Sqoop1:export data to mysql

本文针对使用SQOOP将数据从HDFS导出到MySQL时遇到的典型问题进行了解析,并提供了详细的解决方案。包括处理更新模式、直接导出、数据截断等问题。

When I export data to mysql using the following sqoop commands

 

--options-file  sqoop.export.opt --export-dir inok/test/friendrecomend2 
--table friend_rec --staging-table friend_rec_stage --clear-staging-table 
--update-key id --update-mode  allowinsert  

the content of sqoop.export.opt likes

export
--verbose
--connect
jdbc:mysql://192.168.122.1:3306/inokdatamine
--username
zhaohj
--password
123456
--direct
-m
1

 

 

The error comes:

1.

Staging table cannot be used when export is running in update mode.

Solution: delete --update-xx parameters

 

2.

Error during export: The active connection manager 
(org.apache.sqoop.manager.DirectMySQLManager) does not support staging of data for export.

Solution: delete --staging-xxxx parameters

 

Note

Support for staging data prior to pushing it into the destination table is not available for --direct exports. It is also not available when export is invoked using the --update-key option for updating existing data, and when stored procedures are used to insert the data.

 

 

3.

Cannot run program "mysqlimport": error=2, No such file or directory
	at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1041)
	at java.lang.Runtime.exec(Runtime.java:617)

 Solution: Some suggest to install mysql-client in all nodes not only in some of ones. But When I add

--driver com.mysql.jdbc.Driver , then the error disappers.

Note

When using export in direct mode with MySQL, the MySQL bulk utility mysqlimport must be available in the shell path of the task process.


 

4.

Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "1	156 (12: [69"
	at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
	at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:492)

 

I run a mapreduce job to produce the friendrecomend2 data which using org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; format. The content likes

2	4 (1: [5])
3	5 (2: [1, 4])
4	2 (1: [5]),6 (1: [5])
5	3 (2: [1, 4]),1 (1: [4])
6	2 (1: [5]),4 (1: [5]),5 (1: [2])

 

I thought the error due to sqoop parse the line use default delimiters(comma-separated fields with newline-separated records).

Solution: add parameter --input-fields-terminated-by \t (Note: don't put sqoop commands is command input area

when there is space in parameter value. Instead, Using Params)

 

5.

java.io.IOException: com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: 
Data too long for column 'friends' at row 1
	at org.apache.sqoop.mapreduce.AsyncSqlRecordWriter.write(AsyncSqlRecordWriter.java:220)

 

the friend_rec table in mysql is :

 

 

Solution: change the friends filed length to 30000. This solve the sample data. But in my situation, the second filed in the files in hdfs may be longer more than 30000. So,I need to design the file output format

or schema to avoid this error.

 

 6.

ERROR org.apache.sqoop.tool.ExportTool  - Error during export: 
Mixed update/insert is not supported against the target database yet

 where the sqoop export action likes

<sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">
  <job-tracker>192.168.122.1:2015</job-tracker>
  <name-node>hdfs://192.168.122.1:2014</name-node>
  <arg>--options-file</arg>
  <arg>sqoop.export.opt</arg>
  <arg>--export-dir</arg>
  <arg>/user/zhaohj/inok/friendrec2/data/friendrecomend</arg>
  <arg>--table</arg>
  <arg>friend_rec</arg>
  <arg>--driver</arg>
  <arg>com.mysql.jdbc.Driver</arg>
  <arg>--input-fields-terminated-by</arg>
  <arg>\t</arg>
  <arg>--update-key</arg>
  <arg>id</arg>
  <arg>--update-mode</arg>
  <arg>allowinsert</arg>
  <file>/user/zhaohj/inok/friendrec/sqoop.export.opt#sqoop.export.opt</file>
</sqoop>

 

 google results show that it is a bug in sqoop1.4.2 but my sqoop is 1.4.4

 

When I delete the --driver com.mysql.jdbc.Driver. The error No.6 disappers. But new one comes:

 Error during export: MySQL direct connector does not support upsert mode.
 Please use JDBC based connector (remove --direct parameter)

Solution: remove --direct

The root reason is that mysql connector does't support upsert mode.

 

 

 http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/sqoop-user/201210.mbox/%3C20121004152956.GT16616@jarcec-thinkpad%3E

 

 

Note:Sqoop automatically generates code to parse and interpret records of the files containing the data to be exported back to the database. If these files were created with non-default delimiters (comma-separated fields with newline-separated records), you should specify the same delimiters again so that Sqoop can parse your files.

 

 

 

 

 

 References

https://groups.google.com/a/cloudera.org/forum/#!topic/cdh-user/K44cK_ZI_2w

 

 

 

 

 

<think>好的,我现在需要解决用户在使用Sqoop将数据导出到MySQL时遇到的map任务超时报错问题。首先,用户之前提到了Sqoop在map阶段失败的问题,我之前已经给过一些解决方案,比如调整内存配置、优化分片策略、增强数据库连接稳定性等。现在用户的新问题是关于导出到MySQL时的map任务超时,需要根据之前的建议和新的引用内容来寻找解决办法。 首先,用户提供的引用内容是关于Sqoop导出到PostgreSQL时使用pg_bulkload连接器的配置,虽然用户现在的问题是关于MySQL的,但其中提到的数据分阶段(Data Staging)机制可能对理解问题有帮助。例如,每个map任务创建自己的临时表,这可能与MySQL导出时的机制不同,但需要考虑连接器或配置上的差异。 接下来,我需要分析用户当前的问题。用户提到map任务超时,可能的原因包括网络延迟、数据库写入速度慢、资源不足、数据量过大或配置不当。根据之前的回答,内存不足和分片问题已经被覆盖,但需要针对导出操作的特点进行调整。 针对MySQL的导出,需要注意以下几点:JDBC连接参数、批量提交设置、超时参数、索引和约束的影响。比如,MySQL在接收大量数据时,如果没有合适的批量提交,可能会导致每个事务处理时间过长,从而引发超时。此外,目标表的索引和约束(如外键)也可能降低写入速度,增加map任务的处理时间,导致超时。 用户之前的回答中提到过调整内存配置、优化分片策略、使用直接模式(--direct)等。对于导出到MySQL,直接模式可能不可用,因为Sqoop的direct模式通常只支持特定数据库的导出工具,比如MySQLmysqldump。但需要确认是否适用于导出操作。此外,连接参数中的超时设置也很重要,比如socketTimeout和connectTimeout,确保数据库连接不会因为网络波动而中断。 另外,引用中提到的pg_bulkload使用临时表,可能在导出时减少对目标表的直接操作,但MySQL是否有类似的机制?可能需要调整Sqoop的导出策略,比如使用批量插入、调整提交频率,或者临时禁用索引和约束来提高写入速度。 还需要考虑MySQL的服务器性能,比如是否配置了足够的资源,是否有锁表的情况,或者是否有其他进程影响了写入性能。此外,Sqoop的并行度(-m参数)设置过高可能导致数据库连接数过多,引发资源竞争,从而超时。 总结可能的原因和解决方案: 1. **调整JDBC参数**:增加超时时间,如socketTimeout和connectTimeout,避免网络波动导致连接中断。 2. **优化批量提交**:调整--batch参数,增加每个事务处理的数据量,减少提交次数。 3. **禁用索引和约束**:在导出前临时禁用目标表的索引和外键约束,导出完成后重新启用。 4. **调整并行度**:减少-m参数的值,降低并发连接数,避免超过MySQL的最大连接数。 5. **使用直接模式**:如果MySQL支持,使用--direct模式调用原生导出工具提高效率。 6. **优化数据库配置**:检查MySQL的innodb_buffer_pool_size、max_allowed_packet等参数,确保数据库服务器配置合理。 7. **网络和资源检查**:确认网络带宽和延迟,确保Sqoop任务执行节点与MySQL服务器之间的连接稳定。 8. **日志分析**:通过YARN日志定位具体错误,查看是否有明确的超时原因,如连接超时或查询执行超时。 需要根据这些可能性逐步排查,结合用户的具体情况,比如数据量、MySQL版本、Sqoop命令的具体参数等,给出针对性的建议。同时,参考之前的解决方案,确保回答的一致性和连贯性,帮助用户系统地解决问题。</think>#### Sqoop导出至MySQL时Map任务超时的解决方案 --- ### 一、核心原因分析 1. **数据库写入性能瓶颈** MySQL单条插入效率低,未启用批量提交时,Map任务可能因事务处理时间过长超时[^1][^5]。 2. **网络/连接配置问题** JDBC连接超时参数(如`socketTimeout`)设置过小,网络波动时触发连接中断[^1][^4]。 3. **索引与约束拖慢写入** 目标表存在过多索引或外键约束,写入时触发额外计算(如索引重建)导致延迟[^2][^5]。 4. **并行度不合理** `-m`参数设置过高(如`-m 8`),超过MySQL最大连接数限制(默认151),导致连接池等待超时[^3][^5]。 --- ### 二、分步解决方案 #### 1. 优化JDBC连接参数 在Sqoop命令中**显式设置超时控制**,防止网络波动导致任务失败: ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mysql_host:3306/dbname?connectTimeout=60000&socketTimeout=600000" \ --username user --password pass \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path \ -m 4 ``` - `connectTimeout=60000`:连接建立超时设置为60秒 - `socketTimeout=600000`:单次操作超时设置为10分钟 #### 2. 启用批量提交模式 通过`--batch`参数启用JDBC批量提交,**提升数据写入效率**: ```bash --batch \ --update-key id \ --update-mode allowinsert ``` - 批量提交大小通过`-Dsqoop.export.records.per.statement=1000`调节(默认100)[^3] #### 3. 预处理目标表结构 **临时禁用索引与约束**(需DBA配合): ```sql -- 导出前执行 ALTER TABLE target_table DISABLE KEYS; -- 导出完成后执行 ALTER TABLE target_table ENABLE KEYS; ``` - 对含外键的表可添加`SET foreign_key_checks=0;`[^5] #### 4. 调整并行度与连接池 通过参数控制**连接复用与并发量**: ```bash -Dmapreduce.jdbc.max.connections=20 \ -Dmapreduce.jdbc.statement.timeout=3600 ``` - `max.connections`:每个Mapper最大连接数(需小于MySQL的`max_connections`) - `statement.timeout`:SQL语句执行超时时间(单位:秒)[^3] #### 5. 性能监控与日志分析 通过YARN日志**定位具体超时阶段**: ```bash yarn logs -applicationId <APP_ID> | grep -E 'TIMEOUT|SQLException' ``` 重点关注: - `CommunicationsException`: 网络层异常 - `Lock wait timeout`: 数据库锁竞争 - `Query execution was interrupted`: SQL执行超时[^1][^4] --- ### 三、典型场景配置示例 #### 场景1:大数据量导出优化 ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://host/db?socketTimeout=1200000&rewriteBatchedStatements=true" \ --username user --password pass \ --table large_table \ --export-dir /data/hourly_export \ --batch \ --input-fields-terminated-by '\t' \ -Dmapreduce.jdbc.max.connections=10 \ -Dsqoop.export.records.per.statement=5000 \ -m 6 ``` - `rewriteBatchedStatements=true`:启用MySQL批量语句优化 - `records.per.statement=5000`:单批次提交5000条记录[^3][^5] #### 场景2:高并发写入控制 ```bash --m 4 \ -Dmapreduce.jdbc.statement.timeout=1800 \ -Dorg.apache.sqoop.export.statements.per.transaction=1000 \ --call procedure_auto_commit ``` - 调用存储过程实现**分阶段自动提交** - 每1000条数据强制提交一次事务 --- ### 四、进阶优化建议 1. **使用Loader中间件** 在HDFS与MySQL间部署数据传输中间件(如DataX),替代原生Sqoop导出[^5]。 2. **分区表顺序写入** 若目标表为分区表,通过`--hcatalog-partition-keys`指定分区字段,避免全表锁竞争[^3]。 3. **限流保护机制** 在MySQL侧设置`max_write_lock_count=1024`,防止单个Map任务长时间独占写锁[^5]。 ---
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