sqoop数据同步——问题与解决方案
1、sqoop导出oracle数据，数据源无法选择表空间，只能指定默认表空间的表。
- 方案：不指定数据源的表名，而是使用–query，利用sql语句把数据带出来。
例：--query "SELECT REQUESTID, WORKFLOWID, LASTNODEID, LASTNODETYPE FROM ECOLOGY.WORKFLOW_REQUESTBASE WHERE \$CONDITIONS" - 注意点：
–table 是直接导出表中所有数据列，导入hive时，字段名字不会相匹配，只会按照顺序导入，所以这种导入方式要注意hive的建表语句中字段顺序应与原表一致。
–query 是sql抽取出数据列，数据可以来自不同表，也可以转换/计算。这种导入方式抽取的数据列会与hive中的字段名匹配，所以当sql进行数据计算时，取别名一定要与hive字段名匹配，否则不匹配的字段将会是NULL。
注：sqoop1.4.6不支持–query和–as-parquetfile同时使用，但是sqoop1.4.7支持。
2、sqoop导出oracle数据，数据源的表字段中有CLOB类型，导致数据类型转换失败报错：ERROR tool.ImportTool: Import failed: Cannot convert SQL type 2005。
- 方案1：利用–query将数据列抽取出来，同时对CLOB类型的数据做类型转换。
例：--query "SELECT ID, FLMC, CAST(FLFZR as VARCHAR2(10))FLFZR, FKFSJQX FROM ECOLOGY.UF_XDF WHERE \$CONDITIONS"
注：但是这种方案一定要保证转换成VARCHAR2类型的字符串的长度一定要够长，否则转换完的数据还是错的。 - 方案2：导入hive前，利用–map-column-java对指定数据列做数据类型的转换。（推荐使用）
例：--map-column-java HRMIDS=String
3、sqoop导出oracle数据，指定非默认表空间时，报错：INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1472465929944_0013_m_000000_0, Status : FAILED Error: Java heap space。
- 方案：sqoop开启时指定参数：mapreduce.map.java.opts和mapreduce.map.memory.mb
例：-Dmapreduce.map.java.opts=-Xmx3600m -Dmapreduce.map.memory.mb=4000
个人推断时表字段过多造成的内存溢出，可以断定与数据的条数无关。 - 注意点：
这两个都是Map Memory的指定参数，mapreduce.map.memory.mb（map的运行内存大小）与Yarn的内存大小有关，Yarn内存默认为4G，所以设定mapreduce.map.memory.mb=4000；mapreduce.map.java.opts（JVM 堆大小）应小于mapreduce的运行内存大小，因为要预留内存空间用于存储java代码。
4、sqoop导出oracle数据，数据源数据时间数据类型：timestamp，hive端数据类型默认转换为：bigint的时间戳格式。
- 方案：利用–query，在数据导出时将数据类型转换为varchar字符串类型。
例：--query "SELECT FCREATORID, TO_CHAR(FCREATETIME,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')FCREATETIME, FLASTUPDATEUSERID, TO_CHAR(FLASTUPDATETIME,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')FLASTUPDATETIME, CFISFEEDCONUT FROM LIHUA.CT_BRL_PIGSIYANG WHERE \$CONDITIONS"
5、sqoop导出oracle数据，导入hive，但hive表不存在，依旧显示导入成功任务，以后需注意，导入任务结束后最好再确认一下。
- sqoop命令：
sqoop import --connect ${rdbms_connstr} \
--username ${rdbms_username} \
--password ${rdbms_pwd} \
--query "SELECT FCREATORID, TO_CHAR(FCREATETIME,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')FCREATETIME, FLASTUPDATEUSERID, TO_CHAR(FLASTUPDATETIME,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')FLASTUPDATETIME, FCONTROLUNITID, FNUMBER, TO_CHAR(FBIZDATE,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')FBIZDATE, FHANDLERID, FDESCRIPTION, FHASEFFECTED, FAUDITORID, FSOURCEBILLID, FSOURCEFUNCTION, FID, FFIVOUCHERED, CFORGUNITID, CFISFEEDCOUNT, CFAUDITUSERID, CFIFAUDITING FROM LIHUA.CT_PIG_INTEGRATIONSIYANG WHERE \$CONDITIONS" \
--hive-overwrite \
--hive-database ${hive_database} \
--hive-table ${hive_table} \
--delete-target-dir \
--target-dir /db/${hive_database}/${hive_table} \
--fields-terminated-by "\001" \
--as-parquetfile \
--m 1
- 个人推测该命令未找到对应表名，则直接将数据压缩存储值指定 target-dir。之后直接建表，指定存储路径保持一致，便可以查到表数据了。
6、hive黑界面直接查询导入数据量（count），数据溢出报错：FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask
- 报错信息：
- 分析思路：
可以看出，mr进程在map过程中数据就溢出了，所以可以调节map的相关参数： - map默认的启动数量与文件数有关，一个文件启动一个map。通过增大map数来提高并行度：
set mapred.max.split.size=67108864;（设置每个map的切分大小）但是该设置对压缩格式无效
set mapred.reduce.tasks=100;（直接设置map的数量）→解决问题
set hive.exec.mappers.bytes.per.mapper=20971520;（设定每个map处理的数据量默认为为20Mb=20 000 000）
- 另一种方法：
set mapreduce.job.maps = 10;（每个job默认开启map的数量）
- 设定map运行的占用资源：
set mapreduce.map.memory.mb=2048;
set mapreduce.reduce.memory.mb=2048;
set mapreduce.map.java.opts=Xmx1800M;
set mapreduce.reduce.java.opts=Xmx1800M;
set mapreduce.map.cpu.vcores=2;
set mapreduce.reduce.cpu.vcores=2;
- 数据倾斜时，可以启用自动小文件合并：
set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
- 提高sql的执行速度，开启并行：
set hive.exec.parallel=true; （打开任务并行执行）
set hive.exec.parallel.thread.number=16; （同一个 sql 允许最大并行度，默认为 8）
6、为提高数据导入效率和表数据读取的效率，最好保持每个数据块在 128M左右，为此需要调整 map 的启动数量
- sqoop 命令：
sqoop import -Dmapreduce.map.java.opts=-Xmx3600m -Dmapreduce.map.memory.mb=4000 \
--connect ${rdbms_connstr} \
--username ${rdbms_username} \
--password ${rdbms_pwd} \
--query "SELECT FSEQ, FPARENTID, FID, FGRADEID, FCAGEBRLRQTY, FQTY, FGROSSWT, FCAGEWT, FNETWT, FSELPRICE, FSELAMT, FGENETICSMRKID, FPASTITEM, FBATCH, FNEXTNAME, FTYP, FAUDITBILLENTRYID, FCOEFFPRICE, FAUDITPRICE, CFPURBILLNUM, CFPURBILLID, CFREARERID, CFAVGWT, CFPOUNDID, CFSHILONG, TO_CHAR(CFPURDATE,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss')CFPURDATE, CFCALCPRICE FROM LIHUA.T_KD_BROILERSELLENTRYS1 WHERE \$CONDITIONS" \
--hive-overwrite \
--hive-database ${hive_database} \
--hive-table ${hive_table} \
--delete-target-dir \
--target-dir /db/${hive_database}/${hive_table} \
--fields-terminated-by "\001" \
--as-parquetfile \
--split-by "MOD(ORA_HASH(FID),10)" \
--m 10
–map 需要和 --split-by 一起连用
–map 指定读取数据的启动的map数量
–split-by 指定切分的规则，本处是按 FID 的hash值对10取余的数进行切分。
- 导出结果如图：
