datax空文件报文件类型错误

报错情况

在用datax同步时报检查文件类型失败,报错信息如下:

检查建表语句,确认存储类型为text,如下:

检查hdfs文件,发现存在大小为0的文件,如下

解决方案如下:

方案1、在HDFS路径后加/*,会自动扫描所有文件,并跳过空文件,"path":"/user/hive/warehouse/dv_report.db/table/dt=${yyyymmdd}/*"

方案2、删除空文件,hdfs dfs -rm ***

空文件一般为第一个文件,如

"/user/hive/warehouse/dv_report.db/table/_SUCCESS"

或者 "/user/hive/warehouse/dv_report.db/table/dt=${yyyymmdd}/part-00000-****"

但并不是所有的表都会产生空文件,所以使用删文件的方式需要检查每个表的实际hdfs文件情况,不太推荐。

空文件产生原因

part-000**文件,job在做partiton时由于分桶函数不够完善,或者数据倾斜较严重,而开发没有足够的经验对其做出处理,导致某些reduce没有分到任何数据成为空桶,最终生成一个part-000**的空文件。(使用LazyOutputFormat解决)

_SUCCESS文件,我们在跑完MR或SPARK程序时,数据输出目录一般都会有一个_SUCCESS的空文件(不是一定会产生的),这个_SUCCESS空文件代表该任务运行成功。

<think>好的,我现在需要解决用户关于DataX在从文本文件导入数据库时遇到错误数据如何设置继续执行的问题。首先,我得回忆一下DataX的基本工作原理。DataX是一个数据同步工具,负责在不同数据源之间传输数据。用户的问题是当遇到错误数据时,任务停止,希望继续执行并跳过错误数据。 首先,我需要考虑DataX错误处理机制。默认情况下,DataX遇到数据错误可能会直接报错并停止任务,但用户希望继续。那么,我应该查看DataX的配置参数,尤其是关于错误处理的设置。 接下来,记得DataX的每个Job的setting部分可以配置错误限制。比如,errorLimit和record的阈值。用户可能需要在配置文件中设置errorLimit,允许一定数量的错误,超过这个阈值任务才会失败。例如,设置"errorLimit": {"record": 0}可能表示不容忍任何错误,但需要调整这个值。 然后,考虑数据库写入插件(比如MySQL的Writer)是否有自己的错误处理配置。比如,batchSize和batchByteSize可能会影响插入的批次大小,调整这些可能有助于减少单次错误的影响。另外,数据库本身的事务设置也很重要,比如是否自动提交,或者遇到错误后是否回滚整个批次。 另外,需要提醒用户预处理数据,比如在DataX任务前进行数据清洗,或者使用Transformer功能过滤或转换异常数据。同时,日志和监控也是关键,正确配置日志级别和错误记录可以帮助用户定位问题数据。 还需要检查是否有特定的错误处理参数,比如mysqlwriter中是否有跳过错误的选项,或者是否配置了writeMode为insertIgnore等。此外,数据库驱动本身的参数,如continueOnError等,可能在JDBC连接参数中设置。 最后,总结步骤:修改全局错误限制、调整批次大小、配置数据库写入模式、预处理数据、日志监控等。同时,提醒用户权衡跳过错误的风险,确保数据一致性。 可能需要验证这些配置是否有效,比如测试一个包含错误数据的文件,观察任务是否继续执行,并检查日志中的错误记录。如果有遗漏的配置项,需要查阅DataX官方文档确认相关参数的正确用法。</think>在DataX中处理文本文件到数据库同步时的错误数据并继续执行,可通过以下步骤配置: 1. **全局错误记录限制配置** ```json "job": { "setting": { "errorLimit": { "record": 5 // 允许的最大错误记录数(超过则任务失败) //"percentage": 0.02 // 或设置错误率阈值 } } } ``` 2. **调整数据库写入参数** ```json "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "batchSize": 512, // 减小批次大小 "batchByteSize": 1048576, "writeMode": "insertIgnore", // MySQL的忽略模式 "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://...?continueOnError=true", // JDBC参数 "table": ["table1"] } ] } } ``` 3. **错误处理增强配置** ```bash # 启动时添加参数 python datax.py job.json -D"job.setting.errorLimit.record=100" ``` 4. **关键注意事项** - 不同数据库支持模式不同: - MySQL:`insertIgnore`/`replace` - Oracle:`APPEND`提示 - PostgreSQL:`ON CONFLICT DO NOTHING` - 错误数据会记录在任务日志中(路径:`/tmp/datax/log`) - 建议配合使用`transformer`进行数据预处理: ```json "transformer": [ { "name": "replace", "parameter": {"columnIndex": 0, "regex": "\\N", "replace": "null"} } ] ``` 5. **推荐组合方案** (1) 前置数据清洗脚本处理值/格式错误 (2) 配置字段转换规则: ```json "reader": { "column": [ {"index": 0, "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd"}, {"index": 1, "type": "long", "value": "ERROR!null"} ] } ``` (3) 设置错误容忍阈值+数据库约束跳过 6. **结果验证** 执行后检查: ```shell grep "ERROR" datax.log | grep "脏数据" ``` 查看生成的错误文件(默认在`/datax/log/error_record/`) 建议根据具体数据库类型选择最佳容错方案,对于关键业务数据,建议先进行全量校验再实施跳过策略。
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