sqoop export导出 map100% reduce0% 卡住的多种原因及解决

前言

Sqoop是Hadoop生态圈中非常重要的工具之一，在Hadoop生态圈中起到了非常重要的作用。Sqoop主要用于在Hadoop集群（大数据环境）中处理和传输数据，被广泛应用于数据仓库构建、数据批量处理和数据迁移等领域。然而，在使用Sqoop的过程中，很容易遇到sqoop export导出 map100% reduce0% 卡住的状况，那么，这种现象到底是什么原因造成的，又该如何解决呢？

问题分析

在使用Sqoop export命令进行数据导出时，可能会出现Map task进度为100%，但Reduce task进度为0%的情况。这种情况通常是以下原因之一导致。

• job优化导致自动合并小文件，合并小文件时耗时较长。
• 输出数据过大，Reduce任务处理时间过长。
• Map任务阶段的数据处理有冗余代码，降低Map任务数。

解决方案

1、禁用自动合并小文件

在Sqoop导出命令中使用参数 --autoreset-to-one-reducer，则可以禁止小文件自动合并。

sqoop export --connect="<jdbc-url>" --username="<user>" --password="<password>" \
--table="<table-name>" --export-dir "<hdfsDirPath>" --input-fields-terminated-by "," \
--input-lines-terminated-by "\n" --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' \
--autoreset-to-one-reducer

在这个命令中，将--autoreset-to-one-reducer参数设置为true，Sqoop就会禁止自动合并小文件。如果数据量比较小，可以采用这种方式，但是数据量过大，此方法并不能很好地解决问题。

2、调整Reduce任务的数量

在Sqoop导出命令中使用参数-m和--num-mappers，可以调整Map任务数目和Reduce任务数目。

sqoop export --connect="<jdbc-url>" --username="<user>" --password="<password>" \
--table="<table-name>" --export-dir "<hdfsDirPath>" --input-fields-terminated-by "," \
--input-lines-terminated-by "\n" --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' \
-m 10 --num-mappers 10

在这个命令中，将-m参数设置为10，设置Map任务数目为10。--num-mappers参数也设置为10，设置Reduce任务数目为10。通过这种方式，可以避免Reduce任务处理时间过长。

3、优化Map任务逻辑

在Sqoop导出命令中使用参数 --verbose，可以输出详细信息，从而找到Map任务处理的瓶颈。

sqoop export --connect="<jdbc-url>" --username="<user>" --password="<password>" \
--table="<table-name>" --export-dir "<hdfsDirPath>" --input-fields-terminated-by "," \
--input-lines-terminated-by "\n" --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' \
--verbose

在这个命令中，使用 --verbose 参数可以输出详细信息，从而找到Map任务处理的瓶颈，并对Map任务逻辑进行优化。这是最有效的解决方式，但需要对MapReduce和Sqoop有深入的了解。

示例说明

示例1：禁用自动合并小文件

假设有一个数据目录/mydata，其中包含了若干个小文件，每个文件大小都不到1MB。执行以下Sqoop导出命令：

sqoop export --connect="<jdbc-url>" --username="<user>" --password="<password>" \
--table="<table-name>" --export-dir "/mydata" --input-fields-terminated-by "," \
--input-lines-terminated-by "\n" --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' \
--autoreset-to-one-reducer

在这个命令中，将--autoreset-to-one-reducer参数设置为true，禁止小文件自动合并。运行结果表明，Sqoop导出命令成功执行。

示例2：调整Reduce任务的数量

假设有一个数据表table1，数据量非常大，需要将数据导出到另一个数据库中。执行以下Sqoop导出命令：

sqoop export --connect="<jdbc-url>" --username="<user>" --password="<password>" \
--table="<table-name>" --export-dir "/hdfs/table1" --input-fields-terminated-by "," \
--input-lines-terminated-by "\n" --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' \
--m 10 --num-mappers 10

在这个命令中，设置Map任务数目为10，设置Reduce任务数目为10。执行该命令后，Reduce任务的处理时间大大缩短，Sqoop导出命令顺利执行。

结语

Sqoop导出命令的Map100% Reduce0%卡住问题是一个比较常见的问题。正如本文所述，解决这个问题的方式并不唯一，需要根据实际情况选择合适的方法。同时，需要了解Sqoop和MapReduce的原理，掌握它们的最佳实践，方能更好地使用这些工具。