快捷導(dǎo)航

sqoop 實現(xiàn)將postgresql表導(dǎo)入hive表

更新時間：2020年12月31日 09:24:24 作者：空中的魚1987

這篇文章主要介紹了sqoop 實現(xiàn)將postgresql表導(dǎo)入hive表，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

使用sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)至hive常用語句

直接導(dǎo)入hive表

sqoop import 
--connect jdbc:postgresql://ip/db_name
--username user_name 
--table table_name 
--hive-import -m 5

內(nèi)部執(zhí)行實際分三部，1.將數(shù)據(jù)導(dǎo)入hdfs（可在hdfs上找到相應(yīng)目錄），2.創(chuàng)建hive表名相同的表，3，將hdfs上數(shù)據(jù)傳入hive表中

sqoop根據(jù)postgresql表創(chuàng)建hive表

sqoop create-hive-table 
--connect jdbc:postgresql://ip/db_name 
--username user_name 
--table table_name 
--hive-table hive_table_name
( --hive-partition-key partition_name若需要分區(qū)則加入分區(qū)名稱)

導(dǎo)入hive已經(jīng)創(chuàng)建好的表中

sqoop import 
--connect jdbc:postgresql://ip/db_name 
--username user_name 
--table table_name 
--hive-import -m 5 
--hive-table hive_table_name 
(--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);

使用query導(dǎo)入hive表

sqoop import 
--connect jdbc:postgresql://ip/db_name 
--username user_name 
--query "select ,* from retail_tb_order where \$CONDITIONS" 
--hive-import -m 5 
--hive-table hive_table_name 
(--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);

注意：$CONDITIONS條件必須有，query子句若用雙引號，則$CONDITIONS需要使用\轉(zhuǎn)義，若使用單引號，則不需要轉(zhuǎn)義。

遇到問題

若需要在導(dǎo)入hive數(shù)據(jù)表的前提下，再添加在原有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中沒有的一列數(shù)據(jù)如何解決。

首先，我們想到的是添加一個partition可很方便的添加“一列”數(shù)據(jù)，partition的使用很類似普通一列，常用的sql執(zhí)行是沒有問題的。

其次，想到在query的sql中添加一個常量或者一個變量，例如：”select 'hello',* from retail_tb_order where \$CONDITIONS“，執(zhí)行后會報異常

12/08/28 14:41:31 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 
12/08/28 14:41:31 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 
12/08/28 14:41:32 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: Cannot resolve SQL type 1111 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: Cannot resolve SQL type 1111 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR orm.ClassWriter: No Java type for SQL type 1111 for column _column_ 
12/08/28 14:41:32 ERROR sqoop.Sqoop: Got exception running Sqoop: java.lang.NullPointerException 
java.lang.NullPointerException 
 at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.parseNullVal(ClassWriter.java:900) 
 at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.parseColumn(ClassWriter.java:925) 
 at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generateParser(ClassWriter.java:999) 
 at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generateClassForColumns(ClassWriter.java:1314) 
 at org.apache.sqoop.orm.ClassWriter.generate(ClassWriter.java:1138) 
 at org.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:82) 
 at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:367) 
 at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:453) 
 at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:145) 
 at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65) 
 at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:181) 
 at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:220) 
 at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:229) 
 at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:238) 
 at com.cloudera.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:57)

該問題出現(xiàn)原因是sqoop ClassWriter類會在postgresql表中解析sql中的所有列，當(dāng)解析常量'hello'時，數(shù)據(jù)庫沒有該列也就找不到相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型。

若要解決該問題應(yīng)該需修改ClassWriter源碼。

補充：使用Sqoop，最終導(dǎo)入到hive中的數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)不一致解決辦法

Sqoop是一款開源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(mysql、postgresql...)間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

1.問題背景　　

使用Sqoop把oracle數(shù)據(jù)庫中的一張表，這里假定為student，當(dāng)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hdfs中，然后再創(chuàng)建hive的external表，location到剛才保存到hdfs中數(shù)據(jù)的位置。最后發(fā)現(xiàn)對hive中表特定條件進行count時結(jié)果和oracle中結(jié)果不一致。

1.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hdfs中/user/hadoop/student路徑下

sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and \$CONDITIONS" --target-dir "/user/hadoop/student" --verbose -m 1

這個時候hdfs上/user/hadoop/student下就保存了從oracle上導(dǎo)入的表數(shù)據(jù)。

表數(shù)據(jù)在hdfs上是如何存儲的呢？注意這一點，造成了最后產(chǎn)生結(jié)果不一致的錯誤。

我們來看一看在hdfs上數(shù)據(jù)是如何存儲的。我們運行hadoop fs -cat /user/hadoop/student/part-m-00000,可以看到原來字段與字段之間都用‘，'分隔開，這是sqoop默認的，這時候，如果一個字段值當(dāng)中包含‘，'，再向hive中插入數(shù)據(jù)時分隔就會出錯。因為hive也是用‘，'分隔的。

2.分析問題　　

對hive中表select count(*) from student的結(jié)果和oracle中select count(*) from studeng的結(jié)果進行比較，發(fā)現(xiàn)條數(shù)是一樣的，說明沒有少load數(shù)據(jù)。那為什么對特定條件結(jié)果就會不一致，而且hive中條數(shù)比oracle中少。也就是同時運行select count(*) from student where class_id='003'

最后，發(fā)現(xiàn)hive用逗號分隔數(shù)據(jù)時，有幾條數(shù)據(jù)字段內(nèi)值包含有逗號，所以字段與值對應(yīng)起來就亂套了，所以得不到正確結(jié)果。

我們建議用‘\001'來進行sqoop 導(dǎo)入數(shù)據(jù)時的分割。也就是--fields-terminated-by <char>參數(shù)。

參考：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.2/SqoopUserGuide.html#_large_objects

最后優(yōu)化后的sqoop語句為：

sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and \$CONDITIONS" --target-dir "/user/hadoop/student" --fields-terminated-by "\001" --verbose -m 1

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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