使用sqoop导入数据至hive常用语句
直接导入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5
内部执行实际分三部，1.将数据导入hdfs（可在hdfs上找到相应目录），2.创建hive表名相同的表，3，将hdfs上数据传入hive表中
sqoop根据postgresql表创建hive表
sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-table hive_table_name ( --hive-partition-key partition_name若需要分区则加入分区名称)
导入hive已经创建好的表中
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
使用query导入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --query "select ,* from retail_tb_order where $conditions" --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
注意：$conditions条件必须有，query子句若用双引号，则$conditions需要使用\转义，若使用单引号，则不需要转义。
遇到问题
若需要在导入hive数据表的前提下，再添加在原有关系型数据库中没有的一列数据如何解决。
首先，我们想到的是添加一个partition可很方便的添加“一列”数据，partition的使用很类似普通一列，常用的sql执行是没有问题的。
其次，想到在query的sql中添加一个常量或者一个变量，例如：”select ‘hello’,* from retail_tb_order where \$conditions“，执行后会报异常
12/08/28 14:41:31 info tool.codegentool: beginning code generation 12/08/28 14:41:31 info manager.sqlmanager: executing sql statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 12/08/28 14:41:32 info manager.sqlmanager: executing sql statement: select 'hello',* from retail_tb_order where (1 = 0) 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: cannot resolve sql type 1111 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: cannot resolve sql type 1111 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error orm.classwriter: no java type for sql type 1111 for column _column_ 12/08/28 14:41:32 error sqoop.sqoop: got exception running sqoop: java.lang.nullpointerexception java.lang.nullpointerexception at org.apache.sqoop.orm.classwriter.parsenullval(classwriter.java:900) at org.apache.sqoop.orm.classwriter.parsecolumn(classwriter.java:925) at org.apache.sqoop.orm.classwriter.generateparser(classwriter.java:999) at org.apache.sqoop.orm.classwriter.generateclassforcolumns(classwriter.java:1314) at org.apache.sqoop.orm.classwriter.generate(classwriter.java:1138) at org.apache.sqoop.tool.codegentool.generateorm(codegentool.java:82) at org.apache.sqoop.tool.importtool.importtable(importtool.java:367) at org.apache.sqoop.tool.importtool.run(importtool.java:453) at org.apache.sqoop.sqoop.run(sqoop.java:145) at org.apache.hadoop.util.toolrunner.run(toolrunner.java:65) at org.apache.sqoop.sqoop.runsqoop(sqoop.java:181) at org.apache.sqoop.sqoop.runtool(sqoop.java:220) at org.apache.sqoop.sqoop.runtool(sqoop.java:229) at org.apache.sqoop.sqoop.main(sqoop.java:238) at com.cloudera.sqoop.sqoop.main(sqoop.java:57)
该问题出现原因是sqoop classwriter类会在postgresql表中解析sql中的所有列，当解析常量’hello’时，数据库没有该列也就找不到相应的数据类型。
若要解决该问题应该需修改classwriter源码。
补充：使用sqoop，最终导入到hive中的数据和原数据库中数据不一致解决办法
sqoop是一款开源的工具，主要用于在hadoop(hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： mysql ,oracle ,postgres等）中的数据导进到hadoop的hdfs中，也可以将hdfs的数据导进到关系型数据库中。
1.问题背景
使用sqoop把oracle数据库中的一张表，这里假定为student，当中的数据导入到hdfs中，然后再创建hive的external表，location到刚才保存到hdfs中数据的位置。最后发现对hive中表特定条件进行count时结果和oracle中结果不一致。
1.1 导入数据到hdfs中/user/hadoop/student路径下
sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and $conditions" --target-dir "/user/hadoop/student" --verbose -m 1
这个时候hdfs上/user/hadoop/student下就保存了从oracle上导入的表数据。
表数据在hdfs上是如何存储的呢？注意这一点，造成了最后产生结果不一致的错误。
我们来看一看在hdfs上数据是如何存储的。我们运行hadoop fs -cat /user/hadoop/student/part-m-00000,可以看到原来字段与字段之间都用‘，’分隔开，这是sqoop默认的，这时候，如果一个字段值当中包含‘，’，再向hive中插入数据时分隔就会出错。因为hive也是用‘，’分隔的。
2.分析问题
对hive中表select count(*) from student的结果和oracle中select count(*) from studeng的结果进行比较，发现条数是一样的，说明没有少load数据。那为什么对特定条件结果就会不一致，而且hive中条数比oracle中少。也就是同时运行select count(*) from student where class_id=’003′
最后，发现hive用逗号分隔数据时，有几条数据字段内值包含有逗号，所以字段与值对应起来就乱套了，所以得不到正确结果。
我们建议用‘\001’来进行sqoop 导入数据时的 分割。也就是–fields-terminated-by <char>参数。
参考：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.2/sqoopuserguide.html#_large_objects
最后优化后的sqoop语句为：
sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and $conditions" --target-dir "/user/hadoop/student" --fields-terminated-by "sqoop import --connect "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/student" --password "***" --username "***" --query "select * from student where name='zhangsan' and class_id='003' and \$conditions" --target-dir "/user/hadoop/student" --fields-terminated-by "\001" --verbose -m 11" --verbose -m 1
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www.887551.com。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。