Sqoop 同步数据到mysql, Can't parse input data: '\N'

本文详细介绍使用Sqoop从HDFS同步数据至MySQL的过程及注意事项,包括分区表和非分区表的处理,hive表格式要求,字段匹配及数据类型转换等问题。

 Sqoop 同步数据到mysql

 

Sqoop  从hdfs 同步数据到mysql 是我们常常遇到的事情

同步分为 分区表同步和非分区表同步

需要注意以下几点

1. hive 中的表 必须是textfile ,不能是有parquet 等压缩方式的

2.hive 表如果是分区表,需要每次只能同步一个分区的数据到 mysql,

如果hive 有多个分区,只能写多个脚本,或者多个循环调度,或者将多分区表落地成一个非分区的临时表,进行同步

hive也可以同步分区表过去,只不过hive一次只能同步一个分区,hive 是文件形式的啊  分区也只是目录文件,你一次只能指定一个目录  不能一下子指定多个目录

3.对于mysql来说  只是把数据(mysql不会在意这数据怎么来的)插到表里   表是分区就按分区字段插  不是分区就直接插

4.hive 推送到mysql 的时候,并不需要字段 名字对应一致,只要字段个数一致,但是数据类型必须一致,否则会出现,且分区的那个字段 在hive 中是伪列,推送的时候 在mysql 中不能有。 \N 的错误

5、sqoop会将 hive 表中空值转换为\N  ,如果MySQL这个字段是 int  double  肯定存储不了\N,会报空值错误。

6、mysql 中 int  double 等要注意hive 的字符长度。

下面写法可以

create table dm.tmp_ae_mid_payback_detail_new as 
select * from dm.ae_mid_payback_detail_new

sqoop export -D mapred.child.java.opts="-Djava.security.egd=file:/dev/../dev/urandom" \
  --connect "jdbc:/app?useUnicode=true&characterEncoding=utf8" \
  --username "dr" \
  --password "yyyy" \
  --input-null-string '\\N'  --input-null-non-string '\\N' \
  --table amque_mid_payback_detail_new \
  --export-dir /user/hive/warehouse/dm/dm_ae_mid_payback_detail_new \
  --input-fields-terminated-by '\001' \

 

这个也可以,只不过只能推送一个分区,和伪列不可以推送

sqoop export -D mapred.child.java.opts="-Djava.security.egd=file:/dev/../dev/urandom" \
  --connect "jdbc:/app?useUnicode=true&characterEncoding=utf8" \
  --username "dr" \
  --password "yyyy" \
  --input-null-string '\\N'  --input-null-non-string '\\N' \
  --table amque_mid_payback_detail_new \
  --export-dir /user/hive/warehouse/dm/amque_mid_payback_detail_new/partition_month='2018-11' \
  --input-fields-terminated-by '\001' \

<think>首先,用户的问题是:“我想解决Sqoop无法解析带有时间戳的输入数据的问题请问sqooperror'can'tparseinputdata'withtimestampsolution”。结合上下文,他们提供了引用,这些引用是关于Sqoop导出数据时的“Can’tparseinputdata:\N’”错误,以及一个涉及到时间戳的例子。从引用[1]中,它描述了Sqoop导出一个分区时遇到错误,因为该分区可能缺少一个name列,但目标表中有该列。错误是“Can’tparseinputdata:\N’”,这表明在输入数据中有NULL值('\N'),可能是Sqoop无法正确解析。引用[2]讨论了从Oracle导入数据到Hadoop,涉及到时间戳和时区调整,但没有直接提到解析错误。用户的问题焦点是:“无法解析带有时间戳的输入数据”,意思是Sqoop无法解析输入数据中涉及时间戳的问题。所以,我需要针对时间戳解析错误提供解决方案。回顾历史对话(系统级指令):我需要在回答中应用格式要求:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并单独成段。使用中文回答。生成相关问题。引用的部分末尾自然地添加引用标识如[^1]。在之前的系统提示中,有关于回答结构的示例:结构清晰,逐步解决问题。例如,示例中的快速排序部分包括代码和解释。用户的当前问题是基于引用:引用[1]提到了'Can’tparseinputdata:\N’'错误,且解决方法是隐含的(参考[1]在末尾有[^1],但没有在文本中显示完整解决方案)。用户说“上述引用仅供参考”,但核心是Sqoop解析时间戳输入数据的错误。常见原因:-Sqoop数据时,如果源数据中有NULL值(表示为'\N'),但目标表的列是非NULL或类型不匹配,会导致解析错误。-对于时间戳,可能的额外问题是格式不匹配、时区问题或无效日期。从引用[1],它提到在8月建立的M08分区没有name列,但9月的表加了这个列,所以当导出M08数据时,name列为NULL,但目标Oracle表要求该列有值,导致错误。类似地,涉及时间戳时,如果源数据中的时间戳格式与Sqoop预期的不匹配,或者数据无效(如NULL或格式错误),也会抛出“Can’tparseinputdata”错误。标准解决方案:1.**处理NULL值**:在Sqoop中,可以使用`--null-string`和`--null-non-string`选项来指定NULL值的表示。默认的NULL字符串是'\N'。如果数据中有'\N',且它不匹配目标,可以调整这些选项。-例如,`--null-string'\\N'--null-non-string'\\N'`指定NULL值如何表示。-在问题中,错误是“Can’tparseinputdata:\N’”,表明输入数据中有'\N',可能是时间戳列为NULL或不期望的。2.**处理时间戳格式**:时间戳解析错误通常因格式不匹配引起。在Sqoop中,可以使用`--map-column-java`或`--map-column-hive`选项来指定列的类型映射,或者使用`--input-fields-terminated-by`等选项如果文件格式不匹配。-对于时间戳,指定正确的格式。Oracle和Hadoop有不同时间戳格式。Sqoop可能使用默认格式,需要覆盖。-引用[2]提到了时间戳和时区调整,暗示时区问题。通用解决方案步骤:-识别错误:检查Sqoop错误日志,确认哪个列导致解析错误。-确保数据一致性:源和目标表的模式应该兼容。-使用Sqoop选项调整解析:-`--null-string`和`--null-non-string`来处理NULL。-对于时间戳,指定列类型,例如`--map-column-java<column>=Timestamp`或指定格式。-如果时间戳有无效值,使用`--query`自定义查询来转换或过滤无效数据。在回答中,我需要结构化:1.**理解问题**:简述错误的原因。2.**解决方案**:逐步提供解决方案。3.**代码示例**:如果适用,提供Sqoop脚本示例。4.**相关问题**:生成相关问题。使用中文回答。生成相关问题:基于用户查询,如“如何防止时间戳解析错误?”、“Sqoop如何处理时区?”等。引用添加:在回答中引用参考的地方。用户提供了引用[1]和[2],所以当提到相关部分时,自然地添加[^1]或[^2]。例如,当讨论'Can’tparseinputdata'错误时,引用[1]。最终结构:-介绍问题:解释“Can’tparseinputdata”错误在时间戳上下文中的原因。-步骤解决方案:a.检查源和目标模式兼容性。b.使用NULL处理选项。c.对于时间戳,指定格式或类型映射。d.其他可能调整,如使用自定义查询。-示例命令。-相关问题。</think> 根据您的问题,以及参考提供的引用(特别是引用[1]中的“Can’t parse input data:\N’”错误描述和引用[2]中的时间戳相关示例),我将针对Sqoop无法解析带有时间戳的输入数据问题,提供结构化的解决方案。这个错误通常发生在Sqoop从源系统(如Hive或Oracle)导出或导入数据时,由于时间戳列的格式、NULL值处理或模式不一致导致Sqoop无法解析数据。尤其在处理时间戳时,常见问题包括: - 源数据中的时间戳格式与Sqoop预期不匹配(如时区偏移、日期样式无效)。 - NULL值(常表示为'\N')在目标系统中未被正确处理。 - 源和目标表的分区或schema不同步,如引用[1]所述,新增列导致旧分区数据导出失败。 下面,我将一步步解释问题根源并提供详细解决方案。解决方案基于Sqoop的标准配置和最佳实践,确保您的数据迁移不会因时间戳解析错误而失败。所有步骤都涉及命令行选项,您可以直接应用于脚本。 ### 问题根源分析 1. **时间戳解析错误常见原因**: - **格式不匹配**:Sqoop使用默认的日期/时间戳格式(如Java的`java.sql.Timestamp`),而源数据(如Oracle或Hive)可能有自定义格式或时区偏移。例如,引用[2]提到时区调整(如Melbourne Daylight Saving Time),如果未在Sqoop中显式处理,会导致解析失败。 - **NULL值处理**:源数据中的时间戳列可能存在NULL值(表示为'\N'),但Sqoop默认尝试将其转换为非NULL类型,导致“Can’t parse input data”错误[^1]。 - **模式不一致**:正如引用[1]所述,表分区(如M08分区缺少name列)与新表结构不兼容,类似地,时间戳列在源和目标中定义不一致也会引发错误。 2. **数学表示**:数据解析涉及格式转换,例如将输入时间戳 $t_{\text{source}}$ 转换为Sqoop内部表示 $t_{\text{sqoop}}$ 时,如果 $t_{\text{source}}$ 不符合预期格式,解析失败: $$ \text{if } t_{\text{source}} \notin \text{valid\_format}, \text{ then error} $$ ### 逐步解决方案 解决“Can’t parse input data”错误的核心是通过Sqoop选项指定时间戳格式、处理NULL值、并确保模式兼容。以下是详细步骤,使用命令行示例(基于Sqoop v1.4.7+,兼容Oracle和Hive源): 1. **检查和统一源与目标模式**: - 确认源(如Hive表)和目标(如Oracle表)的时间戳列名、类型和约束一致。例如,使用`sqoop eval`查看源数据格式: ```bash sqoop eval --connect jdbc:oracle:thin:@yourdb:1521:ORCL --username user --password pass \ --query "SELECT column_name, data_type FROM all_tab_columns WHERE table_name='YOUR_TABLE'" ``` - 如果发现类似引用[1]的问题(新增列导致旧分区报错),使用`--query`选项在Sqoop中动态调整查询,跳过或处理缺失列。 - 示例:导出数据时自定义查询,处理时间戳列: ```bash sqoop export \ --connect jdbc:oracle:thin:@yourdb:1521:ORCL \ --username user --password pass \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path \ --query "SELECT COALESCE(timestamp_column, '1970-01-01') FROM source_table WHERE \$CONDITIONS" \ --input-fields-terminated-by ',' # 指定输入文件分隔符 ``` - 这里,`COALESCE`函数将NULL时间戳替换为默认值(1970-01-01),避免'\N'解析错误[^1]。 2. **指定时间戳格式和类型映射**: - 时间戳问题常因时区或格式差异引起(如引用[2]中的时区调整)。使用`--map-column-java`或`--map-column-hive`选项显式定义类型: ```bash sqoop export \ --connect jdbc:oracle:thin:@yourdb:1521:ORCL \ --username user --password pass \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path \ --map-column-java timestamp_column=Timestamp # 指定为Java Timestamp类型 --input-fields-terminated-by ',' ``` - 如果源时间戳有特定时区(如Melbourne Time),添加`--direct`或使用JDBC参数指定时区: ```bash -- --direct -D oracle.sessionTimeZone=Australia/Melbourne # 适用于Oracle源[^2] ``` 3. **处理NULL值(关键针对'\N'错误)**: - Sqoop默认使用'\N'表示NULL。如果数据中有'\N'且时间戳列为NULL,会导致解析失败[^1]。使用`--null-string`和`--null-non-string`覆盖默认值: ```bash sqoop export \ --connect jdbc:oracle:thin:@yourdb:1521:ORCL \ --username user --password pass \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path \ --null-string '\\N' # 处理字符串NULL --null-non-string '\\N' # 处理非字符串(如时间戳)NULL ``` - 在时间戳场景下,这确保'\N'被正确解析为NULL,而非抛出错误。 4. **通用优化:验证输入数据和调试**: - 运行Sqoop时添加 `--verbose` 打印详细日志: ```bash sqoop export --verbose ... # 查看具体哪行数据导致时间戳解析失败 ``` - 使用`--validate`选项检查数据一致性: ```bash sqoop import --validate ... # 确保导入前数据格式匹配 ``` - 如果源数据有无效时间戳(如空值或格式错误),在导出前清洗数据。例如,用 Hive 查询过滤: ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/cleaned_path' SELECT CAST(timestamp_column AS TIMESTAMP) FROM source_table WHERE timestamp_column IS NOT NULL; ``` - 然后导出清洗后的路径。 ### 关键注意事项 - **性能影响**:指定额外选项(如`--map-column-java`)可能轻微增加Sqoop运行时,但通常能避免错误。测试在非生产环境执行。 - **错误重现**:如果错误持续,检查Sqoop日志中的 `java.sql.SQLException` 或 `ParseException` 细节,确认是否源于时间戳列。 - **环境适配**:基于引用[1]的上下文,确保所有分区(如M08和M09)在导出前手动对齐模式。如必要,为旧分区添加默认值。 ### 相关问题生成 为了帮助您进一步优化Sqoop工作流,我生成以下相关问题: 1. 如何在Sqoop中处理不同时区的时间戳导入导出(例如Australia/Melbourne)? 2. Sqoop导出时如何动态忽略缺失列来避免“Can’t parse input data”错误? 3. 什么是最佳实践来监控和调试Sqoop的时间戳相关解析问题? 如果您提供更多细节(如具体的Sqoop脚本、源/目标数据库类型或错误日志),我可以针对性地优化建议。
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