一.Hive客户端:根据数据源不同划分 1.从本地文件系统中导入数据到hive表中: load data local inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 2.从HDFS上导入数据到hive表中: load data inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 3.从别的表查询出来的数据导入到hive表中: insert overwrite table ta

1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6.2 ElasticSearch 7.12.1   架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题,git上没有对应arm架构的包) 操作系统:CentOS 7.6 说明: 1.编译不包括其内嵌的HBase和Solr,只编译Atlas本身 2.下面的步骤中有些并非编译过程报错,而是

软件名:DataPie 功能:支持SQL server.SQLite.ACCESS数据库的导入.导出.存储过程调用,支持EXCEL2007.EXCEL2003.ACCESS2007. CSV文件导入数据库,支持EXCEL.CSV.ZIP.ACCESS文件方式导出,支持数据拆分导出及自定义SQL查询与导出. 开发背景:作者从事财务管理工作,主要是出具集团的内部财务报表,随着公司精细化管理的需求,管理报表的数据量急速增长, 依赖EXCEL加工处理数据已经变得极为困难,因此团队全面转向关系数据库进行数

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

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

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

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

之前微信公众平台面向开发者开放微信内网页开发工具包,现在第三方平台也能正式支持接入微信公众平台JS-SDK了,第三方平台可以在获得公众号的授权后,通过JS-SDK帮助公众号开发和实现网页业务. 公众号第三方平台支持JS-SDK接入FAQ(常见问题)如下: 公众号第三方平台是什么? 针对各行各业公众号的行业共性需求,第三方开发团队可以在自身熟悉的行业和领域内搭建公众号第三方平台,为公众号提供行业解决方案或功能优化方案,如电商行业的公众号商城解决方案.客户管理的功能优化方案等. 如何成为公众号第三方

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.

问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null.设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果. 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false. 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,问题产生的原因和hive建表语句无关,只能发生在sqoop端或者mysql端. 经过查看,发现mysql中有问题的那几列数据类型都是tiny

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

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

Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

我们使用的 mariadb, 用的这个审计工具 https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-audit-plugin/ 这个工具一点都不考虑后期对数据的处理, 因为他的日志是这样的 20180727 11:40:17,aaa-main-mariadb-bjc-001,user,10.1.111.11,3125928,6493942844,QUERY,account,'select id, company_id, user_id, department, t

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_

Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 文件部分如下: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20 1

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

My name is Farooq and I am with HDinsight support team here at Microsoft. In this blog I will try to give some brief overview of Sqoop in HDinsight and then use an example of importing data from a Windows Azure SQL Database table to HDInsight cluster

学校数字化平台富文本编辑器一直用的ewebeditor,应该说非常的好,支持常用office文档的直接导入,极大的方便了老师们资料的上传,最近在规划整个数字化校园向全平台改版,框架采用bootstrap构造,信息输入还是采用ewebeditor,对于视频如果要做到全平台最好的格式就是Mp4+html5,而ewebeditor本身不支持,所以把ewebeditor和ckplayer整合下,需要的朋友可以自行拿去.具体的操作如下,拷贝ckplaer到ewebeditor的plugin下,修改 js下

根据VisualGDB官网(https://visualgdb.com)的帮助文档大致翻译而成.主要是作为个人学习记录.有错误的地方,Robin欢迎大家指正. 1 复杂问题的直观解决方案 只需要轻点几下鼠标,就可以使用VisualGDB轻松地去完成如下任务: 创建新的Linux项目: 导入已经存在的项目: Attach到一个进程上: 调试已经构建好的可执行程序: 打开崩溃dump文件. 能够以如下方式来构建和调试代码: 直接在Linux平台上构建和调试代码: 使用交叉编译器,在Windows平台

文章目录 一.综述 1.1 项目说明 1.2 项目结构 二.配置多数据源并支持分布式事务 2.1 导入基本依赖 2.2 在yml中配置多数据源信息 2.3 进行多数据源的配置 三.整合结果测试 3.1 测试数据库整合结果 3.2 测试单数据库事务 3.3 测试分布式事务 3.4 测试druid数据源是否整合成功 四.JTA与两阶段提交 4.1 XA 与 JTA 4.2 两阶段提交 五.常见整合异常 参考资料 一.综述 1.1 项目说明 本用例基于spring boot + druid + myb