使用sqoop导入数据至hive常用语句
直接导入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5
内部执行实际分三部,1.将数据导入hdfs(可在hdfs上找到相应目录),2.创建hive表名相同的表,3,将hdfs上数据传入hive表中
sqoop根据postgresql表创建hive表
sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-table hive_table_name ( --hive-partition-key partition_name若需要分区则加入分区名称)
导入hive已经创建好的表中
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
使用query导入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --query "select ,* from retail_tb_order where \$CONDITIONS" --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
注意:$CONDITIONS条件必须有,query子句若用双引号,则$CONDITIONS需要使用\转义,若使用单引号,则不需要转义。
遇到问题
若需要在导入hive数据表的前提下,再添加在原有关系型数据库中没有的一列数据如何解决。
首先,我们想到的是添加一个partition可很方便的添加“一列”数据,partition的使用很类似普通一列,常用的sql执行是没有问题的。
其次,想到在query的sql中添加一个常量或者一个变量,例如:”select 'hello',* from retail_tb_order where \$CONDITIONS“,执行后会报异常
12/08/28 14:41:31 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 12/08/28 14:41:31 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 12/08/28 14:41:32 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: Cannot resolve SQL type 1111 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: Cannot resolve SQL type 1111 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 ERROR sqoop.Sqoop: Got exception running Sqoop: java.lang.NullPointerException java.lang.NullPointerException at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.parseNullVal(ClassWriter.java:900) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.parseColumn(ClassWriter.java:925) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generateParser(ClassWriter.java:999) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generateClassForColumns(ClassWriter.java:1314) at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generate(ClassWriter.java:1138) at org.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:82) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:367) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:453) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:145) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:181) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:220) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:229) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:238) at com.cloudera.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:57)
该问题出现原因是sqoop ClassWriter类会在postgresql表中解析sql中的所有列,当解析常量'hello'时,数据库没有该列也就找不到相应的数据类型。
若要解决该问题应该需修改ClassWriter源码。
补充:使用Sqoop,最终导入到hive中的数据和原数据库中数据不一致解决办法
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1.问题背景
使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保存到hdfs中数据的位置。最后发现对hive中表特定条件进行count时结果和oracle中结果不一致。
1.1 导入数据到hdfs中/user/hadoop/student路径下
sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and \$CONDITIONS" --target-dir "/user/hadoop/student" --verbose -m 1
这个时候hdfs上/user/hadoop/student下就保存了从oracle上导入的表数据。
表数据在hdfs上是如何存储的呢?注意这一点,造成了最后产生结果不一致的错误。
我们来看一看在hdfs上数据是如何存储的。我们运行hadoop fs -cat /user/hadoop/student/part-m-00000,可以看到原来字段与字段之间都用‘,'分隔开,这是sqoop默认的,这时候,如果一个字段值当中包含‘,',再向hive中插入数据时分隔就会出错。因为hive也是用‘,'分隔的。
2.分析问题
对hive中表select count(*) from student的结果和oracle中select count(*) from studeng的结果进行比较,发现条数是一样的,说明没有少load数据。那为什么对特定条件结果就会不一致,而且hive中条数比oracle中少。也就是同时运行select count(*) from student where class_id='003'
最后,发现hive用逗号分隔数据时,有几条数据字段内值包含有逗号,所以字段与值对应起来就乱套了,所以得不到正确结果。
我们建议用‘\001'来进行sqoop 导入数据时的 分割。也就是--fields-terminated-by <char>参数。
参考:http://sqoop.apache.org/docs/1.4.2/SqoopUserGuide.html#_large_objects
最后优化后的sqoop语句为:
sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and \$CONDITIONS" --target-dir "/user/hadoop/student" --fields-terminated-by "\001" --verbose -m 1
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新动态
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]