Sqoop通过--split-by指定切分的字段,--m设置mapper的数量.通过这两个参数分解生成m个where子句,进行分段查询.因此sqoop的split可以理解为where子句的切分. 第一步,获取切分字段的MIN()和MAX() 为了根据mapper的个数切分table,sqoop首先会执行一个sql,用于获取table中该字段的最小值和最大值,源码片段为org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob 224行,大体为: private…

来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,…

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run…

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,…

小编最近入坑风控,在工作中需要对数据进行等频率切分,也就是将数据划分成几段,在每段中,数据的出现频率,出现次数是大致相同的,让数据集在每段上呈现出分布均匀的趋势. 小编先是想到df.describe cutlist = data[col].describe() 出来的结果是: 描述结果分别就是 计数,均值,标准差,最小,四分位数,最大值 我要的是十分位,那就要借助describe的参数percentiles 了,percentiles 中可以存放切分点的列表 cutlist = data[col…

Sqoop是Apache旗下的一个开源框架,专门用来做数据的导入和导出. 官网:https://sqoop.apache.org/ Sqoop的安装非常简单,只需要把下载下来的tar包解压设置两个环境变量就可以了 1.安装部署 下载版本:sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 官网:http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/ 1.1把tar包解压到/usr/sqoop tar -xvzf sqoop-.b…

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im…

增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一般都是选用一些字段进行增量的导入,为了支持增量的导入,sqoop也给我们考虑到了这种情况并且支持增量的导入数据 增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术. 它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入. 下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项. --inc…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1 使用 1.2 PyTorch 基础 1.2.1 chunk 1.2.2 cat 1.3 分割 & 聚合 1.4 剖析 0x02 运行 2.1 Stream 2.2 Task 2.3 Worker 2.4 生成 worker 2.5 使用 2.5.1 何时生成worker 2.5.2 剖析 2…

问题描述: Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143 21/10/10 08:51:52 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 21/10/10 08:51:53 INFO mapreduce.Job: Job job_16338…