sqoop --split-by

时间: 2023-08-23 12:12:38 浏览: 261
sqoop --split-by参数用于指定数据分割的列名。在使用Sqoop工具将数据从关系型数据库导入到Hadoop生态系统中时，可以使用--split-by参数来将数据划分为多个子任务并并行导入。这样可以提高导入的效率。--split-by参数的值应该是一个唯一递增的列，通常是主键列或者是有序的列。Sqoop会根据这个列的值范围将数据进行划分，并为每个子任务分配一个独立的数据范围。
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sqoop import --connect jdbc:mysql://zhaosai:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --target-dir /user/news --fields-terminated-by “;” --hive-import --hive-table news -m 1出现错误Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../hbase does not exist! HBase imports will fail. Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail. Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. Warning: /opt/programs/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation. 23/06/10 16:18:23 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 23/06/10 16:18:23 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 23/06/10 16:18:23 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 23/06/10 16:18:23 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation Sat Jun 10 16:18:23 CST 2023 WARN: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45+, 5.6.26+ and 5.7.6+ requirements SSL connection must be established by default if explicit option isn't set. For compliance with existing applications not using SSL the verifyServerCertificate property is set to 'false'. You need either to explicitly disable SSL by setting useSSL=false, or set useSSL=true and provide truststore for server certificate verification. 23/06/10 16:18:24 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM news AS t LIMIT 1 23/06/10 16:18:24 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM news AS t LIMIT 1 23/06/10 16:18:24 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /opt/programs/hadoop-2.7.6 注: /tmp/sqoop-root/compile/84ba419f00fa83cb5d16dba722729d01/news.java使用或覆盖了已过时的 API。 注: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。 23/06/10 16:18:25 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-root/compile/84ba419f00fa83cb5d16dba722729d01/news.jar 23/06/10 16:18:25 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql. 23/06/10 16:18:25 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct 23/06/10 16:18:25 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path. 23/06/10 16:18:25 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql) 23/06/10 16:18:25 ERROR tool.ImportTool: Import failed: No primary key could be found for table news. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

这段代码是用 Sqoop 工具从 MySQL 数据库中导入数据到 Hadoop 分布式文件系统，并在 Hive 中创建表。但是在导入过程中出现了错误，错误提示为“Import failed: No primary key could be found for table news. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.”，意思是在导入表 news 的过程中没有找到主键，需要使用 --split-by 参数指定一个主键或者使用 -m 1 进行串行导入。

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column --last-value 0 --split-by news --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/news

根据您提供的 Sqoop 命令，您需要指定一个有效的 `--check-column` 参数，以便 Sqoop 使用该列来确定哪些行是新的或更新的。在您的命令中，`--check-column` 参数后面缺少列名，因此导致了错误。 请在 `--check-column` 参数后面指定一个有效的列名，例如： ``` sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 --split-by news --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/news ``` 在上面的命令中，我将 `--check-column` 参数的值设置为 `id`，因为在您的表结构中没有一个适合作为检查列的整数类型列或时间戳列。 请注意，如果您使用的是自定义查询而不是简单的表导入，则需要使用 `--query` 参数来指定查询语句，并在查询语句中包含 `--check-column` 和 `--split-by` 参数的值。
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4. **性能调优**：通过合理设置参数如 --m（Map任务数量）、--split-by（分片字段）等，可以优化 Sqoop 的性能。 5. **数据一致性**：虽然 Sqoop 支持增量导入，但在并发操作下，可能需要配合数据库的事务控制...
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sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column keyword --last-value 0 --split-by text --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/news

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 ...

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column --last-value 0 --split-by id --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/ne 23/06/07 17:15:24 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 Missing argument for option: check-column

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 ...

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.253.128:3306/dbhome \ --username root --password 123456 --table haibaicai \ --hive-import \ --hive-database dbhome \ --hive-table haibaicai \ --fields-terminated-by 'u0001' \ --hive-overwrite \ --null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N' \ --split-by id \ -m 1

这是一条 Sqoop 命令，用于将 MySQL 数据库中的...--split-by：指定用于分片的字段名。 -m：指定要使用的 MapReduce 任务数。 其中，该命令使用了 1 个 MapReduce 任务，用于将数据从 MySQL 中读取并写入到 Hive 中。

使用sqoop把部分数据导入到HDFS的 /MysglToHDFS3目录下,要求使用自定义SOL语句查询要导入的数据，如导入的字段为id,name,age,查询条件为age>16,要求以id字段进行分片，使用两个mapper任务并发执行，则语句写法正确的是? or OB oc OD bin/sqoop import --connect jdbc:mysgl://192.168.10.10:3306/userdb--username root --delete-target-dir --target-dir /MysalToHDES3--query 'select id,name,age from student WHERE age > 16'--split-by id --fields-terminated-by "t'--num-mappers 2 bin/sgoop import --connect jdbc:mysgl://192.168.10.10:3306/userdb-username root-delete-target-dir-target-dir MysalToHDFS3--query "select id,nameage from student WHERE age > 16 and $CONDITIONS"-split-by id --fields-terminated-by t--num-mappers 2 bin/sqoop import --connect idbc:mysgl://192.168.10.10:3306/userdb-username root-delete-target-dir-target-dir MysalToHDES3-query "select id,name,age from student WHERE age > 16 and CONDITIONS"-split-by id --fields-terminated-by "t -m 2bin/sgoop import --connect jdbc:mysgl://192.168.10.10:3306/userdb-username root-delete-target-dir-target-dir /MysgToHDFS3-query 'select id,nameage from student WHERE age > 16 and $CONDITIONS'-split-by id --fields-terminated-by "t7 7

bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.10.10:3306/userdb --username root --delete-target-dir --target-dir /MysqlToHDFS3 --query 'select id,name,age from student WHERE age > 16 AND $CONDITIONS...

2023-06-06 18:10:33,041 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 2023-06-06 18:10:33,075 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 2023-06-06 18:10:33,218 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 2023-06-06 18:10:33,218 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation Loading class com.mysql.jdbc.Driver'. This is deprecated. The new driver class is com.mysql.cj.jdbc.Driver'. The driver is automatically registered via the SPI and manual loading of the driver class is generally unnecessary. 2023-06-06 18:10:33,782 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM user_log AS t LIMIT 1 2023-06-06 18:10:33,825 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM user_log AS t LIMIT 1 2023-06-06 18:10:33,834 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /opt/module/hadoop-3.1.4 注: /tmp/sqoop-root/compile/5f4cfb16d119de74d33f1a0d776d5ae0/user_log.java使用或覆盖了已过时的 API。 注: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。 2023-06-06 18:10:35,111 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-root/compile/5f4cfb16d119de74d33f1a0d776d5ae0/user_log.jar 2023-06-06 18:10:35,125 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql. 2023-06-06 18:10:35,126 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct 2023-06-06 18:10:35,126 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path. 2023-06-06 18:10:35,126 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql) 2023-06-06 18:10:35,130 ERROR tool.ImportTool: Import failed: No primary key could be found for table user_log. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

你可以尝试使用--split-by参数指定一个用于分片的列，或者使用-m 1参数指定只使用一个Mapper来导入数据。具体的命令如下： 1. 使用--split-by参数指定分片列： sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost...

root@zhaosai conf]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root -P --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 --split-by id --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/news --num-mappers 1 23/06/07 17:23:56 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 Enter password: 23/06/07 17:24:04 INFO tool.BaseSqoopTool: Using Hive-specific delimiters for output. You can override 23/06/07 17:24:04 INFO tool.BaseSqoopTool: delimiters with --fields-terminated-by, etc. 23/06/07 17:24:04 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 23/06/07 17:24:04 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation Loading class com.mysql.jdbc.Driver'. This is deprecated. The new driver class is com.mysql.cj.jdbc.Driver'. The driver is automatically registered via the SPI and manual loading of the driver class is generally unnecessary. 23/06/07 17:24:04 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM news AS t LIMIT 1 23/06/07 17:24:04 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM news AS t LIMIT 1 23/06/07 17:24:04 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /opt/programs/hadoop-2.7.6 注: /tmp/sqoop-root/compile/b07035b094b6ac39b87f2ef11261c934/news.java使用或覆盖了已过时的 API。 注: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。 23/06/07 17:24:05 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-root/compile/b07035b094b6ac39b87f2ef11261c934/news.jar 23/06/07 17:24:05 INFO tool.ImportTool: Maximal id query for free form incremental import: SELECT MAX(id) FROM news 23/06/07 17:24:05 ERROR tool.ImportTool: Import failed: java.io.IOException: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'id' in 'field list' at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.initIncrementalConstraints(ImportTool.java:322) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:511) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:628) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252) Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'id' in 'field list' at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:120) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:97) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:122) at com.mysql.cj.jdbc.StatementImpl.executeQuery(StatementImpl.java:1200) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.getMaxColumnId(ImportTool.java:238) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.initIncrementalConstraints(ImportTool.java:309)

根据你提供的信息，这是一个使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive的命令。但是，在执行命令时出现了错误。错误信息是“Unknown column 'id' in 'field list'”，意思是在字段列表中找不到名为“id”的列。这可能是因为在...

我在hive中已经创建了一张叫ods_realtime_traffic_flow的表，表格式时parquet格式，帮我检查一下下面的sqoop语句是否有问题：~/opt/module/sqoop/bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/project \ --username root \ --password 'zw520618.' \ --table 'ods_realtime_traffic_flow' \ --columns link_ID,time_interval,travel_time \ --where "date='2017-07-31'" \ --hive-import \ --hive-overwrite \ --hive-database project \ --hive-table 'ods_realtime_traffic_flow' \ --hive-partition-key 'date' \ --hive-partition-value "2017-07-31" \ --as-parquetfile \ --split-by link_ID \ --num-mappers 1

这个sqoop语句看起来没有明显的语法错误，但是有一些需要注意的地方： 1. 如果在hive中已经存在了名为ods_realtime_traffic_flow的表，那么使用--hive-import将会导致数据导入失败，因为表已经存在。可以使用--...

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/nev --username root --password 0 \ --query "select id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,area,country,province,city,origin_channel, user as user_match,manual_time,begin_time,end_time,last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,msg_count,browser_name,os_info from web_chat_ems_2019_07 where 1=1 and \$CONDITIONS"\ --hcatalog-database itcast_ods_zyn \ --hcatalog-table web_chat_ems_ods_zyn \ -m 10 \ --split-by id

这是一个使用Sqoop进行数据导入的命令，将MySQL中的web_chat_ems_2019_07表中的...其中，-m参数指定了分片的数量为10，--split-by指定了分片的列为id，\$CONDITIONS是Sqoop中的一个特殊语法，用于动态生成查询条件。

WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. --autoreset-to-one-mapper and --split-by cannot be used together.

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root -P --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 --split-by id -...
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Apache Hadoop---Sqoop.docx

- sqoop import： Sqoop 根据 split-by 参数来决定如何切分数据，通常基于指定列的值来划分数据块，每个 Map 任务处理一个数据块，然后并行写入 HDFS。num-mappers 参数决定了并行的 Map 任务数量。 - ...
docx

eclipse-sqoop.

此外，你还可以检查Sqoop命令行参数，如--direct或--split-by，以优化数据分片策略。 总之，通过Eclipse的远程调试功能，我们可以深入理解Sqoop的内部工作原理，排查和修复各种问题。确保正确配置Maven插件，并...

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![损失函数（Loss Function）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190921134848621.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc3MjUzMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与批量梯度下降基础 在机器学习和深度学习领域，损失函数和批量梯度下降是核心概念，它们是模型训练过程中的基石。理解它们的基础概念对于构建
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在设计高性能模拟电路时，如何根据应用需求选择合适的运算放大器，并评估供电对电路性能的影响？

在选择运算放大器以及考虑供电对模拟电路性能的影响时，您需要掌握一系列的关键参数和设计准则。这包括运算放大器的增益带宽积（GBWP）、输入偏置电流、输入偏置电压、输入失调电压、供电范围、共模抑制比（CMRR）、电源抑制比（PSRR）等。合理的选择运算放大器需考虑电路的输入和输出范围、负载大小、信号频率、温度系数、噪声水平等因素。而供电对性能的影响则体现在供电电压的稳定性、供电噪声、电源电流消耗、电源抑制比等方面。为了深入理解这些概念及其在设计中的应用，请参考《模拟电路设计：艺术、科学与个性》一书，该书由模拟电路设计领域的大师Jim Williams所著。您将通过书中的丰富案例学习如何针对不同应用
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掌握JavaScript加密技术：客户端加密核心要点

资源摘要信息:"本文将详细阐述客户端加密的要点，特别是针对使用JavaScript进行相关操作的方法和技巧。" 一、客户端加密的定义与重要性 客户端加密指的是在用户设备（客户端）上对数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被非法截取、篡改或读取。这种方法提高了数据的安全性，尤其是在网络传输过程中，能够有效防止敏感信息泄露。客户端加密通常与服务端加密相对，两者相互配合，共同构建起一个更加强大的信息安全防御体系。 二、客户端加密的类型 客户端加密可以分为对称加密和非对称加密两种。 1. 对称加密：使用相同的密钥进行加密和解密。这种方式加密速度快，但是密钥的分发和管理是个问题，因为任何知道密钥的人都可以解密信息。 2. 非对称加密：使用一对密钥，即公钥和私钥。公钥用于加密数据，而私钥用于解密。这种加密方式解决了密钥分发的问题，因为即使公钥被公开，没有私钥也无法解密数据。 三、JavaScript中实现客户端加密的方法 1. Web Cryptography API - Web Cryptography API是浏览器提供的一个原生加密API，支持公钥、私钥加密、散列函数、签名、验证和密钥生成等多种加密操作。通过使用Web Cryptography API，可以很容易地在客户端实现加密和解密。 2. CryptoJS - CryptoJS是一个流行的JavaScript加密库，它提供了许多加密算法，包括对称加密算法（如AES、DES等）和非对称加密算法（如RSA、ECC等）。它还提供了散列函数和消息认证码（MAC）算法。CryptoJS易于使用，而且提供了很多实用的示例代码。 3. Forge - Forge是一个安全和加密工具的JavaScript库。它提供了包括但不限于加密、签名、散列、数字证书、SSL/TLS协议等安全功能。使用Forge可以让开发者在不深入了解加密原理的情况下，也能在客户端实现复杂的加密操作。 四、客户端加密的关键实践 1. 密钥管理：确保密钥安全是客户端加密的关键。需要合理地生成、存储和分发密钥。 2. 加密算法选择：根据不同的安全需求和性能考虑，选择合适的安全加密算法。 3. 前后端协同：服务端和客户端需要协同工作，以确保加密过程的完整性和数据的一致性。 4. 错误处理和日志记录：确保系统能够妥善处理加密过程中可能出现的错误，并记录相关日志，以便事后分析和追踪。 五、客户端加密的安全注意事项 1. 防止时序攻击：时序攻击是一种通过分析加密操作所需时间来猜测密钥的方法。在编码时，要注意保证所有操作的时间一致。 2. 防止重放攻击：重放攻击指的是攻击者截获并重发合法的加密信息，以达到非法目的。需要通过添加时间戳、序列号或其他机制来防止重放攻击。 3. 防止侧信道攻击：侧信道攻击是指攻击者通过分析加密系统在运行时的物理信息（如功耗、电磁泄露、声音等）来获取密钥信息。在设计加密系统时，要尽量减少这些物理信息的泄露。 六、总结 客户端加密是现代网络信息安全中不可缺少的一环。通过理解上述加密方法、实践要点和安全注意事项，开发者能够更好地在客户端使用JavaScript实现数据加密，保障用户的隐私和数据的安全性。需要注意的是，客户端加密并不是万能的，它需要与服务端加密、HTTPS协议等其他安全措施一起配合，形成全方位的保护机制。