1.sqoop export导入任务失败但部分数据入库成功能问题
2.sqoop 从 hive 导出到 mysql 一直卡在map 100% reduce 0% 不动

sqoop export导入任务失败但部分数据入库成功能问题

       借助Azkaban进行大数据任务调度时，遭遇sqoop export导入任务失败，但部分数据成功入库的困境。任务失败告警显示“Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0”，但Azkaban页面信息不详，仅提示错误，点击排名源码无具体原因。开发反馈指出，与之前相比，业务数据量减少了一半。

       深入分析后，发现sqoop export任务从Hive导出数据至MySQL。查看MySQL表，足浴公众号源码记录量少于预期，Hive表则显示正确数据量。排除数据源问题后，通过执行分页查询发现，第条数据的字段合并，导致数据不一致。诱导付费app 源码怀疑是字段合并导致字段数量不匹配。进一步排查，排除数据源问题，但在不同环境下查询，问题依然存在，最终意识到是宾友娱乐源码sqoop的使用不当。

       了解到，sqoop export将任务转化为Hadoop的MapReduce作业执行。Azkaban的日志中已显示失败原因，只是未引起注意。通过Yarn管理页面，可定位到具体执行节点，java 相等运算 源码进而获取详细执行日志。在NodeManager上执行命令获取日志，发现数据库字段长度不足，应修改为mediumtext类型，清理异常数据后重新执行任务，成功恢复数据量至预期。

       总结而言，azkaban任务执行失败时，应首先关注azkaban提供的错误日志，其中可能隐藏关键信息。大数据任务最终由Yarn调度与执行，可通过Hadoop Job管理页面追踪任务执行情况。在Yarn节点上获取执行日志，有助于排查问题。

       扩展：Yarn架构由ResourceManager、APPlicationMaster、NodeManager和Container四大组件组成。ResourceManager负责处理客户端请求、启动监控ApplicationMaster、监控NodeManager以及资源分配与调度。APPlicationMaster负责程序切分、申请资源分配任务，以及任务监控与容错。NodeManager管理单个节点资源，处理来自ResourceManager的命令与来自ApplicationMaster的命令。Container对任务运行环境进行抽象，封装资源与任务运行相关信息。

       部分失败任务日志详情参见相关博客链接。

sqoop 从 hive 导出到 mysql 一直卡在map % reduce 0% 不动

       æˆ‘的也是这样 我的导出代码是

       /bigdata/sqoop/bin/sqoop export \

       --connect "jdbc:mysql://..0.:/bigdata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \

       --username $mysql_db_name \

       --password $mysql_db_pwd \

       --table $table_name \

       --input-fields-terminated-by '\' \

       --export-dir $hadoop_dir