(一)从关系型数据库导入至HDFS 1.将下面的参数保持为 import.script import --connectjdbc:mysql://192.168.1.14:3306/test--username root--password 1234 -m1--null-string''--table user--columns "id,username,age"--target-dir/user/root/sqoop_test  -- 此目录不能存在 2. 执行sqoop --opt

一.什么是sqoop Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 二.sqoop的特点 Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS. 三.Sqoop import 命令 将Mys

本书中提到的Hadoop项目简述 Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化.javaRPC和持久化数据结构). Avro:一种支持高效.跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境,执行于大型商业集群. HDFS:分布式文件系统,执行于大型商用机集群. Pig:一种数据流语言和执行环境,用以检索很大的数据集. Pig执行在MapReduce和HDFS的集群上. Hive:一个分布式.按列存储的数据仓库.Hive管理HDFS

Sqoop   关系DB与Hive/HDFS/HBase导入导出的Mapreduce框架. http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.4-cdh5.1.0/SqoopUserGuide.html   ETL: Extraction-Transformation-Loading的缩写,数据提取.转换(业务处理)和加载. 文件数据源:hive load命令 关系DB数据源:sqoop抽取 Sqoop import数据到HDFS/Hive/Hba

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

C#7.2——编写安全高效的C#代码 2018-11-07 18:59 by 沉睡的木木夕, 123 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 原文地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/write-safe-efficient-code?view=netcore-2.1值类型的优势能避免堆分配.而劣势就是往往伴随的数据的拷贝.这就导致了在大量的值类型数据很难的最大化优化这些算法操作(因为伴随着大量数据的拷贝).而在C#7.2 中就提供了一种机

什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库. [编辑] 数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.全量抽取比较简单. (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL 使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

TODO:从数据库中随机抽取一条记录 1.最直接,最粗暴的方法先计算记录的总数,然后选择一个从0到记录总数之间的随机数n,利用skip跳过n条记录,这是效率低下的的方法,首先的记录总数,在用skip会很耗时间: 2.那么有什么办法能够提供效率呢,方法就是给每条记录添加一个0-1的随机因子random. "random" : 0.5127909016609585 想要在记录中查找一个随机记录,只要计算出一个随机数并作为查询条件就好了 Result = db.getCollection('

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音

前言 前面关系数据库SQL之可编程性函数(用户自定义函数)一文提到关系型数据库提供了可编程性的函数.存储过程.事务.触发器及游标,前文已介绍了函数.存储过程.事务,本文来介绍一下触发器的使用.(还是以前面的银行系统为例) 概述 触发器(TRIGGER)是个特殊的存储过程,它的执行不是由程序调用,也不是手工启动,而是由事件来触发,比如当对一个表进行操作( INSERT,DELETE, UPDATE)时就会激活它执行.触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务规则等. 触发器可以从 DBA_TRIGG

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

数据库总的来说,分为两个方向:关系数据库和非关系数据库.我们常见的MySQL.Oracle.SQLSerever以及IBMDB2都是属于关系数据库,这里的关系值得是二维表的结构,但是由于随着web的应用的复杂度的增加,完全基于关系的数据库,已经不能满足实际需求.开始出现了一些非关系型数据库,所谓的非关系,就不是二维表的结构.比较常用的就是使用键值对的形式来保存数据-————即NoSQL. 今天给大家分享一下前端开发中比较流行的非关系数据库之一MongoDB. MongoDB是一个基于分布式文件存

首先举例说明 api的基本使用方式 首先进行配置 , 可以看到源数据库和目的数据库 TungstenProperties tp=new TungstenProperties(); tp.setString(ReplicatorConf.SERVICE_NAME,"test"); tp.setString(ReplicatorConf.ROLE,ReplicatorConf.ROLE_MASTER); tp.setString(ReplicatorConf.PIPELINES,"

前言 前面关系数据库SQL之可编程性函数(用户自定义函数)一文提到关系型数据库提供了可编程性的函数.存储过程.事务.触发器及游标,前文已介绍了函数.存储过程,本文来介绍一下事务的使用.(还是以前面的银行系统为例) 概述 是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行. 一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)特性. 语法 开始事务:事务开始的位置,就是单个逻辑工作单元的开始. 回滚事务:就是将数据恢复至事务开始的状态,一般是

前言 前面关系数据库SQL之可编程性函数(用户自定义函数)一文提到关系型数据库提供了可编程性的函数.存储过程.事务.触发器及游标,前文已介绍了函数,本文来介绍一下存储过程的创建.执行.删除.(还是以前文中银行系统为例) 概述 存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集合,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名称并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行. 语法 创建存储过程 --创建存储过程 CREATE PROC[EDURE] <存储过程名称> -- 添加存储过程所需的参数 [

前言 接上一篇关系数据库SQL之基本数据查询:子查询.分组查询.模糊查询,主要是关系型数据库基本数据查询.包括子查询.分组查询.聚合函数查询.模糊查询,本文是介绍一下关系型数据库几种高级数据查询SQL语法,包括虚拟表.去重复查询.组合查询.连接查询. 去重复(DISTINCT) DISTINCT:用于返回唯一不同的值,主要是用于某一字段. 语法 SELECT DISTINCT <列名>|* FROM <表名> 示例 --查询所有班级名称 SELECT DISTINCT Class

前言 上一篇关系数据库常用SQL语句语法大全主要是关系型数据库大体结构,本文细说一下关系型数据库查询的SQL语法. 语法回顾 SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]- FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]- [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名> [HAVING <条件表达式>]] [ORDER BY <列名> [ASC|DESC]-

为了更方便高效的使用BaseAdapter,特意抽取了一下,下面是简单的结构图: 需要4个类: [MyBaseAdapter3]: public abstract class MyBaseAdapter3<T> extends BaseAdapter { public List<T> list; public MyBaseAdapter3(List<T> list) { this.list = list; } @Override public int getCount(

如果用公式  y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca