一.需求: 1.客户每月上传固定格式的excel文件到指定目录.每月上传的文件名只有结尾月份不同,如: 10月文件名:  zhongdiangedan202010.xlsx  , 11月文件名: zhongdiangedan202011.xlsx 2.将上传的excel文件导入hive中,在做进一步数据分析. 二.思路: 1.通过python的pandas模块将excel文件转换为txt文件: 2.编写shell脚本,使用 hdfs dfs -put 将txt文件导入指定表(方便每月执行). 三

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

将数据到入hive的无分区表,再将无分区表导入hive的有分区表: --备份 create table tds_package_secinfobk as select * from tds_package_secinfo; --导入分区表 tds_package_secinfo CREATE TABLE tds_package_secinfo (package_name string,program_name string,keyhash string) PARTITIONED BY(risk_

sqoop从oracle定时增量导入数据到hive 感谢: http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fe961ae01019a4l.htmlhttp://f.dataguru.cn/thread-94073-1-1.html sqoop.metastore.client.record.passwordhttp://blog.csdn.net/ryantotti/article/details/14226635 开启sqoop metastore step 1 创建sqoo

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

第一步:首先需要准备好有数据的excel: 第二步:选择"文件"->"另存为",保存为"CSV(逗号分隔)(*.csv)",将excel表另存为csv文档  第三步:(很重要):如果你的数据中有中文,那么需要将CSV文件处理一下,负责会导入失败:用editplus或者其他编辑器(另存时可以选择保存编码的编辑器)打开CSV文件,然后另存为,选择utf-8(你的数据库也是utf-8哦),点击保存. 第四步:开始导入了,使用mysql图形化工具(

https://www.cnblogs.com/lhxhappy/archive/2008/11/26/1341873.html /// <summary> /// 点击按钮导入数据 /// 作者:lhxhappy /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时,为了方便编辑与修改,常常需要先将数据录入到Excel中,然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算.本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中,其他版本的MATLAB.OFFICE方法大同小异,一起来看一下 工具/原料   Excel数据文件(格式xls或xlsx) MATLAB 7.x + 方法/步骤     将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中,录入时注意行列要跟原矩阵一一对应  

oracle数据库中Date类型倒入到hive中出现时分秒截断问题解决方案 1.问题描述: 用sqoop将oracle数据表倒入到hive中,oracle中Date型数据会出现时分秒截断问题,只保留了‘yyyy-MM-dd',而不是’yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'格式的,后面的‘HH24:mi:ss’被自动截断了,在对时间要求到秒级的分析处理中这种截断会产生问题. 2.解决方案: 在用sqoop倒入数据表是,添加--map-column-hive 和--map-column-jav

HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式: 使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 另一种方式就是使用HBase原生Client API 本文就是示范如何通过MapReduce作业从一个文件读取数据并写入到HBase中. 首先启动Hadoop与HBase,然后创建一个空表,用于后面导入数据: hbase(main):006:0> create 'mytable','cf' 0 row(s) in 10.