原因：
sqoop以文本格式导入数据时，默认的换行符是特殊字符
当oracle中的数据列中出现了\n、\r、\t等特殊符号，就会被划分为多行
例如：
oracle数据：
id name age
001 zhangsan\nsan 18
sqoop遇到特殊字段就作为一行
001 zhangsan
san 18
就导致hive里面：
id name age
001 zhangsan
san 18
总的来说就是，oracle里面有特殊符号不影响，但是sqoop里面有特殊符号会换行，导致行号出问题，从而导致数据出问题
解决：
方案一：删除或者替换数据中的换行符
--hive-drop-import-delims:删除换行符
--hive-delims-replacement char:替换换行符
不建议使用：侵入了原始数据，对数据做了修改，但是不能对数据本身随便修改，万一客户需求就是要这种数据
方案二：使用特殊文件格式：avro格式
为什么用avro格式，因为建表在hive里面，计算在spark里面，所以选择一种hive和spark都支持的格式就是avro格式,其次Avro 的 Schema 包含字段名称、类型、默认值、注释等元信息，Sqoop 在导入 Oracle 时，会自动生成与 Oracle 表结构完全对应的 Avro Schema（包括复杂类型如DATE、TIMESTAMP、CLOB）
常见格式介绍
sparkcore缺点：rdd【数据】：没有schema
sparksql优点：dataframe【数据+schema】
schema：列的信息【列的名称、类型】
schema是什么?
**Schema（元数据）**是对数据结构的 "描述信息"，简单来说就是定义了数据集中每一列的 "规则"
假设有一个存储用户信息的 DataFrame，数据内容如下：
| id | name | age | is_student |
|---|---|---|---|
| 1 | Alice | 20 | true |
| 2 | Bob | 25 | false |
它的 Schema 会明确描述为：
列名 "id"，类型为IntegerType（整数），不可为空；
列名 "name"，类型为StringType（字符串），不可为空；
列名 "age"，类型为IntegerType（整数），不可为空；
列名 "is_student"，类型为BooleanType（布尔值），不可为空。
DataFrame是一种分布式的、具有结构化数据的集合，可以理解为 "分布式的表格"------ 它像数据库中的表一样，有行和列的结构，同时还具备分布式计算的特性（数据存储在集群的多个节点上）
avro格式特点
优点：二进制数据存储，性能好、效率高
使用json描述模式，支持场景更丰富
schema和数据统一存储，信息自描述
模式定义允许定义数据的排序
缺点：
只支持avro自己的序列化格式
少量列的读取性能比较差，压缩比较低
场景：基于行的大规模结构化数据写入、列的读取非常多（ods）或者schema变更操作比较频繁的场景
sqoop使用avro格式
选项： --as-avrodatafile
注意：如果使用了mr的uber模式，必须在程序中加上以下参数避免类冲突问题
-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true