sqoop 特殊字符导入问题

Sqoop从MySQL导入数据到hive,示例:
sqoop import –connect jdbc:mysql://10.255.2.89:3306/test?charset=utf-8 – username selectuser –password select##select## –table test_sqoop_import \
–columns ‘id,content,updateTime’ \
–split-by id \
–hive-import –hive-table basic.test2;

如果不加其他参数,导入的数据默认的列分隔符是’\001’,默认的行分隔符是’\n’。
这样问题就来了,如果导入的数据中有’\n’,hive会认为一行已经结束,后面的数据被分割成下一行。这种情况下,导入之后hive中数据的行数就比原先数据库中的多,而且会出现数据不一致的情况。
Sqoop也指定了参数 –fields-terminated-by和 –lines-terminated-by来自定义行分隔符和列分隔符。
可是当你真的这么做时 坑爹呀
INFO hive.HiveImport: FAILED: SemanticException 1:381 LINES TERMINATED BY only supports newline ’\n’ right now.    也就是说虽然你通过–lines-terminated-by指定了其他的字符作为行分隔符,但是hive只支持’\n’作为行分隔符。
简单的解决办法就是加上参数–hive-drop-import-delims来把导入数据中包含的hive默认的分隔符去掉。

附 sqoop 命令参考

导入数据到 hdfs
使用 sqoop-import 命令可以从关系数据库导入数据到 hdfs。
$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –table TBLS –target-dir /user/hive/result 注意:
mysql jdbc url 请使用 ip 地址
如果重复执行,会提示目录已经存在,可以手动删除
如果不指定 –target-dir,导入到用户家目录下的 TBLS 目录
你还可以指定其他的参数:

--append	将数据追加到hdfs中已经存在的dataset中。使用该参数,sqoop将把数据先导入到一个临时目录中,然后重新给文件命名到一个正式的目录中,以避免和该目录中已存在的文件重名。  
--as-avrodatafile	将数据导入到一个Avro数据文件中  
--as-sequencefile	将数据导入到一个sequence文件中  
--as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中,生成该文本文件后,可以在hive中通过sql语句查询出结果。  
--boundary-query <statement>	边界查询,也就是在导入前先通过SQL查询得到一个结果集,然后导入的数据就是该结果集内的数据,格式如:--boundary-query 'select id,no from t where id = 3',表示导入的数据为id=3的记录,或者 select min(<split-by>), max(<split-by>) from <table name>,注意查询的字段中不能有数据类型为字符串的字段,否则会报错
--columns<col,col>	指定要导入的字段值,格式如:--columns id,username
--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。官网上是说这样导入会更快
--direct-split-size	在使用上面direct直接导入的基础上,对导入的流按字节数分块,特别是使用直连模式从PostgreSQL导入数据的时候,可以将一个到达设定大小的文件分为几个独立的文件。
--inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值
-m,--num-mappers	启动N个map来并行导入数据,默认是4个,最好不要将数字设置为高于集群的节点数
--query,-e <sql>	从查询结果中导入数据,该参数使用时必须指定–target-dir、–hive-table,在查询语句中一定要有where条件且在where条件中需要包含 \$CONDITIONS,示例:--query 'select * from t where \$CONDITIONS ' --target-dir /tmp/t –hive-table t
--split-by <column>	表的列名,用来切分工作单元,一般后面跟主键ID
--table <table-name>	关系数据库表名,数据从该表中获取
--delete-target-dir	删除目标目录
--target-dir <dir>	指定hdfs路径
--warehouse-dir <dir>	与 --target-dir 不能同时使用,指定数据导入的存放目录,适用于hdfs导入,不适合导入hive目录
--where	从关系数据库导入数据时的查询条件,示例:--where "id = 2"
-z,--compress	压缩参数,默认情况下数据是没被压缩的,通过该参数可以使用gzip压缩算法对数据进行压缩,适用于SequenceFile, text文本文件, 和Avro文件
--compression-codec	Hadoop压缩编码,默认是gzip
--null-string <null-string>	可选参数,如果没有指定,则字符串null将被使用
--null-non-string <null-string>	可选参数,如果没有指定,则字符串null将被使用

使用 sql 语句
参照上表,使用 sql 语句查询时,需要指定 $CONDITIONS

$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –query ‘SELECT * from TBLS where $CONDITIONS ‘ –split-by tbl_id -m 4 –target-dir /user/hive/result
上面命令通过 -m 1 控制并发的 map 数。

使用 direct 模式:
$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –table TBLS –delete-target-dir –direct –default-character-set UTF-8 –target-dir /user/hive/result

指定文件输出格式:
$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –table TBLS –fields-terminated-by “\t” –lines-terminated-by “\n” –delete-target-dir –target-dir /user/hive/result

指定空字符串:
$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –table TBLS –fields-terminated-by “\t” –lines-terminated-by “\n” –delete-target-dir –null-string ‘\N’ –null-non-string ‘\N’ –target-dir /user/hive/result

如果需要指定压缩:
$ sqoop import –connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore –username hiveuser –password redhat –table TBLS –fields-terminated-by “\t” –lines-terminated-by “\n” –delete-target-dir –null-string ‘\N’ –null-non-string ‘\N’ –compression-codec “com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec” –target-dir /user/hive/result

附:可选的文件参数如下表。

--enclosed-by <char>	给字段值前后加上指定的字符,比如双引号,示例:--enclosed-by '\"',显示例子:"3","jimsss","dd@dd.com"
--escaped-by <char>	给双引号作转义处理,如字段值为"测试",经过 --escaped-by "\\" 处理后,在hdfs中的显示值为:\"测试\",对单引号无效
--fields-terminated-by <char>	设定每个字段是以什么符号作为结束的,默认是逗号,也可以改为其它符号,如句号.,示例如:--fields-terminated-by
--lines-terminated-by <char>	设定每条记录行之间的分隔符,默认是换行串,但也可以设定自己所需要的字符串,示例如:--lines-terminated-by "#" 以#号分隔
--mysql-delimiters	Mysql默认的分隔符设置,字段之间以,隔开,行之间以换行\n隔开,默认转义符号是\,字段值以单引号'包含起来。
--optionally-enclosed-by <char>	enclosed-by是强制给每个字段值前后都加上指定的符号,而--optionally-enclosed-by只是给带有双引号或单引号的字段值加上指定的符号,故叫可选的

创建 hive 表
生成与关系数据库表的表结构对应的HIVE表:

$ sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS 
--hive-home <dir>	Hive的安装目录,可以通过该参数覆盖掉默认的hive目录
--hive-overwrite	覆盖掉在hive表中已经存在的数据
--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
--hive-table	后面接要创建的hive表
--table	指定关系数据库表名  导入数据到 hive   执行下面的命令会将 mysql 中的数据导入到 hdfs 中,然后创建一个hive 表,最后再将 hdfs 上的文件移动到 hive 表的目录下面。   $ sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore --username hiveuser --password redhat --table TBLS --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --hive-overwrite --create-hive-table --hive-table dw_srclog.TBLS --delete-target-dir   说明:   可以在 hive 的表名前面指定数据库名称   可以通过 --create-hive-table 创建表,如果表已经存在则会执行失败   从上面可见,数据导入到 hive 中之后分隔符为默认分隔符,参考上文你可以通过设置参数指定其他的分隔符。   另外,Sqoop 默认地导入空值(NULL)为 null 字符串,而 hive 使用 \N 去标识空值(NULL),故你在 import 或者 export 时候,需要做相应的处理。在 import 时,使用如下命令:   $ sqoop import  ... --null-string '\\N' --null-non-string '\\N'   在导出时,使用下面命令:   $ sqoop import  ... --input-null-string '' --input-null-non-string ''

增量导入
–check-column (col) 用来作为判断的列名,如id
–incremental (mode) append:追加,比如对大于last-value指定的值之后的记录进行追加导入。lastmodified:最后的修改时间,追加last-value指定的日期之后的记录
–last-value (value) 指定自从上次导入后列的最大值(大于该指定的值),也可以自己设定某一值

合并 hdfs 文件
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,示例如:
sqoop merge –new-data /test/p1/person –onto /test/p2/person –target-dir /test/merged –jar-file /opt/data/sqoop/person/Person.jar –class-name Person –merge-key id
其中,–class-name 所指定的 class 名是对应于 Person.jar 中的 Person 类,而 Person.jar 是通过 Codegen 生成的
–new-data Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能优先保留的,原则上一般是存放越新数据的目录就对应这个参数。 --onto Hdfs中存放数据的一个目录,该目录中的数据是希望在合并后能被更新数据替换掉的,原则上一般是存放越旧数据的目录就对应这个参数。 --merge-key <col> 合并键,一般是主键ID --jar-file 合并时引入的jar包,该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 --class-name 对应的表名或对象名,该class类是包含在jar包中的。 --target-dir 合并后的数据在HDFS里的存放目录