sqoop export導出 map100% reduce0% 卡住的多種原因及解決

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我稱這種bug是一個典型的“哈姆雷特”bug，就是指那種“報錯情況相同但網上卻會有各種五花繚亂解決辦法”的bug，讓我們不知道哪一個才是癥結所在。

先看導入命令：

[root@host25 ~]# 
sqoop export --connect "jdbc:mysql://172.16.xxx.xxx:3306/dbname?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" 
--username=root --password=xxxxx --table rule_tag --update-key rule_code 
--update-mode allowinsert 
--export-dir /user/hive/warehouse/lmj_test.db/rule_tag --input-fields-terminated-by '\t' 
--input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' -m1

這個導入命令語法上其實是完全沒問題的。

接下來是報錯：

#截取部分
19/06/11 09:39:57 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://dthost25:8088/proxy/application_1554176896418_0537/
19/06/11 09:39:57 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1554176896418_0537
19/06/11 09:40:05 INFO mapreduce.Job: Job job_1554176896418_0537 running in uber mode : false
19/06/11 09:40:05 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
19/06/11 09:40:19 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
19/06/11 09:45:34 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1554176896418_0537_m_000000_0, Status : FAILED
AttemptID:attempt_1554176896418_0537_m_000000_0 Timed out after 300 secs
19/06/11 09:45:36 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
19/06/11 09:45:48 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
19/06/11 09:51:04 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1554176896418_0537_m_000000_1, Status : FAILED
AttemptID:attempt_1554176896418_0537_m_000000_1 Timed out after 300 secs
19/06/11 09:51:05 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
19/06/11 09:51:17 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
19/06/11 09:56:34 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1554176896418_0537_m_000000_2, Status : FAILED
AttemptID:attempt_1554176896418_0537_m_000000_2 Timed out after 300 secs
19/06/11 09:56:35 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
19/06/11 09:56:48 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
19/06/11 10:02:05 INFO mapreduce.Job: Job job_1554176896418_0537 failed with state FAILED due to: Task failed task_1554176896418_0537_m_000000
Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0
19/06/11 10:02:05 INFO mapreduce.Job: Counters: 9
 Job Counters 
 Failed map tasks=4
 Launched map tasks=4
 Other local map tasks=3
 Data-local map tasks=1
 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=2624852
 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
 Total time spent by all map tasks (ms)=1312426
 Total vcore-seconds taken by all map tasks=1312426
 Total megabyte-seconds taken by all map tasks=2687848448
19/06/11 10:02:05 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead
19/06/11 10:02:05 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 1,333.3153 seconds (0 bytes/sec)
19/06/11 10:02:05 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead
19/06/11 10:02:05 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records.
19/06/11 10:02:05 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!
Time taken: 1340 s 
task IDE_TASK_ADE56470-B5A3-4303-EA75-44312FF8AA0C_20190611093945147 is complete.

可以看到，導入任務在INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%時停住瞭，停瞭5分鐘，然後任務自動重跑，又卡住停瞭5分鐘，最後任務報瞭個超時的錯誤。

很顯然，任務失敗的直接原因是超時，但是超時的原因是因為導入過程的mapreduce任務卡住瞭，那mapreduce為什麼會卡住呢？這個報錯日志中並沒有提到，這就是查原因時最麻煩的地方。

先說一下結果，最後查瞭很久才發現，是因為有一行的數據長度，超過瞭mysql設定的字段長度。也就是在往varchar(50)的字段裡導入字符串“字符串很長很長很長很長很長很長很長很長很長”時，任務就阻塞住瞭。

在這裡也跟大傢匯總一下網上的各種原因，大傢可以逐個檢查

在map 100% reduce 0%時卡住的可能原因：(以往mysql導出為例)

1、長度溢出。導入的數據超過瞭mysql表的字段設定長度

解決辦法：重設字段長度即可

2、編碼錯誤。導入的數據不在mysql的編碼字符集內

解決辦法：其實在mysql數據庫中對應UTF-8字符集的不是utf8編碼，而是utf8mb4編碼。所以當你的導入數據裡有若如Emoji表情或者一些生僻漢字時，就會導不進去造成阻塞卡住。所以你需要註意兩點：

(1)導入語句中限定useUnicode=true&characterEncoding=utf-8，表示以utf-8的格式導出；

(2)mysql建表語句中有ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4；

3、內存不足。導入數據量可能過大，或者分配內存太少

解決辦法：要麼分批導入，要麼給任務分配更多內存

4、主機名錯誤。

解決辦法：這個好像是涉及到主機名的配置問題

5、主鍵重復 。

解決辦法：這是因為你導入的數據中有重復的主鍵值，要針對性處理一下數據

補充：sqoop從數據庫到處數據到hdfs時mapreduce卡住不動解決

在sqoop時從數據庫中導出數據時，出現mapreduce卡住的情況

經過百度之後好像是要設置yarn裡面關於內存和虛擬內存的配置項．我以前沒配置這幾項，也能正常運行。但是這次好像運行的比較大。出現此故障的原因應該是，在每個Docker分配的內存和CPU資源太少，不能滿足Hadoop和Hive運行所需的默認資源需求。

解決方案如下：

在yarn-site.xml中加入如下配置：

<property> 
 <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> 
 <value>20480</value> 
</property> 
<property> 
 <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> 
 <value>2048</value> 
</property> 
<property> 
 <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name> 
 <value>2.1</value> 
</property>

關閉yarn重啟就好瞭！！！

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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