sqoop2 常见问题 以及处理方式

一、报错:The specified function "connection" is not recognized.
原因是版本不一样,SQOOP 1.99.4以后命令就变了: 具体看这
里:https://sqoop.apache.org/docs/1.99.4/CommandLineClient.html#create-link-function

 二、sqoop端口冲突

要注意一下$SQOOP_HOME/server/conf/server.xml中的tomcat端口问题,确保这些端口不会和你其他tomcat服务器冲突。

 

三、在start job(如:start job --jid 2)时常见错误:

Exception has occurred during processing command
Exception: org.apache.sqoop.common.SqoopException Message: CLIENT_0001:Server has returned exception

 

在sqoop客户端设置查看job详情:

set option --name verbose --value true
start job --jid 2

四、 使用 status job --jid 1 查看job状态时, 报错:

java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call from node3 /192.168.182.100 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused

 

出现这样的问题有两方面原因:

1、 在hadoop的配置文件mapper-site.xml文件中没有指定mapreduce.jobhistory.address属性,该属性确定MR的记录访问的目标主机以及端口号,原因知道了就好办了,在mapper-site.xml文件中添加上这个属性

<property>
                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
                <value>node3:10020</value>
 </property>

 

2、JobHistoryServer进程没有启动, 通过mr-jobhistory-daemon.sh启动即可
/usr/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.5.1/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver


 

 

 

### Sqoop 的常见用法及问题总结 #### 一、Sqoop 基本概念 Sqoop 是一种用于在 Hadoop 和关系型数据库之间高效传输数据的工具。它支持将结构化数据导入到 HDFS 中,或者从 HDFS 导出到关系型数据库中[^1]。 --- #### 二、常见问题及解决方案 ##### 1. **空值问题** 当使用 Sqoop 进行数据迁移时,可能会遇到因为空值而导致的数据误或程序崩溃的情况。这种情况下可以通过调整 SQL 查询语句来过滤掉可能引起问题的空值记录。 ##### 2. **数据类型映射问题** 不同数据库之间的数据类型可能存在差异,因此在使用 Sqoop 转移数据时需要注意目标表和源表之间的数据类型匹配。如果不一致,则可能导致插入失败或其他异常情况发生。针对此问题,可以手动指定列名以及对应的 Java 类型作为参数传递给 Sqoop 工具以实现精确控制[^2]。 ##### 3. **大数据量传输性能优化** 对于大规模数据集来说,默认单线程模式下的速度往往无法满足需求。此时可通过增加 `--num-mappers` 参数数量提高并发度进而提升效率;但是要注意的是还需要配合合理选择拆分键(`--split-by`)使得每条 map task 处理的工作负载尽可能均衡以免造成资源浪费甚至任务超时等问题出现[^4]。 ##### 4. **数据一致性保障机制** 为了防止在网络中断或者其他意外状况下丢失部分已成功写入但未提交事务的部分更改内容, 可考虑采用如下策略之一: - 使用增量抽取方式只获取新增加或者修改过的记录; - 启用 lastmodified 模式定期同步那些自上次操作以来发生变化的信息项. --- #### 三、实际案例分析 假设我们已经运行了一个简单的 Sqoop 数据提取命令并将结果保存到了 HDFS 上面某个目录里边去之后想要查看具体文件里面存储的内容是什么样子的话就可以利用下面这条 Linux shell 命令完成该目的:`hdfs dfs -cat /sqoopdata/emp/par*` 。这里展示了如何通过HDFS客户端读取由Sqoop生成的结果文件片段[^3]。 --- #### 四、注意事项 关于设置多个 Mapper 数目 (`--num-mappers N`) 来加速整个过程的同时也要考虑到实际情况比如是否存在热点分区现象等等因素的影响最终决定最佳配置方案。 --- ```bash # 示例代码:从 MySQL 到 HDFS 的基本 Sqoop 命令 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/mydb \ --username root \ --password secret \ --table employees \ --target-dir /user/hive/warehouse/sqoop_imported_employees \ --fields-terminated-by ',' \ --lines-terminated-by '\n' \ --null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N' ``` 上述脚本展示了一种标准做法即把来自远程MySQL服务器上的employee表格全部迁移到本地集群内的/user/hive/warehoue路径之下,并且指定了逗号分隔符以及其他一些选项用来处理特殊字符如NULL值等情形^. --- #### 五、结论 综上所述,Sqoop 不仅能够简化跨平台间的大规模数据交换流程而且提供了丰富的功能模块帮助开发者应对各种复杂场景下的挑战。然而要想充分发挥其潜力则需要深入理解各个核心组件的作用原理并结合项目特点灵活运用相关技巧才能达到理想效果^. ---
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