直接导入hive表
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sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name--username user_name --table table_name --hive-import -m 5 |
内部执行实际分三部，1.将数据导入hdfs（可在hdfs上找到相应目录），2.创建hive表名相同的表，3，将hdfs上数据传入hive表中
sqoop根据postgresql表创建hive表
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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若需要分区则加入分区名称) |
导入hive已经创建好的表中
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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导入hive表
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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：$CONDITIONS条件必须有，query子句若用双引号，则$CONDITIONS需要使用\转义，若使用单引号，则不需要转义。
遇到问题
若需要在导入hive数据表的前提下，再添加在原有关系型数据库中没有的一列数据如何解决。
首先，我们想到的是添加一个partition可很方便的添加“一列”数据，partition的使用很类似普通一列，常用的sql执行是没有问题的。
其次，想到在query的sql中添加一个常量或者一个变量，例如：”select 'hello',* from retail_tb_order where \$CONDITIONS“，执行后会报异常
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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) |
该问题出现原因是sqoop ClassWriter类会在postgresql表中解析sql中的所有列，当解析常量'hello'时，数据库没有该列也就找不到相应的数据类型。
若要解决该问题应该需修改ClassWriter源码。
补充：使用Sqoop，最终导入到hive中的数据和原数据库中数据不一致解决办法
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1.问题背景
使用Sqoop把oracle数据库中的一张表，这里假定为student，当中的数据导入到hdfs中，然后再创建hive的external表，location到刚才保存到hdfs中数据的位置。最后发现对hive中表特定条件进行count时结果和oracle中结果不一致。
1.1 导入数据到hdfs中/user/hadoop/student路径下
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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 |
这个时候hdfs上/user/hadoop/student下就保存了从oracle上导入的表数据。
表数据在hdfs上是如何存储的呢？注意这一点，造成了最后产生结果不一致的错误。
我们来看一看在hdfs上数据是如何存储的。我们运行hadoop fs -cat /user/hadoop/student/part-m-00000,可以看到原来字段与字段之间都用‘，'分隔开，这是sqoop默认的，这时候，如果一个字段值当中包含‘，'，再向hive中插入数据时分隔就会出错。因为hive也是用‘，'分隔的。
2.分析问题
对hive中表select count(*) from student的结果和oracle中select count(*) from studeng的结果进行比较，发现条数是一样的，说明没有少load数据。那为什么对特定条件结果就会不一致，而且hive中条数比oracle中少。也就是同时运行select count(*) from student where class_id='003'
最后，发现hive用逗号分隔数据时，有几条数据字段内值包含有逗号，所以字段与值对应起来就乱套了，所以得不到正确结果。
我们建议用‘\001'来进行sqoop 导入数据时的 分割。也就是--fields-terminated-by <char>参数。
参考：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.2/SqoopUserGuide.html#_large_objects
最后优化后的sqoop语句为：
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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 |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/lookqlp/article/details/52096193
