sqoop的import参数 --split-by详解

在Sqoop中，--split-by参数用于指定表中的一个列作为划分数据的依据。一般情况下，Sqoop默认会根据表的主键进行数据划分。但是，如果表没有主键，或者你想根据其他列来划分数据，就可以使用--split-by参数来实现。

当使用--split-by参数时，Sqoop会根据指定的列将数据划分为更小的子任务，每个子任务会由一个MapReduce任务来处理。这样可以提高数据导入的并行性，加快数据导入的速度。

需要注意的是，--split-by参数只能在导入数据的作业中使用，并且只能在导入到HDFS或Hive中使用。

下面是--split-by参数的一些常用用法：

• --split-by <column>：指定一个列作为划分数据的依据。

• --autoreset-to-one-mapper：如果指定的列是非数字类型的，Sqoop会自动将--num-mappers参数设置为1，以避免因为列的离散值过多导致的任务失败。

• --boundary-query <query>：可以使用自定义的SQL查询语句来指定划分数据的范围。这个查询语句必须返回两个字段，表示指定列的最小值和最大值。

使用--split-by参数可以更灵活地划分数据，并提高导入数据的效率。但是需要注意的是，划分数据的列必须是有序的，否则可能会导致数据倾斜或者导入数据的不完整。

以下是使用--split-by参数的一个示例：

假设我们要将一个名为employees的表从MySQL导入到HDFS，同时使用employee_id列来划分数据。我们可以运行以下Sqoop命令：

sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydb --username root --password password --table employees --target-dir /user/hadoop/employees --split-by employee_id

在这个示例中，我们使用了--split-by employee_id来指定使用employee_id列作为数据划分的依据。Sqoop将会根据employee_id列的值将数据划分为更小的子任务，并使用多个MapReduce任务并行地导入数据。

注意，--target-dir参数指定了导入数据的目标目录。数据将会被导入到HDFS中的/user/hadoop/employees目录中。