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[大数据]Sqoop生产数据倾斜问题验证 |
一、创建一张外部表 建表如下
二、直接使用string类型的主键作为切分字段 2.1、数据量是17069846 2.2、使用32个Map来并行执行 2.3、编写执行sqoop的shell脚本
参数-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true的含义是允许文本类型(相当任意类型)的字段作为--split-by的参数 2.4、出现数据倾斜现象 ????????如图,32个Map中有31个Map是在30秒内执行完成的,只有一个map用过7分多钟,这就是数据倾斜 2.5、我们使用了32个map为啥还都是在一个map上执行的呢? ????????首先我们要弄清楚sqoop是如何切割成32个map执行的 ????????我们通过日志文件可以看到sqoop是对切分字段做了一个取最大最小值的操作,如下 ?但是这是一个string类型的字段,我在oracle上执行了一下,我去吓到了,这个最大值和最小值也是无语了,完全不能使用的 ?实际的数据是这样的字符串 ?所以通过对比发现你使用string类型来作为切割的字段根本没有起到多map的效果 通过最后hdfs的文件也可以发现数据都是一个map导过来的 三、将主键 string类型强转成bigint类型作为切分字段 3.1、数据量是17069846 3.2、使用32个Map来并行执行 3.3、编写执行sqoop的shell脚本
3.4、强转bigint报错(因为你的强转语句是在oracle上执行的,oracle没有bigint类型,所以报错),换成int,担心太大会不会不够,然后转成oracle的number,结果和int一致图如下 ????????转int: ?转number: ?3.5、虽然我们强转成了int,但是还是出现了数据倾斜 ????????1、数据倾斜 ?????????2、查看日志sqoop也确实按照强转后的类型进行取Max,Min ?????????3、查看最后一个map里面的日志,找到他的sqoop参数sql如图 ?????????我在oracle上查了一下,这就是根本没有分均匀啊,这是啥情况, ?我认真比对了每一个Map的where ( cast(draw_id as int) >= 18946875000300600757.18750 ) AND ( cast(draw_id as int) < 19578437500310620715.09375 ) 发现sqoop是按照(max-min)/32来计算区间范围的,而我们的数据都是如下图所示字符串类型,虽然强转了,但是作为切割的key还是不均匀,所以全部数据还是到最后那个Map的区间里面去了。因此要想多个并行的map能够均匀的分配到数据,那必须要有一个均匀的--split-by参数 ?四、对主键字段进行row_number排序,达到均匀效果 4.1、数据量是17069846 4.2、使用32个Map来并行执行 4.3、编写执行sqoop的shell脚本
4.4、参数说明 ????????参数一:
????????我们看这个查询的sql,是两个SQL拼接上去的, ????????第一个SQL:select ROWNUM AS ETL_ID,ead.* from i_efsdata.efs_activity_draw ead 是为了做一个排序获得绝对的均匀数据 因为这是oracle所以排序写法有些不同 ????????第二个SQL:就是不想将排序字段也导过来所以将字段都写出来了 ????????参数二:
不加参数二报错 ?此参数是自己指定怎么来获当前表的max,min,为什么还需要自己指定呢?我们在shell脚本里面的--split-by参数是不是换成了我们临时制造出来的一个字段 ETL_ID,但是这个字段在表里面是不存在的,所以如果不指定自定义获取max,min那sqoop在去获取max,min的时候就会使用ETL_ID字段,那就报错了 ?4.5、最终执行结果 ????????随便打开一个map里面的过滤条件都是很均匀的 ?最终每个map的执行时间基本一致(数据量17069978同步完成耗时90秒) 所以综上所述,不是使用主键作为切分字段就可以加快导数的时间,我们一定要明白sqoop的分割原理。 |
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