Sqoop 拉取数据流程

考虑离线数据定时从SQL Server 数据库，批量导入到hive数据表。具体执行流程如下：

根据以上执行流程分别创建全量sqoop job，增量sqoop job

具体语句如下：

全量job

sqoop job--createxxx_whole--import--connect"jdbc:sqlserver://192.168.167.196:21499;database=xxx;username=xxx;password=xxx"--tablexxx--hive-import--hive-overwrite--hive-databasexxx--create-hive-table--hive-tablexxxx--m3--as-parquetfile--delete-target-dir

增量job

sqoop job--createodds_overunder_log_his_add--import--connect"jdbc:sqlserver://192.168.167.196:21499;database=xxx;username=xxx;password=xxx"--tablexxx--hive-import--hive-databasexxx--hive-tablexxx--m1--as-parquetfile--check-columnxxx--incrementalappend--last-value0

参考sqoop 各个命令文档：https://segmentfault.com/a/1190000002532293

说明：

as-parquetfile：将文件保存为parquet格式，可以避免原始数据因存在各种特殊字符而出现换行的错误

m ：1 调整m的值可以改善内存泄漏的问题，m越大，内存集中占用越小。同时m的值会影响生成文件的数量即m=生成文件的数量

增量导入时可以直接将文件导入到hive表所在的数据位置，这样可以避免sqoop接入hive引起的各种问题，但是要注意字段的类型。sqoop将数据导入到hive，与sqoop将数据导入到hdfs对应的字段类型可能不一致，这一点要特别注意

增量导入到hdfs语句

sqoop job--createxxx--import--connect"jdbc:sqlserver://192.168.167.196:21499;database=xxx;username=xxx;password=xxxx"--tablexxx--m1--as-parquetfile-target-dir/user/hive/warehouse/rds_s2odds.db/xxx--check-columnid--incrementalappend--last-value0