sqoop 导入 hive

矫情吗；* 2022-01-25 22:09 457阅读 0赞

sqoop 导入 Hive 分三步：  
1. 先导入`--target-dir` 指定的 HDFS 的目录中  
2. 在 Hive 中建表  
3. 调用 Hive 的 `LOAD DATA INPATH` 把 `--target-dir`中的数据移动到 Hive 中

import  
\--hive-import  
\--hive-table dw\_hd.ods\_store  
\--connect jdbc:oracle:thin:@<HOST>:1521:app  
\--username user  
\--password 123456  
\--query  
select \* from HD.STORE where $CONDITIONS and \\  
RCVTIME < TO\_TIMESTAMP('2017-05-30 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff')  
\--split-by FLOWNO  
\--direct  
\--target-dir /user/root/store  
\--null-string '\\\\N'  
\--null-non-string '\\\\N'  
\--m 2

\--hive-import ：指定是导入 Hive  
\--hive-table：导入 Hive 中的数据库名和表名  
\--null-string和 --null-non-string：分别代表了 sqoop 对 字符串类型 null 值 和 非字符串类型 null 值 的处理。如果不指定的话，默认导入 Hive 后 字符串类型的 null 值是 ‘null’，非字符串类型 null 值是 ‘NULL’，这里用把这两种情况统一成了 ‘NULL’，sqoop 中用 ‘\\N’，如果想要小写的 ‘null’  的话，使用 ‘\\N’。

问题1：导入后从Hive中查到的数据条数比实际从关系数据库中查到的条数多？

解决：原因是使用`--hive-import` 会使用默认的 Hive 的分隔符，值分隔符`^A`和行分隔符`\n`。

这样问题就来了，如果导入的数据中有’\\n’，hive会认为一行已经结束，后面的数据被分割成下一行。这种情况下，导入之后hive中数据的行数就比原先数据库中的多，而且会出现数据不一致的情况。   
Sqoop也指定了参数 --fields-terminated-by和 --lines-terminated-by来自定义行分隔符和列分隔符。   
可是当你真的这么做时 坑爹呀!   
INFO hive.HiveImport: FAILED: SemanticException 1:381 LINES TERMINATED BY only supports newline ’\\n’ right now.    也就是说虽然你通过--lines-terminated-by指定了其他的字符作为行分隔符，但是hive只支持\\n作为行分隔符。

ORACLE中查询某个字段包含 回车 换行 符,||不是或，是 oracle 中的字符串连接符。%是通配符，代表任意字符串。   
  查看是否包含 回车换行 符，即：\\r\\n   
  select \* from system.test\_tab1 where name like '%'||chr(13)||chr(10)||'%'   
  单独查看是否包含 回车换行 符，即：\\r   
  select \* from system.test\_tab1 where name like '%'||chr(13)||'%'   
  单独查看是否包含 换行 符，即：\\n   
  select \* from system.test\_tab1 where name like '%'||chr(10)||'%'

解决方法：简单的解决办法就是加上参数`--hive-drop-import-delims`来把导入数据中包含的hive默认的分隔符去掉。这个最简单，如果确定数据中不该含有这些字符的话，或者确定去掉没影响的话，可以用这个。另外，使用这个就没法使用 `--direct` 选项了。

sqoop增量导入hive

问题1：导入后每一行所有数据都在第一个字段里？   
原因和解决：因为直接导入 HDFS 中 HIve 里的文件夹下的话，sqoop 默认给的 值分隔符 是逗号 ，，而 Hive 默认值分割符是\\001，即：^A，所以 Hive 是不认的，所以 需要 把值分隔符改成 ^A，即加上下边的配置：

\--fields-terminated-by \\001

# 定义 sqoop job 增量导入 #

用 sqoop job 做增量更新，它会在它的 metastore 中管理 `--last-value`，很方便。

step 1 创建sqoop job  
a.配置sqoop metastore服务  
修改sqoop/conf/sqoop-site.xml文件

相关属性：

sqoop.metastore.server.location  
sqoop.metastore.server.port  
sqoop.metastore.client.autoconnect.url

<property>  
 <name>sqoop.metastore.server.location</name>  
 <value>/tmp/sqoop-metastore/shared.db</value>  
</property>  
<property>  
 <name>sqoop.metastore.server.port</name>  
 <value>16000</value>  
</property>  
<property>  
  <name>sqoop.metastore.client.autoconnect.url</name>  
 <value>jdbc:hsqldb:hsql://118.228.197.115:16000/sqoop</value>  
</property>  
<property>  
  <name>sqoop.metastore.client.record.password</name>  
  <value>true</value>  
</property>

b.启动metasotre,控制台执行sqoop metastore命令(如果没有配置前三个属性，请跳过此步骤)

sqoop metastore --shutdown 停止metastore

启动metastore用nohup的方式启动  nohup command &  
c.创建sqoop job

(为了方便执行，将下面的脚本写入到文件保存，然后用chmod u+x FILENAME修改权限后，通过 ./FILENAME执行文件，创建job)

1. 使用时间戳的方式增量导入

sqoop import --connect $\{jdbc\_driver\} \\  
\--username $\{user\_name\} \\  
\--password $\{password\} \\  
\--table $\{table\_name\} \\  
\--fields-terminated-by "\\t" \\  
\--lines-terminated-by "\\n" \\  
\--hive-import \\  
\--incremental lastmodified \\  
\--merge-key FID \\  
\--check-column WORKDATE \\  
\--last-value "2019-06-15" \\  
\--hive-database $\{hive\_database\} \\  
\--null-string '\\\\N' \\  
\--null-non-string '\\\\N' \\  
\--hive-drop-import-delims

2. 使用主键自增的方式增量导入

sqoop job --create $\{job\_name\} \\  
\-- import \\  
\--connect $\{jdbc\_driver\} \\  
\--username $\{user\_name\} \\  
\--password $\{password\} \\  
\--table $\{table\_name\} \\  
\--hive-import \\  
\--hive-table $\{hive\_table\_name\} \\  
\--m 1 \\  
\--fields-terminated-by '\\001' \\  
\--null-string '\\\\N' \\  
\--null-non-string '\\\\N' \\  
\--hive-drop-import-delims \\  
\--incremental append \\  
\--where instrno != 0 \\  
\--check-column $\{colum\_name\} \\  
\--last-value $\{last\_value\}

注意：

1) 如果前面没有配置共享metastore（即”sqoop.metastore.server.location" 、”sqoop.metastore.server.port“、”sqoop.metastore.client.autoconnect.url“三个属性在配置文件中已经注释了），那就需要将上面的脚本中 ”--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://hostIP:16000/sqoop“ 去掉。

*2) "--create JOBNAME -- import"中”--“后面加一个空格再写import命令，否则执行出错  
3) --check-column列不能是char varchar等，可以是date，int，*

# step 2 执行sqoop job看是否可以顺利进行 #

sqoop job --list

sqoop job --delete job名称

sqoop job --exec JOBNAME

# step 3 确定sqoop job可以正常执行后，编写脚本定时执行 #

将下面的脚本写入一个文本文件，如 execJob,然后执行 chmod u+x execJob 命令添加可执行权限

source /etc/profile

rm TABLENAME.

java -f sqoop

job -exec JOBNAME

# 通过where 子句进行导入 #

sqoop import \\   
\--connect jdbc:mysql://109.123.121.104:3306/testdb \\   
\--username root \\   
\--password 123456 \\   
\--table user \\   
\--where 'id > 5 and account like "f%"' \\   
\--target-dir /sqoop/import/user\_where \\   
\--delete-target-dir \\   
\--fields-terminated-by '\\t' \\   
\-m 1 \\   
\--direct

table\_name='WORK\_DEVSTATETIME'  
work\_date='2018-05-14'  
hive\_database='test'

sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@10.60.127.64:1521:ORCL \\  
\--username hhggk \\  
\--password oracle \\  
\--table $\{table\_name\} \\  
\--where "workdate= '$\{work\_date\}'" \\  
\--fields-terminated-by "\\t" \\  
\--lines-terminated-by "\\n" \\  
\--delete-target-dir \\  
\--hive-import \\  
\--hive-database $\{hive\_database\} \\  
\--hive-overwrite \\  
\--null-string '\\\\N' \\  
\--null-non-string '\\\\N' \\  
\-m 1 \\  
\--direct \\  
\--hive-drop-import-delims

这里 --direct 和 --hive-drop-import-delims参数不能同时出现，前一个参数可以增加导入的速度，后一个参数可以解决我们表中

有空格的问题，导致导入hive中行数增多

import 可能会用到的参数：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Argument</th> 
   <th>Described</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>--append</td> 
   <td>Append data to an existing dataset in HDFS</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--as-sequencefile</td> 
   <td>import序列化的文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--as-textfile</td> 
   <td>import plain文件 ，默认</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--columns &lt;col,col,col…&gt;</td> 
   <td>指定列import，逗号分隔，比如：<code>--columns "id,name"</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--delete-target-dir</td> 
   <td>删除存在的import目标目录</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--direct</td> 
   <td>直连模式，速度更快（HBase不支持）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--fetch-size &lt;n&gt;</td> 
   <td>一次从数据库读取 n 个实例，即n条数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-m,--num-mappers &lt;n&gt;</td> 
   <td>建立 n 个并发执行task import</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-e,--query &lt;statement&gt;</td> 
   <td>构建表达式&lt;statement&gt;执行</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--split-by &lt;column-name&gt;</td> 
   <td>根据column分隔实例</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--autoreset-to-one-mappe</td> 
   <td>如果没有主键和split-by 用one mapper import （split-by 和此选项不共存）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--table &lt;table-name&gt;</td> 
   <td>指定表名import</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--target-dir &lt;d&gt;</td> 
   <td>HDFS destination dir</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--warehouse-dir &lt;d&gt;</td> 
   <td>HDFS parent for table destination</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--where &lt;where clause&gt;</td> 
   <td>指定where从句，如果有双引号，注意转义 \$CONDITIONS，不能用or，子查询，join</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-z,--compress</td> 
   <td>开启压缩</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--null-string &lt;null-string&gt;</td> 
   <td>string列为空指定为此值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--null-non-string &lt;null-string&gt;</td> 
   <td>非string列为空指定为此值，-null这两个参数are optional, 如果不设置，会指定为"null"</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

数据导入Hive

![format_png][]

### 一些分库分表数据接入拉取使用union all优化 ###

myTempSql="select  ID,LASTUPDATE from mytbl"$\{k\}"\_test.mytbl\_0 union all select  ID,LASTUPDATE from mytbl"$\{k\}"\_test.mytbl\_1 union all select  ID,LASTUPDATE from mytbl"$\{k\}"\_test.mytbl\_2 where  \\$CONDITIONS"

sqoop import  --connect $connector --null-string '\\\\N' --null-non-string '\\\\N' --query "$\{myTempSql\}" --fields-terminated-by '\\001' --lines-terminated-by '\\n' -m 1 --hive-drop-import-delims --compression-codec "com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec" --target-dir $path

zerodatetimebehavior=converttonull配置的含义，传入的时间格式不对的话可以转化为null  
[https://blog.csdn.net/sinat\_30397435/article/details/72518215][https_blog.csdn.net_sinat_30397435_article_details_72518215]

[format_png]: /images/20220126/b583b863a87340fe94c29300aedea5cc.png
[https_blog.csdn.net_sinat_30397435_article_details_72518215]: https://blog.csdn.net/sinat_30397435/article/details/72518215