sqoop资源优化记录

  1. 场景:

利用sqoop 导入千万级大概1K8W条Oracle数据到hive多分区表中

集群资源:132G,96cores

队列highway资源:

yarn.scheduler.capacity.root.highway.capacity=40

yarn.scheduler.capacity.root.highway.maximum-capacity=70

yarn.scheduler.capacity.root.highway.minimum-user-limit-percent=80

yarn.scheduler.capacity.root.highway.state=RUNNING

yarn.scheduler.capacity.root.highway.user-limit-factor=2

分区字段:

原本sqoop脚本:

复制代码
sqoop import --D mapred.job.queue.name=highway \
--connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:61521/LZY2" \
--username LZSHARE \
--password '123456' \
--query "SELECT 
    TO_CHAR(GCRQ, 'YYYY') AS gcrq_year,
    TO_CHAR(GCRQ, 'MM') AS gcrq_month,
    TO_CHAR(GCRQ, 'DD') AS gcrq_day,
    YEAR,
    TO_CHAR(GCRQ, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS GCRQ,
    GCZBS,
    HOUR,
    MINUTE,
    ......
    DELETE_BY,
    TO_CHAR(DELETE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS DELETE_TIME,
    CREATE_BY,
    TO_CHAR(CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS CREATE_TIME,
    UPDATE_BY,
    TO_CHAR(UPDATE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS UPDATE_TIME,
    TO_CHAR(INSERT_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS INSERT_TIME
	FROM LZJHGX.dat_dcsj_time
WHERE TO_CHAR(GCRQ , 'YYYY-MM-DD') < TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD') AND \$CONDITIONS" \
--split-by MINUTE \
--hcatalog-database dw \
--hcatalog-table ods_pre_dat_dcsj_time \
--hcatalog-storage-stanza 'stored as orc' \
--num-mappers 5

问题1:Error: Java heap space Out of Memory

解决思路:分析splitby字段,这是作为splitby字段MINUTE的情况:

如果按照上述划分,如果5个mapper,平均一个mapper处理4.5百万数据。明显不合理,另选一个splitby字段 (由于没有id和自增键),情况如下:

范围是1~288,每个分组6W多条数据。

第二,增加mapper个数,设定每个mapper所使用的个数

-D mapreduce.map.memory.mb=4096 \
-D mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m \

--num-mappers 20

其实还有一个,尽量避免复杂查询。

bash 复制代码
sqoop import -D mapred.job.queue.name=highway \
-D mapreduce.map.memory.mb=4096 \
-D mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m \
--connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:61521/LZY2" \
--username LZSHARE \
--password '123456' \
--query "SELECT 
    TO_CHAR(GCRQ, 'YYYY') AS gcrq_year,
    TO_CHAR(GCRQ, 'MM') AS gcrq_month,
    TO_CHAR(GCRQ, 'DD') AS gcrq_day,
    YEAR,
    TO_CHAR(GCRQ, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS GCRQ,
    GCZBS,
    .......
    ERR_CODE,
    ERR_DESC,
    DELETE_BY,
    TO_CHAR(DELETE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS DELETE_TIME,
    CREATE_BY,
    TO_CHAR(CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS CREATE_TIME,
    UPDATE_BY,
    TO_CHAR(UPDATE_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS UPDATE_TIME,
    TO_CHAR(INSERT_TIME, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS INSERT_TIME
	FROM LZJHGX.dat_dcsj_time
WHERE TO_CHAR(GCRQ , 'YYYY-MM-DD') < TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD') AND \$CONDITIONS" \
--split-by sjxh \
--hcatalog-database dw \
--hcatalog-table ods_pre_dat_dcsj_time \
--hcatalog-storage-stanza 'stored as orc' \
--num-mappers 20

最后再次运行:耗时4分钟左右

成功导入:

相关推荐
IT毕设梦工厂9 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
大数据CLUB16 小时前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发
计算机编程小央姐17 小时前
跟上大数据时代步伐:食物营养数据可视化分析系统技术前沿解析
大数据·hadoop·信息可视化·spark·django·课程设计·食物
IT学长编程1 天前
计算机毕业设计 基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现 Java 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
java·大数据·hadoop·毕业设计·课程设计·推荐算法·毕业论文
Lx3521 天前
Hadoop数据一致性保障:处理分布式系统常见问题
大数据·hadoop
IT学长编程1 天前
计算机毕业设计 基于Hadoop豆瓣电影数据可视化分析设计与实现 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试
大数据·hadoop·python·django·毕业设计·毕业论文·豆瓣电影数据可视化分析
Dobby_051 天前
【Hadoop】Yarn:Hadoop 生态的资源操作系统
大数据·hadoop·分布式·yarn
笨蛋少年派1 天前
安装Hadoop中遇到的一些问题和解决
大数据·hadoop·分布式
梓仁沐白1 天前
hadoop单机伪分布环境配置
大数据·hadoop·分布式
欧阳方超1 天前
Spark(1):不依赖Hadoop搭建Spark环境
大数据·hadoop·spark