有一份csv格式的文件,大小在14G左右.max_binlog_cache_size=4G. 登录mysql实例,选择对应的表通过load data往指定表里导数.大概20分钟左右,报以下错误: ERROR 1197 (HY000) at line 2: Multi-statement transaction required more than 'max_binlog_cache_size' bytes of storage; increase this mysqld variable and

问题现象: l有一份csv格式的文件,大小在14G左右.max_binlog_cache_size=4G. 登录mysql实例,选择对应的表通过load data往指定表里导数.大概20分钟左右,报以下错误: ERROR 1197 (HY000) at line 2: Multi-statement transaction required more than 'max_binlog_cache_size' bytes of storage; increase this mysqld varia

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

在通过SQL Server向导中的SQL语句导数据时,默认情况下源表中的nvarchar字段类型会变成202,解决此问题的方法是,要重新选择一下对应的数据接收表.

从SQLServer导数据到Oracle大概有以下几种方法: 使用SSMS的导出数据向导,使用Microsoft ODBC for Oracle或Oracle Provider for OLE DB连接到Oracle 导出到平面文件 导出包含数据的SQL脚本. 使用ETL工具. 自己开发软件. 以下使用第2种方法来进行数据迁移的. 使用BCP合适导出大容量数据.这里导出千万级别的数据,也是很快就能成功. 如果导出时还需要做一些数据的处理,比如多表关联,字符处理等,比较复杂的逻辑,最好是做成存储过

告诉你一个最快的方法,用SQLServer连接DBF 在SQLServer中执行 SELECT * into bmk FROM OpenDataSource( ‘Microsoft.Jet.OLEDB.4.0‘,  ‘Data Source="e:\share";User ID=Admin;Password=;Extended properties=dBase 5.0‘)...bmk 这样就可以把e:\share中的bmk.dbf表导入到Sqlserver中, 速度是最快的 把压箱底的

背景 使用sqoop从mysql导数据到hive,从本地服务器是可以访问mysql的(本地服务器是hadoop集群的一个datanode),但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下: 从报错可以看出,是数据库连接失败,很常见的问题,但是从本地是可以直连mysql的. 因为sqoop导数据的时候,默认会启动4个map task,这4个map task会随机启动在不动的datanode上,所以在想,是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致. 但是需要先搞清楚,sqoop在抽取数

1. 使用Sql Server的企业管理器导入(推荐) 优点: 可以指定导入的表. 缺点: 转成Oracle时, 对应的数据类型要一个一个手动修改   2.使用ORACLE官方提供的Sql Developer(不推荐) 使用教程: http://blog.csdn.net/caijing3210/article/details/7105313  (Oracle官方也有教程) 优点: 数据类型会进行转换 存储过程也可以导(真不知道会翻译成什么样子) 缺点:   安装麻烦: 要下载Sql Serve

博文链接:http://haoyuanliu.github.io/2016/04/29/mysql/ 对,我是来骗访问量的!O(∩_∩)O~~ 在使用MySQL进行文件数据读取的时候,在终端敲入命令行 mysql> LOAD DATA INFILE 'home/pinseng/mysql_learn/shiyanlou/sql6/in.txt' INTO TABLE employee; 会出现如下错误: ERROR 13 (HY000): Can't get stat of '/var/lib/

解决办法如下: 0x1 ->请求数据时加上缺少的类型 AFHTTPSessionManager *manager = [selfAFHTTPSessionManager];//    manager.responseSerializer.acceptableContentTypes = [NSSet setWithObject:@"text/html"];    [manager GET:URLString parameters:parameters progress:nilsu

实际工程应用中,从数据库导出数据创建索引再常见不过了,现在实验一下从数据库导入数据创建索引. 一.版本说明 Solr版本:4.7.0 数据库:sqlserver2005 二.配置步骤 1.  准备的jar包 1)  solr-dataimporthandler-extras-4.7.0.jar:在solr发布包solr-4.7.0\dist里面有 2)  solr-dataimporthandler-4.7.0.jar:在solr发布包solr-4.7.0\dist里面有 3)  jtds-1.

运行环境: Windows10 和 Deepin15.7, MySQL14.4, Java1.8.0_181使用工具: poi,JDBC数据规模: 35万条,5个文件夹,146个Excel文件(.xls,.xlsx) 一开始在win10里运行,需要3个小时,把我吓到了,当时也没多想,导完数据就做处理去了.后来到deepin里导(电脑装的双系统),同样的数据,同样的代码,只需要100秒左右,又把我吓到了,这差距咋这么大呢.虽然deepin装在固态里,但也不至于直接差了整整一百倍吧. 然后我就又回到

通过oracle10g 访问sql server 2008 导数据步骤 最近在项目中遇到要将Oracle数据库的数据导入到SQL server数据库中,解决办法如下: 一.准备工作 配置Oracle 客户端(TNS 监听)tnsnames.ora 文件,其中需要注意文件中的数据库别名“ORADB”,确保主机可以通过SQLPlus 访问远程Oracle 数据库.示例如下: ORADB= (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST =HOSTIP)

启用Ad Hoc Distributed Queries: reconfigure exec sp_configure 'Ad Hoc Distributed Queries',1 reconfigure 使用完成后,关闭Ad Hoc Distributed Queries: reconfigure exec sp_configure 'show advanced options',0 reconfigure /*不同服务器数据库之间的数据操作*/ --创建链接服务器 exec sp_addli

*.xls   2003的excel有行数限制,65535行好像,所以数据库行数多的时候,选择导出为*.xlsx文件 要装一下Microsoft.ACE.OLEDB.12.0(以下简称 ACE 引擎),Microsoft.Jet.OLEDB.4.0   Jet 引擎用于 Office 97-2003,但不能用于 Office 2007. Excel 12.0                 xls是4.0的数值,xlsx的要12以后的数值了. 导出数据的代码 insert into OPENRO

安装完CDH后,发现里面的东东实在是太多了,对于一个初学大数据的来说就犹如刘姥姥进了大观园,很新奇,这些东东每个单拿出来都够喝一壶的. 接来来就是一步一步地学习了,先大致学习了每个模组大致做什么用的,然后再按模组一个一个细致学习,并实际演练. 我给自已的第一个课题是如何将Sql Server的一个表数据导入到HDFS中,网上有很多这样的教程,不过我觉得最有用的还是官网的User Guide,网上的教程直接把命令列出来,后面的参数基本没有用,因此可以考虑官网User Gruide进行详细了解. 步

这里导入导出路径都在D盘下,默认文件名为:example.dmpexp方式导出数据相关参数项如下: 关键字  说明  默认USERID                     用户名/口令FULL                         导出整个文件  (N)BUFFER                    数据缓冲区的大小OWNER                     导出指定的所有者用户名列表FILE                           输出文件 (EXPDAT

[root@hadoop1 conf]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.122.15:3306/company --username sqoop --password 123456 --table erp_card --warehouse-dir=/test02 --hive-import --create-hive-table ERROR hive.HiveConfig: Could not load org.apache.hadoop

Greenplum and Hadoop HDFS integration Step 1: Install Java on greenplum Step 2: Set JAVA and HADOOP home for gpadmin export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_26 export HADOOP_HOME=/home/hadoop Step 3: Modify postgresql.conf file /data/disk1/gp/master/gpse

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