尚硅谷大数据技术之Hive 第13章 常见错误及解决方案

1)SecureCRT 7.3出现乱码或者删除不掉数据,免安装版的SecureCRT 卸载或者用虚拟机直接操作或者换安装版的SecureCRT
2)连接不上mysql数据库
(1)导错驱动包,应该把mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar导入/opt/module/hive/lib的不是这个包。错把mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz导入hive/lib包下。
(2)修改user表中的主机名称没有都修改为%,而是修改为localhost
3)hive默认的输入格式处理是CombineHiveInputFormat,会对小文件进行合并。
hive (default)> set hive.input.format;
hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
可以采用HiveInputFormat就会根据分区数输出相应的文件。
hive (default)> set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
4)不能执行mapreduce程序
可能是hadoop的yarn没开启。
5)启动mysql服务时,报MySQL server PID file could not be found! 异常。
在/var/lock/subsys/mysql路径下创建hadoop102.pid,并在文件中添加内容:4396
6)报service mysql status MySQL is not running, but lock file (/var/lock/subsys/mysql[失败])异常。
解决方案:在/var/lib/mysql 目录下创建: -rw-rw—-. 1 mysql mysql 5 12月 22 16:41 hadoop102.pid 文件,并修改权限为 777。
附录:Sqoop常用命令及参数手册
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
序号 命令 类 说明
1 import ImportTool 将数据导入到集群
2 export ExportTool 将集群数据导出
3 codegen CodeGenTool 获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar
4 create-hive-table CreateHiveTableTool 创建Hive表
5 eval EvalSqlTool 查看SQL执行结果
6 import-all-tables ImportAllTablesTool 导入某个数据库下所有表到HDFS中
7 job
JobTool 用来生成一个sqoop的任务,生成后,该任务并不执行,除非使用命令执行该任务。
8 list-databases ListDatabasesTool 列出所有数据库名
9 list-tables ListTablesTool 列出某个数据库下所有表
10 merge MergeTool 将HDFS中不同目录下面的数据合在一起,并存放在指定的目录中
11 metastore
MetastoreTool 记录sqoop job的元数据信息,如果不启动metastore实例,则默认的元数据存储目录为:~/.sqoop,如果要更改存储目录,可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。
12 help HelpTool 打印sqoop帮助信息
13 version VersionTool 打印sqoop版本信息
命令&参数详解
刚才列举了一些Sqoop的常用命令,对于不同的命令,有不同的参数,让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数,所谓公用参数,就是大多数命令都支持的参数。
公用参数:数据库连接
序号 参数 说明
1 –connect 连接关系型数据库的URL
2 –connection-manager 指定要使用的连接管理类
3 –driver Hadoop根目录
4 –help 打印帮助信息
5 –password 连接数据库的密码
6 –username 连接数据库的用户名
7 –verbose 在控制台打印出详细信息
公用参数:import
序号 参数 说明
1 –enclosed-by <char> 给字段值前加上指定的字符
2 –escaped-by <char> 对字段中的双引号加转义符
3 –fields-terminated-by <char> 设定每个字段是以什么符号作为结束,默认为逗号
4 –lines-terminated-by <char> 设定每行记录之间的分隔符,默认是\n
5 –mysql-delimiters Mysql默认的分隔符设置,字段之间以逗号分隔,行之间以\n分隔,默认转义符是\,字段值以单引号包裹。
6 –optionally-enclosed-by <char> 给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。
公用参数:export
序号 参数 说明
1 –input-enclosed-by <char> 对字段值前后加上指定字符
2 –input-escaped-by <char> 对含有转移符的字段做转义处理
3 –input-fields-terminated-by <char> 字段之间的分隔符
4 –input-lines-terminated-by <char> 行之间的分隔符
5 –input-optionally-enclosed-by <char> 给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符
公用参数:hive
序号 参数 说明
1 –hive-delims-replacement <arg> 用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符
2 –hive-drop-import-delims 在导入数据到hive时,去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符
3 –map-column-hive <arg> 生成hive表时,可以更改生成字段的数据类型
4 –hive-partition-key 创建分区,后面直接跟分区名,分区字段的默认类型为string
5 –hive-partition-value <v> 导入数据时,指定某个分区的值
6 –hive-home <dir> hive的安装目录,可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7 –hive-import 将数据从关系数据库中导入到hive表中
8 –hive-overwrite 覆盖掉在hive表中已经存在的数据
9 –create-hive-table 默认是false,即,如果目标表已经存在了,那么创建任务失败。
10 –hive-table 后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名
11 –table 指定关系数据库的表名

公用参数介绍完之后,我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
命令&参数:import
将关系型数据库中的数据导入到HDFS(包括Hive,HBase)中,如果导入的是Hive,那么当Hive中没有对应表时,则自动创建。

  1. 命令:
    如:导入数据到hive中
    $ bin/sqoop import
    –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
    –username root
    –password 123456
    –table staff
    –hive-import

如:增量导入数据到hive中,mode=append
append导入:
$ bin/sqoop import
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
–username root
–password 123456
–table staff
–num-mappers 1
–fields-terminated-by “\t”
–target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive
–check-column id
–incremental append
–last-value 3
尖叫提示:append不能与–hive-等参数同时使用(Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter –append-mode)

如:增量导入数据到hdfs中,mode=lastmodified
先在mysql中建表并插入几条数据:
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, ‘AAA’, ‘female’);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, ‘BBB’, ‘female’);
先导入一部分数据:
bin/sqoop import \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456 \ –table staff_timestamp \ –delete-target-dir \ –m 1 再增量导入一部分数据: mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, ‘CCC’, ‘female’); bin/sqoop import
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
–username root
–password 123456
–table staff_timestamp
–check-column last_modified
–incremental lastmodified
–last-value “2017-09-28 22:20:38”
–m 1
–append
尖叫提示:使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要–append(追加)还是要–merge-key(合并)
尖叫提示:last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中

  1. 参数:
    序号 参数 说明
    1 –append 将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中,如果使用该参数,sqoop会把数据先导入到临时文件目录,再合并。
    2 –as-avrodatafile 将数据导入到一个Avro数据文件中
    3 –as-sequencefile 将数据导入到一个sequence文件中
    4 –as-textfile 将数据导入到一个普通文本文件中
    5 –boundary-query <statement> 边界查询,导入的数据为该参数的值(一条sql语句)所执行的结果区间内的数据。
    6 –columns <col1, col2, col3> 指定要导入的字段
    7 –direct 直接导入模式,使用的是关系数据库自带的导入导出工具,以便加快导入导出过程。
    8 –direct-split-size 在使用上面direct直接导入的基础上,对导入的流按字节分块,即达到该阈值就产生一个新的文件
    9 –inline-lob-limit 设定大对象数据类型的最大值
    10 –m或–num-mappers 启动N个map来并行导入数据,默认4个。
    11 –query或–e <statement> 将查询结果的数据导入,使用时必须伴随参–target-dir,–hive-table,如果查询中有where条件,则条件后必须加上$CONDITIONS关键字
    12 –split-by <column-name> 按照某一列来切分表的工作单元,不能与–autoreset-to-one-mapper连用(请参考官方文档)
    13 –table <table-name> 关系数据库的表名
    14 –target-dir <dir> 指定HDFS路径
    15 –warehouse-dir <dir> 与14参数不能同时使用,导入数据到HDFS时指定的目录
    16 –where 从关系数据库导入数据时的查询条件
    17 –z或–compress 允许压缩
    18 –compression-codec 指定hadoop压缩编码类,默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip)
    19 –null-string <null-string> string类型的列如果null,替换为指定字符串
    20 –null-non-string <null-string> 非string类型的列如果null,替换为指定字符串
    21 –check-column <col> 作为增量导入判断的列名
    22 –incremental <mode> mode:append或lastmodified
    23 –last-value <value> 指定某一个值,用于标记增量导入的位置
    命令&参数:export
    从HDFS(包括Hive和HBase)中奖数据导出到关系型数据库中。

  2. 命令:
    如:
    $ bin/sqoop export
    –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
    –username root
    –password 123456
    –table staff
    –export-dir /user/company
    –input-fields-terminated-by “\t”
    –num-mappers 1

  3. 参数:
    序号 参数 说明
    1 –direct 利用数据库自带的导入导出工具,以便于提高效率
    2 –export-dir <dir> 存放数据的HDFS的源目录
    3 -m或–num-mappers <n> 启动N个map来并行导入数据,默认4个
    4 –table <table-name> 指定导出到哪个RDBMS中的表
    5 –update-key <col-name> 对某一列的字段进行更新操作
    6 –update-mode <mode> updateonly
    allowinsert(默认)
    7 –input-null-string <null-string> 请参考import该类似参数说明
    8 –input-null-non-string <null-string> 请参考import该类似参数说明
    9 –staging-table <staging-table-name> 创建一张临时表,用于存放所有事务的结果,然后将所有事务结果一次性导入到目标表中,防止错误。
    10 –clear-staging-table 如果第9个参数非空,则可以在导出操作执行前,清空临时事务结果表

命令&参数:codegen
将关系型数据库中的表映射为一个Java类,在该类中有各列对应的各个字段。
如:
$ bin/sqoop codegen
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
–username root
–password 123456
–table staff
–bindir /home/admin/Desktop/staff
–class-name Staff
–fields-terminated-by “\t”

序号 参数 说明
1 –bindir <dir> 指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径
2 –class-name <name> 设定生成的Java文件指定的名称
3 –outdir <dir> 生成Java文件存放的路径
4 –package-name <name> 包名,如com.z,就会生成com和z两级目录
5 –input-null-non-string <null-str> 在生成的Java文件中,可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值(例如空字符串)
6 –input-null-string <null-str> 将null字符串替换成想要替换的值(一般与5同时使用)
7 –map-column-java <arg> 数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性,且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型,例如:–map-column-java id=long, name=String
8 –null-non-string <null-str> 在生成Java文件时,可以将不存在或者null的字符串设置为其他值
9 –null-string <null-str> 在生成Java文件时,将null字符串设置为其他值(一般与8同时使用)
10 –table <table-name> 对应关系数据库中的表名,生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应
命令&参数:create-hive-table
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令:
如:
bin/sqoop create-hive-table \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456 \ –table staff \ –hive-table hive_staff 参数: 序号 参数 说明 1 –hive-home

Hive的安装目录,可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录 2 –hive-overwrite 覆盖掉在Hive表中已经存在的数据 3 –create-hive-table 默认是false,如果目标表已经存在了,那么创建任务会失败 4 –hive-table 后面接要创建的hive表 5 –table 指定关系数据库的表名 命令&参数:eval 可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作,经常用于在import数据之前,了解一下SQL语句是否正确,数据是否正常,并可以将结果显示在控制台。 命令: 如: bin/sqoop eval

–connect jdbc:
mysql://linux01:3306/company

–username root

–password 123456

–query “SELECT * FROM staff”

参数:

序号 参数 说明

1 –query或–e 后跟查询的SQL语句

命令&参数:import-all-tables
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中,每一个表都对应一个HDFS目录
命令:
如:
$ bin/sqoop import-all-tables
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
–username root
–password 123456
–warehouse-dir /all_tables

参数:
序号 参数 说明
1 –as-avrodatafile 这些参数的含义均和import对应的含义一致
2 –as-sequencefile
3 –as-textfile
4 –direct
5 –direct-split-size <n>
6 –inline-lob-limit <n>
7 –m或—num-mappers <n>
8 –warehouse-dir <dir>
9 -z或–compress
10 –compression-codec

命令&参数:job
用来生成一个sqoop任务,生成后不会立即执行,需要手动执行。
命令:
如:
bin/sqoop job \ –create myjob — import-all-tables \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456 bin/sqoop job
–list
$ bin/sqoop job
–exec myjob
尖叫提示:注意import-all-tables和它左边的–之间有一个空格
尖叫提示:如果需要连接metastore,则–meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://linux01:16000/sqoop
参数:
序号 参数 说明
1 –create <job-id> 创建job参数
2 –delete <job-id> 删除一个job
3 –exec <job-id> 执行一个job
4 –help 显示job帮助
5 –list 显示job列表
6 –meta-connect <jdbc-uri> 用来连接metastore服务
7 –show <job-id> 显示一个job的信息
8 –verbose 打印命令运行时的详细信息
尖叫提示:在执行一个job时,如果需要手动输入数据库密码,可以做如下优化
<property>
<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
<value>true</value>
<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>

命令&参数:list-databases
命令:
如:
$ bin/sqoop list-databases
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/
–username root
–password 123456

参数:与公用参数一样
命令&参数:list-tables
命令:
如:
bin/sqoop list-tables \ –connect jdbc:mysql://linux01:3306/company \ –username root \ –password 123456 参数:与公用参数一样 命令&参数:merge 将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中 数据环境: new_staff 1 AAA male 2 BBB male 3 CCC male 4 DDD male old_staff 1 AAA female 2 CCC female 3 BBB female 6 DDD female 尖叫提示:上边数据的列之间的分隔符应该为\t,行与行之间的分割符为\n,如果直接复制,请检查之。 命令: 如: 创建JavaBean: bin/sqoop codegen
–connect jdbc:mysql://linux01:3306/company
–username root
–password 123456
–table staff
–bindir /home/admin/Desktop/staff
–class-name Staff
–fields-terminated-by “\t”

开始合并:
$ bin/sqoop merge
–new-data /test/new/
–onto /test/old/
–target-dir /test/merged
–jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar
–class-name Staff
–merge-key id
结果:
1 AAA MALE
2 BBB MALE
3 CCC MALE
4 DDD MALE
6 DDD FEMALE

参数:
序号 参数 说明
1 –new-data <path> HDFS 待合并的数据目录,合并后在新的数据集中保留
2 –onto <path> HDFS合并后,重复的部分在新的数据集中被覆盖
3 –merge-key <col> 合并键,一般是主键ID
4 –jar-file <file> 合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包
5 –class-name <class> 对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的
6 –target-dir <path> 合并后的数据在HDFS里存放的目录

命令&参数:metastore
记录了Sqoop job的元数据信息,如果不启动该服务,那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop,可在sqoop-site.xml中修改。
命令:
如:启动sqoop的metastore服务
$ bin/sqoop metastore

参数:
序号 参数 说明
1 –shutdown 关闭metastore

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    原文作者:尚硅谷教育
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