一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

使用sqoop将hive中的数据传到mysql中 1.新建hive表 hive> create external table sqoop_test(id int,name string,age int) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE > location '/user/hive/external/sqoop_test'; OK Time taken: 0.145 s

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

MSSQL数据导出到MYSQL 花了一天时间把MSSQL里的数据导出到MYSQL, 好麻烦,二个数据库都是阿里云买的云服务器. 先上阿里云控制面板,备份下MSSQL数据库,下载备份下来,在本地电脑上还原 2.本地MSSQL数据库上执行select * into aaa from order where createtime>='2018-11-12 00:00:00' and createtime<='2018-11-13 00:00:00', 把一天的数据导出到新表aaa中,其中aaa是不存

POI是Apache的一套读MS文档的API,用它还是可以比较方便的读取Office文档的.目前支持Word,Excel,PowerPoint生成的文档,还有Visio和Publisher的. http://poi.apache.org/download.html 具体的用法可以查阅文档里面您的quickguide,我给出我自己的范例,从xls文件把数据导出到MySQL. 这里面我总是假定excel在第一个sheet并且第一行是字段名,能够自动从第一行读取字段名建立一个表然后导入数据. pack

1:创建shell脚本 touch sqoop_options.sh chmod 777 sqoop_options.sh 编辑文件  特地将执行map的个数设置为变量  测试 可以java代码传参数 同时也验证sqoop的 options 属性支持这种写法 #!/bin/bash /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/bin/sqoop --options-file /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/sqoop-impor

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 依据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统. (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的还有一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕,执行完这条语句之后

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式.根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种:(1).导出到本地文件系统:(2).导出到HDFS中:(3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行完这条语句之后,将会在本地

暂时没有找到直接 导出到 mysql 数据库的工具 或者项目 目前实现思路: 使用 elasticdump  工具 实现 从 es 数据 导出到 json 文件 ,然后 使用 脚本程序 操作 改 json 文件 实现 导入到MySQL 数据 具体内容如下: 安装elasticdump 1 npm install elasticdump -g elasticdump 全局安装 2 从 github 下载 对应的版本  比如 2.4.* 具体参考 https://www.npmjs.com/pack

导出到本地文件 insert overwrite local directory '/home/hadoop'select * from test1; 导出到hdfs insert overwrite directory '/data/input'select * from test1; 导出到本地文件 hive -e "select * from test1" >> /home/hadoop/d.txt hive -f a.sql >> local/e.txt

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

1.进入sqoop2终端: [root@master /]# sqoop2 2.为客户端配置服务器: sqoop:000> set server --host master --port 12000 --webapp sqoop 3.查看服务器配置: sqoop:000> show version --all 4. 查看sqoop的所有连接: sqoop 所有的连接固定为四个,如下: sqoop:000> show connector 5.创建hdfs的link: sqoop:000&g

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/json/JSONObject hadoop@hadoop-virtual-machine:~/app/sqoop-1.4.6-cdh5.7.0$ bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/dbtaobao --username root --password 110110110 --table

报错Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)  参考一  参考二 登陆mysql时,root密码的修改 参考帖子http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6663177 crontab定时任务不执行,原因查找 http://www.linuxeye.com/Linux/2248.html

经过反复试验,最终重启hdfs和hive解决问题 hive> insert overwrite local directory '/Users/wooluwalker/Desktop/' select * from tb_test; Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator Starting Job = job_152910

方法1(hive下执行):insert overwrite local directory 'Linux本地目录' row format delimited fields terminated by  '\t'  select * from 表名 where ......; eg:insert overwrite local directory '/lx/mp.txt' row format delimited fields terminated by  '\t'  select * from

thiveInput->tmap->tMysqloutput thiveInput: tmap: tmysqlOutput:注意编码问题:noDatetimeStringSync=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor