sqoop导出参数（sqoop export导出 map100% reduce0% 卡住的多种原因及解决）

sqoop导出参数

我称这种bug是一个典型的“哈姆雷特”bug，就是指那种“报错情况相同但网上却会有各种五花缭乱解决办法”的bug，让我们不知道哪一个才是症结所在。

先看导入命令：

这个导入命令语法上其实是完全没问题的。

接下来是报错：

可以看到，导入任务在INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%时停住了，停了5分钟，然后任务自动重跑，又卡住停了5分钟，最后任务报了个超时的错误。

很显然，任务失败的直接原因是超时，但是超时的原因是因为导入过程的mapreduce任务卡住了，那mapreduce为什么会卡住呢？这个报错日志中并没有提到，这就是查原因时最麻烦的地方。

先说一下结果，最后查了很久才发现，是因为有一行的数据长度，超过了mysql设定的字段长度。也就是在往varchar(50)的字段里导入字符串“字符串很长很长很长很长很长很长很长很长很长”时，任务就阻塞住了。

在这里也跟大家汇总一下网上的各种原因，大家可以逐个检查

在map 100% reduce 0%时卡住的可能原因：(以往mysql导出为例)

1、长度溢出。导入的数据超过了mysql表的字段设定长度

解决办法：重设字段长度即可

2、编码错误。导入的数据不在mysql的编码字符集内

解决办法：其实在mysql数据库中对应UTF-8字符集的不是utf8编码，而是utf8mb4编码。所以当你的导入数据里有若如Emoji表情或者一些生僻汉字时，就会导不进去造成阻塞卡住。所以你需要注意两点：

(1)导入语句中限定useUnicode=true&characterEncoding=utf-8，表示以utf-8的格式导出；

(2)mysql建表语句中有ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4；

3、内存不足。导入数据量可能过大，或者分配内存太少

解决办法：要么分批导入，要么给任务分配更多内存

4、主机名错误。

解决办法：这个好像是涉及到主机名的配置问题

5、主键重复 。

解决办法：这是因为你导入的数据中有重复的主键值，要针对性处理一下数据

补充：sqoop从数据库到处数据到hdfs时mapreduce卡住不动解决

在sqoop时从数据库中导出数据时，出现mapreduce卡住的情况

经过百度之后好像是要设置yarn里面关于内存和虚拟内存的配置项．我以前没配置这几项，也能正常运行。但是这次好像运行的比较大。出现此故障的原因应该是，在每个Docker分配的内存和CPU资源太少，不能满足Hadoop和Hive运行所需的默认资源需求。

解决方案如下：

在yarn-site.xml中加入如下配置：

关闭yarn重启就好了！！！

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开心学习网。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/IKnowNothinglee/article/details/91862751