2019-08-23
背景 ：业务需求，需将Mysql源库中一表A同步到数仓oracle中，工具依然选用 pentaho kettle 8.2。
问题 ：没想到被遇到的一个小问题耽误了许久。
步入正题。
报错如下： Invalid column type:16
很显然的字段类型不匹配，但因此表的字段过多（40个左右），数据量颇大（近2000W）。通过目测判断可能出错的字段类型: date,time,timestamp，并且一一尝试，但是都一直报错。
在观察报错日志，显然是Boolean，显然是布尔型的报错.....
我在oracle端create此表的时候， 没有根据kettle自动生成的建表SQL 。因为自动生成的往往会有一些小问题。
下图是我在MySQL使用show create table A ，展示的建表语句。 注意我标注的字段 ，就是此字段导致的问题。
如下图，相同的表，相同的字段。
mysql 认为是char(1),但是kettle认为是Boolean。
使用 cast(deleted as char) 此函数处理，就是把deleted转为字符型。
问题解决。
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