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数据开发常见问题

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_36864672/article/details/130494221 2024/11/18 6:48:21

环境变量过多或者参数值过长时，为什么提交作业失败？

为什么Shell作业状态和相关的YARN Application状态不一致？

创建作业和执行计划的区别是什么？

如何查看作业运行记录？

如何在OSS上查看日志？

读写MaxCompute时，报错java.lang.RuntimeException.Parse response failed: ‘…’

多个ConsumerID消费同一个Topic时为什么TPS不一致？

E-MapReduce中是否可以查看Worker上的作业日志？

为什么Spark Streaming作业已经结束，但是E-MapReduce控制台显示作业还处于“运行中”状态？

报错“Error: Could not find or load main class”

如何在MR作业中使用本地共享库？

如何在MR或Spark作业中指定OSS数据源文件路径？

如何查看E-MapReduce服务的日志？

报错"No space left on device"

访问OSS或LogService时报错ConnectTimeoutException或ConnectionException

如何清理已经完成作业的日志数据？

为什么AppMaster调度启动Task的时间过长？

E-MapReduce是否提供实时计算的功能？

作业参数传递至脚本文件该如何处理？

如何使用阿里云E-MapReduce HDFS的Balancer功能以及参数调优？

如果E-MapReduce控制台上没有自定义配置选项，该如何处理？

使用数据开发提交的作业一直处于Submit状态，该如何处理？

作业长时间处于等待状态，如何处理？

Map端是否读取了小文件？

Reduce Task任务耗时，是否出现了数据倾斜？

如何预估Hive作业并发量的上限值？

为什么Hive创建的外部表没有数据？

在哪里可以查看Spark历史作业？

是否支持Standalone模式提交Spark作业？

如何减少Spark2命令行工具的日志输出？

如何使用Spark3的小文件合并功能？

如何处理SparkSQL数据倾斜?

如何指定PySpark使用Python 3版本？

临时生效方式

永久生效方式

为什么Spark Streaming作业运行一段时间后无故结束？

为什么Spark Streaming作业已经结束，但是E-MapReduce控制台显示作业状态还处于“运行中”？

导入RDS数据至EMR时，时间字段显示延迟8小时如何处理？

环境变量过多或者参数值过长时，为什么提交作业失败？

问题现象：提交作业时，报错信息如下。

Message: FailedReason:FailedReason:[[JOB_ENGINE][JOB_ENGINE_START_JOB_FAILED/ERR-200001] Failed to execute job: [FJ-xxxx]].

问题分析：数据开发系统存在单项目变量总数和长度限制。如果环境变量过多或者参数值过长（大于1024）都会导致提交作业失败。
解决方案：如果确实存在大量需要编辑的变量，请分项目添加变量，确保单项目变量数和长度较小。

为什么Shell作业状态和相关的YARN Application状态不一致？

问题现象：在数据开发页面编辑Shell作业类型，任意编写一个会拉起YARN Application的作业，例如hive -f xxx.sql。在YARN Application未结束前，单击作业终止按钮，此时数据开发作业状态为KILLED，但YARN Application仍然会继续运行，直到自然结束。
问题分析：终止Shell作业时会给Shell进程发送终止信号，如果YARN Application的驱动程序和Shell进程不存在父子进程关系，则YARN Application不会随Shell进程的终止而终止。例如Hive、sqoop、spark-submit（cluster模式）均存在这种情况。
解决方案：建议不要使用Shell类型作业开发Hive、Spark或Sqoop等作业，尽可能使用原生作业类型（例如，Hive、Spark或Sqoop等类型）进行开发，这些作业类型存在一定的关联机制，可以确保作业驱动程序本身和YARN Application状态的一致性。

创建作业和执行计划的区别是什么？

创建作业
在E-MapReduce中创建作业，实际只是创建了作业如何运行的配置，该配置中包括该作业要运行的JAR包、数据的输入输出地址以及一些运行参数。该配置创建好后，给它命名即定义了一个作业。
执行计划执行计划是将作业与集群关联起来的一个纽带：
- 可以把多个作业组合成一个作业序列。
- 可以为作业准备一个运行集群（或者自动创建出一个临时集群或者关联一个已存在的集群）。
- 可以为这个作业序列设置周期执行计划，并在完成任务后自动释放集群。
- 可以在执行记录列表上查看每一次执行的情况与对应的日志。

如何查看作业运行记录？

提交作业后，您可以通过数据开发控制台或YARN UI方式查看作业运行记录。

数据开发控制台方式
该方式适用于通过控制台方式创建并提交作业的场景。
1. 作业运行后，您可以在日志页签中查看作业运行的日志。
2. 单击运行记录页签，可以查看作业实例的运行情况。
3. 单击目标运行记录右侧的详情，跳转到运维中心，可以查看作业实例信息、提交日志和YARN容器列表。
YARN UI方式
该方式适用于通过控制台方式和命令行方式创建并提交作业的场景。
1. 开启8443端口，详情请参见设置安全组访问。
2. 在目标集群的集群管理页签下，单击左侧菜单访问链接与端口。
3. 单击YARN UI后面的链接。
  在使用Knox账号访问YARN UI页面时，需要Knox账号的用户名和密码，详情请参见管理用户。
4. 在Hadoop控制台，单击目标作业的ID，可以查看作业运行的详情。

如何在OSS上查看日志？

在E-MapReduce数据开发的页面，找到对应的工作流实例，单击运行记录。
在运行记录区域，单击待查看工作流实例所在行的详情，在作业实例信息页面查看执行集群ID。
在日志保存目录OSS://mybucket/emr/spark下，查找执行集群ID目录。
在OSS://mybucket/emr/spark/clusterID/jobs目录下会按照作业的执行ID存放多个目录，每个目录下存放了这个作业的运行日志文件。

读写MaxCompute时，报错`java.lang.RuntimeException.Parse response failed: ‘<!DOCTYPE html>…’`

问题分析：可能是MaxCompute Tunnel Endpoint填写错误。
解决方法：输入正确的MaxCompute Tunnel Endpoint，详情请参见Endpoint。

多个ConsumerID消费同一个Topic时为什么TPS不一致？

有可能这个Topic在公测或其他环境创建过，导致某些Consumer组消费数据不一致。

E-MapReduce中是否可以查看Worker上的作业日志？

可以。您可以通过YARN UI的方式查看Worker上的日志，详细信息请参见YARN UI方式。

为什么Spark Streaming作业已经结束，但是E-MapReduce控制台显示作业还处于“运行中”状态？

问题分析：Spark Streaming作业的运行模式是Yarn-Client。
解决方法：因为E-MapReduce对Yarn-Client模式的Spark Streaming作业的状态监控存在问题，所以请修改为Yarn-Cluster模式。

报错`“Error: Could not find or load main class”`

检查作业配置中作业JAR包的路径协议头是否是ossref，如果不是请改为ossref。

如何在MR作业中使用本地共享库？

您可以在阿里云E-MapReduce控制台，YARN服务的配置页面，修改 mapred-site.xml页签如下参数。

<property>  <name>mapred.child.java.opts</name>  <value>-Xmx1024m -Djava.library.path=/usr/local/share/</value>  </property>  <property>  <name>mapreduce.admin.user.env</name>  <value>LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_COMMON_HOME/lib/native:/usr/local/lib</value>  </property>

如何在MR或Spark作业中指定OSS数据源文件路径？

您可以在作业中指定输入输出数据源时使用OSS URL： oss://[accessKeyId:accessKeySecret@]bucket[.endpoint]/object/path形式，类似hdfs://。

您在操作OSS数据时：

（建议）E-MapReduce提供了MetaService服务，支持免AccessKey访问OSS数据，直接写oss://bucket/object/path。
（不建议）可以将AccessKey ID，AccessKey Secret以及Endpoint配置到Configuration（Spark作业是SparkConf，MR作业是Configuration）中，也可以在URI中直接指定AccessKey ID、AccessKey Secret以及Endpoint。详情请参见开发准备。

如何查看E-MapReduce服务的日志？

登录Master节点在/mnt/disk1/log中查看对应服务的日志。

报错`"No space left on device"`

问题分析：
- Master或Worker节点空间不足，导致作业失败。
- 磁盘空间满导致本地Hive元数据库（MySQL Server）异常，Hive Metastore连接报错。
解决方法：清理Master节点磁盘空间、系统盘的空间以及HDFS空间。

访问OSS或LogService时报错ConnectTimeoutException或ConnectionException

问题分析：OSS Endpoint需要配置为公网地址，但EMR Worker节点并无公网IP，所以无法访问。
解决方法：
- 修改OSS Endpoint地址修为内网地址。
- 使用EMR metaservice功能，不指定Endpoint。
例如 select * from tbl limit 10可以正常运行，但是执行 Hive SQL: select count(1) from tbl 时报错。修改OSS Endpoint地址为内网地址。
```
alter table tbl set location "oss://bucket.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com/xxx"
alter table tbl partition (pt = 'xxxx-xx-xx') set location "oss://bucket.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com/xxx"
```

如何清理已经完成作业的日志数据？

问题描述：集群的HDFS容量被写满，发现/spark-history下有大量的数据。
解决方法：
1. 在Spark配置页面的服务配置区域，查看是否有spark_history_fs_cleaner_enabled参数：
  - 是：修改参数值为true，可以周期性清理已经完成的作业的日志数据。
  - 否：在spark-defaults页签下，单击自定义配置，新增spark_history_fs_cleaner_enabled为true。
2. 单击右上角的操作 > 重启 All Components
3. 在执行集群操作对话框，输入执行原因，单击确定。
4. 在弹出的确认对话框中，单击确定。

为什么AppMaster调度启动Task的时间过长？

问题分析：作业Task数目过多或Spark Executor数目过多，导致AppMaster调度启动Task的时间过长，单个Task运行时间较短，作业调度的Overhead较大。
解决方法：
- 减少Task数目，使用CombinedInputFormat。
- 提高前序作业产出数据的Block Size（dfs.blocksize）。
- 提高mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize。
- 对于Spark作业，在阿里云E-MapReduce控制台，Spark服务的配置页面，调节spark.executor.instances减少Executor数目，或者调节spark.default.parallelism降低并发数。

E-MapReduce是否提供实时计算的功能？

E-MapReduce提供Spark Streaming、Storm和Flink三种实时计算服务。

作业参数传递至脚本文件该如何处理？

在Hive作业中，您可以通过 -hivevar选项，传递作业中配置的参数至脚本中。

准备脚本文件。脚本文件中引用变量的方式为 ${varname}（例如 ${rating}）。本示例中脚本的相关信息如下：
- 脚本名称：hivesql.hive
- 脚本的OSS路径：oss://bucket_name/path/to/hivesql.hive
- 脚本内容
```
use default;drop table demo;create table demo (userid int, username string, rating int);insert into demo values(100,"john",3),(200,"tom",4);select * from demo where rating=${rating};
```
进入数据开发页面。
1. 通过阿里云账号登录阿里云E-MapReduce控制台。
2. 在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域和资源组。
3. 单击上方的数据开发页签。
单击待编辑项目所在行的作业编辑。
新建Hive类型作业。
1. 在页面左侧，在需要操作的文件夹上单击右键，选择新建作业。
2. 在新建作业对话框中，输入作业名称和作业描述，从作业类型下拉列表中选择Hive作业类型。
3. 单击确定。
编辑作业内容。
1. 在基础设置页面，设置参数的Key和Value，其中Key为脚本文件中的变量名，必须与脚本一致，例如rating。
2. 作业内容中必须添加-hivevar选项，以便传递作业中配置的参数值至脚本变量。
```
-hivevar rating=${rating} -f ossref://bucket_name/path/to/hivesql.hive
```
执行作业。
本示例执行结果如下。

如何使用阿里云E-MapReduce HDFS的Balancer功能以及参数调优？

登录待配置集群任意节点。

执行以下命令，切换到hdfs用户并执行Balancer参数。

su hdfs
/usr/lib/hadoop-current/sbin/start-balancer.sh -threshold 10

执行以下命令，查看Balancer运行情况：

方式一

less /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-balancer-emr-header-xx.cluster-xxx.log

方式二

tailf /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-balancer-emr-header-xx.cluster-xxx.log

说明当提示信息包含 Successfully字样时，表示执行成功。

Balancer的主要参数。


参数	描述
Threshold	默认值为10%，表示上下浮动10%。当集群总使用率较高时，需要调小Threshold，避免阈值过高。当集群新增节点较多时，您可以适当增加Threshold，使数据从高使用率节点移向低使用率节点。
dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves	默认值为5。指定DataNode节点并发移动的最大个数。通常考虑和磁盘数匹配，推荐在DataNode端设置为`4 * 磁盘数`作为上限，可以使用Balancer的值进行调节。例如：一个DataNode有28块盘，在Balancer端设置为28，DataNode端设置为 `28*4`。具体使用时根据集群负载适当调整。在负载较低时，增加concurrent数；在负载较高时，减少concurrent数。说明 DataNode端需要重启来刷新配置。
dfs.balancer.dispatcherThreads	Balancer在移动Block之前，每次迭代时查询出一个Block列表，分发给Mover线程使用。说明 dispatcherThreads是该分发线程的个数，默认为200。
dfs.balancer.rpc.per.sec	默认值为20，即每秒发送的rpc数量为20。因为分发线程调用大量getBlocks的rpc查询，所以为了避免NameNode由于分发线程压力过大，需要控制分发线程rpc的发送速度。例如，您可以在负载高的集群调整参数值，减小10或者5，对整体移动进度不会产生特别大的影响。
dfs.balancer.getBlocks.size	Balancer会在移动Block前，每次迭代时查询出一个Block列表，给Mover线程使用，默认Block列表中Block的大小为2GB。因为getBlocks过程会对RPC进行加锁，所以您可以根据NameNode压力进行调整。
dfs.balancer.moverThreads	默认值为1000。 Balancer处理移动Block的线程数，每个Block移动时会使用一个线程。
dfs.namenode.balancer.request.standby	默认值为false。 Balancer是否在Standby NameNode上查询要移动的Block。因为此类查询会对NameNode加锁，导致写文件时间较长，所以HA集群开启后只会在Standby NameNode上进行查询。
dfs.balancer.getBlocks.min-block-size	Balancer查询需要移动的参数时，对于较小Block（默认10 MB）移动效率较低，可以通过此参数过滤较小的Block，增加查询效率。
dfs.balancer.max-iteration-time	默认值为1200000，单位毫秒。 Balancer一次迭代的最长时间，超过后将进入下一次迭代。
dfs.balancer.block-move.timeout	默认值为0，单位毫秒。 Balancer在移动Block时，会出现由于个别数据块没有完成而导致迭代较长的情况，您可以通过此参数对移动长尾进行控制。

DataNode的主要参数。


参数	描述
dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec	指定DataNode用于Balancer的带宽，通常推荐设置为100 MB/s，您也可以通过dfsadmin -setBalancerBandwidth 参数进行适当调整，无需重启DataNode。例如，在负载低时，增加Balancer的带宽。在负载高时，减少Balancer的带宽。
dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves	指定DataNode上同时用于Balancer待移动Block的最大线程个数。

如果E-MapReduce控制台上没有自定义配置选项，该如何处理？

登录集群的Master节点，详情请参见登录集群。
进入配置模板的目录。
```
cd /var/lib/ecm-agent/cache/ecm/service/HUE/4.4.0.3.1/package/templates/
```
本示例以 HUE为例：
- HUE表示服务的目录。
- 4.4.0.3.1为Hue的版本。
- hue.ini为配置文件。
执行以下命令，添加您需要的配置。
```
vim hue.ini
```
当配置项已存在时，您可以根据时间情况修改参数值。
在E-MapReduce控制台，重启服务以生效配置。

使用数据开发提交的作业一直处于Submit状态，该如何处理？

出现此问题，通常是因为EMRFLOW中部分组件状态错误，您需要在控制台重启状态错误的组件。

进入EMRFLOW页面。
1. 进入任意服务页面，修改访问链接后的服务名为EMRFLOW。
  
  说明本示例是先进入HDFS服务页面。
2. 单击部署拓扑页签。
启动组件。
1. 在部署拓扑页签，单击组件处于STOPPED状态操作列的启动。
2. 在执行集群操作对话中，输入执行原因，单击确定。
3. 在确认对话中，单击确定。
查看日志信息，检查组件是否启动。
1. 单击上方的查看操作历史。
2. 在操作历史对话框中，单击操作类型列的Start EMRFLOW FlowAgentDaemon。
3. 单击主机名列的emr-header-1。
4. 单击任务名列的START_FlowAgentDaemon_ON_emr-header-1。
5. 当任务日志区域，提示如下图所示时表示组件启动成功。
  
  说明组件启动后，如果还有报错，请根据日志信息排查并处理。如果报错信息提示权限问题，您可以先通过SSH方式登录集群，执行命令 sudo chown flowagent:hadoop /mnt/disk1/log/flow-agent/*处理，然后按照上述步骤重新操作以重启状态错误的组件。

作业长时间处于等待状态，如何处理？

您可以通过以下步骤定位问题：

在EMR控制台的访问链接与端口页面，单击YARN UI所在行的链接。
单击Application ID。
单击Tracking URL的链接。
可以看到有多个作业处于等待状态。
在左侧导航中，单击Scheduler。
即可进入队列，您可以看一下当前队列的繁忙程度，来分析是因为队列中没有空闲资源，还是当前任务确实比较耗时。如果是队列资源紧张，您可以考虑切换到空闲队列，否则需要优化代码。

Map端是否读取了小文件？

您可以通过以下步骤定位问题：

在EMR控制台的访问链接与端口页面，单击YARN UI所在行的链接。
单击Application ID。
进入Map Task的详情页面，可以看到每个Map Task读取的数据量，如下图所示，读取的数据量是2个字节记录。如果大部分的Map Task读取的文件量都比较小，就需要考虑小文件合并。

您也可以通过查看Map Task的Log，获取更多的信息。

Reduce Task任务耗时，是否出现了数据倾斜？

您可以通过以下步骤定位问题：

在EMR控制台的访问链接与端口页面，单击YARN UI所在行的链接。
单击Application ID。
在Reduce Task列表页面，按照完成时间逆序排序，找出Top耗时的Reduce Task任务。
单击Task的Name链接。
在Task详情页面，单击左侧的Counters。

查看当前Reduce Task中Reduce Input bytes和Reduce shuffle bytes的信息，如果比其他的Task处理的数据量大很多，则说明出现了倾斜问题。

如何预估Hive作业并发量的上限值？

Hive作业并发量与HiveServer2的内存以及master实例个数有关系。您可以参考以下公式预估Hive作业并发量的上限值。

max_num = master_num * max(5, hive_server2_heapsize/512)

上述公式中涉及到的参数信息如下：

master_num：集群master实例的个数。
hive_server2_heapsize：hive-env.sh中的配置项，默认值是512 MB。

例如：集群有3个master实例，hive_server2_heapsize配置为4 GB，那么根据上述公式可以预估出Hive作业的并发量上限值为24，即可以同时运行24个脚本。

为什么Hive创建的外部表没有数据？

问题描述：创建完外部表后查询没有数据返回。外部表创建语句示例如下。

CREATE EXTERNAL TABLE storage_log(content STRING) PARTITIONED BY (ds STRING)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t'STORED AS TEXTFILELOCATION 'oss://log-12453****/your-logs/airtake/pro/storage';

查询没有数据返回。

select * from storage_log;

问题分析：Hive不会自动关联指定Partitions目录。

解决方法：

需要您手动指定Partitions目录。

alter table storage_log add partition(ds=123);

查询返回数据。

select * from storage_log;

返回如下数据。

     OKabcd    123efgh    123

在哪里可以查看Spark历史作业？

您可以在EMR控制台目标集群的访问链接与端口页签，单击Spark UI链接，即查看到Spark历史作业运行信息。访问UI详情，请参见访问链接与端口。

是否支持Standalone模式提交Spark作业？

不支持。E-MapReduce支持使用Spark on YARN以及Spark on Kubernetes模式提交作业，不支持Standalone和Mesos模式。

如何减少Spark2命令行工具的日志输出？

EMR DataLake集群选择Spark2服务后，使用spark-sql和spark-shell等命令行工具时默认输出INFO级别日志，如果想减少日志输出，可以修改log4j日志级别。具体操作如下：

在运行命令行工具的节点（例如，master节点）新建一个log4j.properties配置文件，也可以从默认配置文件复制，复制命令如下所示。
```
cp /etc/emr/spark-conf/log4j.properties /new/path/to/log4j.properties
```
修改新配置文件的日志级别。
```
log4j.rootCategory=WARN, console
```
修改Spark服务spark-defaults.conf配置文件中的配置项spark.driver.extraJavaOptions，将参数值中的-Dlog4j.configuration=/etc/taihao-apps/spark-conf/log4j.properties替换为-Dlog4j.configuration=file:/new/path/to/log4j.properties。
重要路径需要添加file:前缀。

如何使用Spark3的小文件合并功能？

您可以通过设置参数spark.sql.adaptive.merge.output.small.files.enabled为true，来自动合并小文件。由于合并后的文件会压缩，如果您觉得合并后的文件太小，可以适当调大参数spark.sql.adaptive.advisoryOutputFileSizeInBytes的值，默认值为256 MB。

如何处理SparkSQL数据倾斜?

针对Spark2，处理方式如下：

读取表时过滤无关数据，例如null。

广播小表（Broadcast）。

select /*+ BROADCAST (table1) */ * from table1 join table2 on table1.id = table2.id

根据倾斜key，分离倾斜数据。

select * from table1_1 join table2 on table11.id = table2.id
union all
select /*+ BROADCAST (table1_2) */ * from table1_2 join table2 on table1_2.id = table2.id

倾斜key已知时，打散数据。

select id, value, concat(id, (rand() * 10000) % 3) as new_id from A
select id, value, concat(id, suffix) as new_id
from ( 
select id, value, suffixfrom B Lateral View explode(array(0, 1, 2)) tmp as suffix)

倾斜key未知时，打散数据。

select t1.id, t1.id_rand, t2.name
from (
select id ,
case when id = null then concat(‘SkewData_’, cast(rand() as string))
else id end as id_rand
from test1
where statis_date = ‘20221130’) t1
left join test2 t2
on t1.id_rand = t2.id

针对Spark3，可以在EMR控制台Spark3服务的配置页签，修改spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled的参数值为true。

如何指定PySpark使用Python 3版本？

下面内容以可选服务为Spark2，EMR-5.7.0版本的DataLake集群为例，介绍如何指定PySpark使用Python 3版本。

您可以通过以下两种方式修改Python的版本：

临时生效方式

通过SSH方式登录集群，详情请参见登录集群。
执行以下命令，修改Python的版本。
```
export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3
```
执行以下命令，查看Python的版本。
```
pyspark
```
当返回信息中包含如下信息时，表示已修改Python版本为Python 3。
```
Using Python version 3.6.8
```

永久生效方式

通过SSH方式登录集群，详情请参见登录集群。
修改配置文件。
1. 执行以下命令，打开文件profile。
```
vi /etc/profile
```
2. 按下i键进入编辑模式。
3. 在profile文件末尾添加以下信息，以修改Python的版本。
```
export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3
```
4. 按下Esc键退出编辑模式，输入:wq保存并关闭文件。
执行以下命令，重新执行刚修改的配置文件，使之立即生效。
```
source /etc/profile
```
执行以下命令，查看Python的版本。
```
pyspark
```
当返回信息中包含如下信息时，表示已修改Python版本为Python 3。
```
Using Python version 3.6.8
```

为什么Spark Streaming作业运行一段时间后无故结束？

首先检查Spark版本是否是1.6之前版本，如果是的话更新Spark版本。
Spark 1.6之前版本存在内存泄漏的问题，会导致Container被中止掉。
检查自己的代码在内存使用上有没有做好优化。

为什么Spark Streaming作业已经结束，但是E-MapReduce控制台显示作业状态还处于“运行中”？

检查作业提交方式是否为Yarn-Client模式，因为E-MapReduce对Yarn-Client模式的Spark Streaming作业的状态监控存在问题，所以请修改为Yarn-Cluster模式。

导入RDS数据至EMR时，时间字段显示延迟8小时如何处理？

问题描述：

例如，在云数据库RDS数据源中，数据表Test_Table中包含时间戳（TIMESTAMP）字段。

您可以执行以下命令，导入Test_Table中的数据至HDFS。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://rm-2ze****341.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/s***o_sqoopp_db \
--username s***o \
--password ****** \
--table play_evolutions \
--target-dir /user/hadoop/output \
--delete-target-dir \
--direct \
--split-by id \
--fields-terminated-by '|' \
-m 1

查询导入结果。
查询结果显示，源数据的时间字段显示延迟8小时。

解决方法：在使用TIMESTAMP字段导入数据至HDFS时，请删除--direct参数。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://rm-2ze****341.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/s***o_sqoopp_db \
--username s***o \
--password ****** \
--table play_evolutions \
--target-dir /user/hadoop/output \
--delete-target-dir \
--split-by id \
--fields-terminated-by '|' \
-m 1

查询结果显示正常。

环境变量过多或者参数值过长时，为什么提交作业失败？

为什么Shell作业状态和相关的YARN Application状态不一致？

创建作业和执行计划的区别是什么？

如何查看作业运行记录？

如何在OSS上查看日志？

读写MaxCompute时，报错java.lang.RuntimeException.Parse response failed: ‘<!DOCTYPE html>…’

多个ConsumerID消费同一个Topic时为什么TPS不一致？

E-MapReduce中是否可以查看Worker上的作业日志？

为什么Spark Streaming作业已经结束，但是E-MapReduce控制台显示作业还处于“运行中”状态？

报错“Error: Could not find or load main class”

如何在MR作业中使用本地共享库？

如何在MR或Spark作业中指定OSS数据源文件路径？

如何查看E-MapReduce服务的日志？

报错"No space left on device"

访问OSS或LogService时报错ConnectTimeoutException或ConnectionException

如何清理已经完成作业的日志数据？

为什么AppMaster调度启动Task的时间过长？

E-MapReduce是否提供实时计算的功能？

作业参数传递至脚本文件该如何处理？

如何使用阿里云E-MapReduce HDFS的Balancer功能以及参数调优？

如果E-MapReduce控制台上没有自定义配置选项，该如何处理？

使用数据开发提交的作业一直处于Submit状态，该如何处理？

作业长时间处于等待状态，如何处理？

Map端是否读取了小文件？

Reduce Task任务耗时，是否出现了数据倾斜？

如何预估Hive作业并发量的上限值？

为什么Hive创建的外部表没有数据？

在哪里可以查看Spark历史作业？

是否支持Standalone模式提交Spark作业？

如何减少Spark2命令行工具的日志输出？

如何使用Spark3的小文件合并功能？

如何处理SparkSQL数据倾斜?

如何指定PySpark使用Python 3版本？

临时生效方式

永久生效方式

为什么Spark Streaming作业运行一段时间后无故结束？

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导入RDS数据至EMR时，时间字段显示延迟8小时如何处理？

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报错`"No space left on device"`