大数据知识面试题-Sqoop（2022版）

序列号	内容	链接
1	大数据知识面试题-通用（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/124819089
2	大数据知识面试题-Hadoop（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/124822293
3	大数据知识面试题-MapReduce和yarn（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/124841929
4	大数据知识面试题-Zookeepr （2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/124548428
5	大数据知识面试题-Hive （2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125105485
6	大数据知识面试题-Flume（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125132610
7	大数据知识面试题-Hbase（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125145399
8	大数据知识面试题-sqoop（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125145736
9	大数据知识面试题-Kafka（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125145841
10	大数据知识面试题-Azkaban（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125146859
11	大数据知识面试题-Scala （2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125145976
12	大数据知识面试题-Spark （2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125146030
13	大数据知识面试题-Flink（2022版）	https://blog.csdn.net/qq_43061290/article/details/125182137

文章目录

- 1、sqoop

1、sqoop

1.1、sqoop介绍

在这里插入图片描述

sqoop是apache旗下一款**“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”**的工具。

导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统；

**导出数据：**从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等

将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现

在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制

1.2、sqoop常见问题

1.2.1、sqoop中文数据乱码问题

mysql导入到hdfs

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node03:3306/A  \
--username root \
--password 123456 \
--target-dir /A2 \
--table B --m 1

mysql导入到hive

bin/sqoop import \
--connect "jdbc:mysql://node03:3306/A?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table B \
--hive-import \
--m 1 \
--hive-database default;

从hdfs导出到mysql

bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://node03:3306/A?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table B \
--export-dir /user/hive/warehouse/b

1.2.2、sqoop中文注释乱码问题

参考资料：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8724155.html

1.2.3、datax常见问题

oom

在datax 中导数据使用过程中往往会因为，目标数据过大导致datax oom，那么可以调大datax的jvm参数来防止oom,在python命令后，使用 -jvm=”-Xms5G -Xmx 5G”来调大

python datax.py  --jvm="-Xms5G -Xmx5G" ../job/test.json

字段长度过长

如果报java.io.IOException: Maximum column length of 100,000 exceeded in column...异常信息，说明数据源column字段长度超过了100000字符。
需要在json的reader里增加如下配置
 "csvReaderConfig":{
 "safetySwitch": false,
  "skipEmptyRecords": false,
  "useTextQualifier": false
     }
   safetySwitch = false;//单列长度不限制100000字符