Sqoop 抽資料 優化

2021-09-11 20:33:02 字數 683 閱讀 6623

sqoop作為乙個跨平台抽取和輸出資料的工具,在關係型資料庫(oralce,mysql等)和大資料平台之間常用。而目前的專案使用的hadoop平台,上游資料庫是oracle。

作為etl的一環,載入作業的效能也是需要關注和優化的。如果使用sqoop命令,則可以從以下幾點進行優化:

1.允許並行抽數:

-m n:這個引數代表的是允許n個mapreduce任務執行抽資料。對於大表,n>1是最好的,同時需要設定 -split by的字段和表示式(注,只能用單個欄位或表示式)。split by 的字段代表了按哪個欄位的值來劃分並行區間。

但是這樣有個隱患,就是當所選字段或表示式的值分布不均時候(有1條記錄值為a, 1000條記錄值為b),會造成資料傾斜且效能無提公升(hadoop中,乙個作業的所有mp任務完成後,這作業才會結束)。所以還需要對split 欄位或表示式的資料分布進行價差。看到很多篇說可以使用pk欄位,但是個人發現pk欄位的值也有分布不均的,其他非pk欄位也可以使用。例如乙個工廠的原料採購資料,可以使用採購年份進行並行,因為每年的採購資料量相差不大。

2. 在源資料中過濾不必要的記錄和字段: 可以在上游資料庫中建立物化檢視或者表,過濾掉不需要的記錄和字段,減少耗時。

3. 在上游資料庫增加快取:在並行抽數時,如果無資料傾斜發生,則需要檢查上游資料庫的快取空間的大小。增加快取,能夠減少sqoop命令的執行時長。

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