hive在实际运行压缩模式中出现的问题

本文讨论了Hadoop MapReduce任务中遇到的问题,包括Snappy压缩文件导致的IOException异常、部分表采用GZ压缩读取时出现乱码的情况以及Map数量异常增加的现象。

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问题1:
java.io.IOException: IO error in map input file hdfs://master:8020/tmp/hive-hadoop/hive_2013-12-05_14-11-45_842_4285479348256958995/-ext-10033/000267_0.snappy
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$TrackedRecordReader.moveToNext(MapTask.java:242)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$TrackedRecordReader.next(MapTask.java:216)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:48)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:436)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:372)
	at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
	at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
Caused by: java.io.IOException: java.io.EOFException
	at org.apache.hadoop.hive.io.HiveIOExceptionHandlerChain.handleRecordReaderNextException(HiveIOExceptionHandlerChain.java:121)
	at org.apache.hadoop.hive.io.HiveIOExceptionHandlerUtil.handleRecordReaderNextException(HiveIOExceptionHandlerUtil.java:77)
	at org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveContextAwareRecordReader.doNext(HiveContextAwareRecordReader.java:276)
	at org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveRecordReader.doNext(HiveRecordReader.java:79)
	at org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveRecordReader.doNext(HiveRecordReader.java:33)
	at org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveContextAwareRecordReader.next(HiveContextAwareRecordReader.java:108)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$TrackedRecordReader.moveToNext(MapTask.java:236)
	... 8 more
Caused by: java.io.EOFException
	at org.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.rawReadInt(BlockDecompressorStream.java:126)
	at org.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.getCompressedData(BlockDecompressorStream.java:98)
	at org.apache.hadoop.io.compress.BlockDecompressorStream.decompress(BlockDecompressorStream.java:82)
	at org.apache.hadoop.io.compress.DecompressorStream.read(DecompressorStream.java:76)
	at java.io.InputStream.read(InputStream.java:82)
	at org.apache.hadoop.util.LineReader.readLine(LineReader.java:134)
	at org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.next(LineRecordReader.java:133)
	at org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.next(LineRecordReader.java:38)
	at org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveContextAwareRecordReader.doNext(HiveContextAwareRecordReader.java:274)
	... 12 more

主要是生成几个snappy文件有问题,如下截图:

 

问题2:

有些运行map数变大,如下图:

 

问题3:

数据源有些表采用GZ压缩读取时,是乱码;而采用snappy压缩,读取正常。

 

<think>嗯,用户问的是在Sqoop命令中使用--hive-conf参数的问题。我需要先回忆一下Sqoop和Hive的相关知识。Sqoop主要用于Hadoop和关系型数据库之间的数据传输,而Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具,允许用类似SQL的HiveQL查询数据。 用户可能想知道如何在Sqoop导入数据到Hive时配置Hive的相关参数。比如,他们可能在导入过程中遇到了问题,比如分隔符不匹配,或者需要动态设置Hive表的属性。这时候,--hive-conf参数就派上用场了。 首先,我需要确认--hive-conf的作用。这个参数允许用户传递Hive的配置属性,这些属性会在Sqoop与Hive交互时生效。例如,设置hive.exec.dynamic.partition.mode为非严格模式,或者指定字段分隔符,这些都可能是在导入数据到Hive时需要调整的参数。 然后,用户可能需要具体的例子来说明如何使用这个参数。比如,在Sqoop命令中加入--hive-conf hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict,这样在创建Hive分区表时就可以使用动态分区。另一个例子是设置字段分隔符,确保导入的数据能被正确解析。 还要注意,--hive-conf可以多次使用,每次设置一个属性。这需要告诉用户正确的语法,避免他们在一个参数中设置多个属性而导致错误。比如,使用两个--hive-conf分别设置不同的配置项。 另外,用户可能容易混淆--hive-conf和--hive-import。需要明确说明,--hive-import是用于启用Hive导入的选项,而--hive-conf则是传递配置参数。两者可能需要一起使用,但各自有不同的作用。 可能还需要提醒用户一些常见的注意事项,比如配置项的有效性。不是所有的Hive配置都能在Sqoop中使用,有些可能在导入阶段不适用。建议用户参考Hive和Sqoop的官方文档,确认哪些参数是有效的。 最后,总结使用场景,比如动态分区、文件格式、分隔符设置、权限问题等。这样用户能更清楚在什么情况下应该使用--hive-conf参数,以及如何应用这些配置来解决实际问题。</think>在 Sqoop 命令中使用 `--hive-conf` 参数时,其核心作用是 **向 Hive 传递运行时配置参数**。以下是分步解析和使用场景说明: --- ### 一、参数作用 `--hive-conf <property=value>` 允许在 Sqoop 与 Hive 交互时: 1. **动态覆盖 Hive 配置**(如 `hive-site.xml` 中的默认值) 2. **控制 Hive 表创建行为**(如文件格式、压缩设置等) 3. **解决 Hive 与 Sqoop 数据传输的兼容性问题** --- ### 二、基础语法 ```bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://host/db \ --table source_table \ --hive-import \ # 必须与 --hive-conf 配合使用 --hive-conf property1=value1 \ # 单个配置参数 --hive-conf property2=value2 # 可多次使用 ``` --- ### 三、典型使用场景 #### 场景 1:设置动态分区模式 当导入数据到 Hive 动态分区表时: ```bash --hive-conf hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict ``` #### 场景 2:自定义字段分隔符 覆盖 Hive 默认字段分隔符: ```bash --hive-conf hive.field.delim=, --hive-conf hive.serde2.row.delim=\n ``` #### 场景 3:指定文件格式 强制使用 Parquet 格式存储: ```bash --hive-conf hive.fileformat=Parquet --hive-conf hive.parquet.compression=SNAPPY ``` #### 场景 4:解决权限问题 设置 Hive 仓库目录权限: ```bash --hive-conf hive.warehouse.subdir.inherit.perms=true ``` --- ### 四、注意事项 1. **依赖关系**:必须与 `--hive-import` 参数同时使用 2. **优先级规则**:`--hive-conf` 的配置优先级高于 `hive-site.xml` 3. **参数验证**:不是所有 Hive 配置都适用于 Sqoop 上下文(例如执行引擎设置 `hive.execution.engine` 可能无效) --- ### 五、完整示例 ```bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://dbhost/sales \ --username user \ --password pass \ --table orders \ --hive-import \ --hive-database sales_db \ --hive-table orders_partitioned \ --hive-conf hive.exec.dynamic.partition=true \ --hive-conf hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict \ --hive-conf hive.merge.mapfiles=false ``` --- 如果需要调试配置是否生效,可通过在 Hive 中执行 `SET property_name;` 验证参数值。建议结合 Hive 官方文档选择适用的配置项。
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