运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.ja

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

本文收集于本人的笔记本,由于找不到原文出处.在此省略,如哪位知道可以联系我加上. 核心是利用mysql系统表和“optimize table 表名”命令,对mysql数据表进行空间的释放.由于delete和drop table都不会释放表空间(truncate 命令会释放表空间[将所有的数据都删除]),所以需要利用optimize 命令进行释放. 这个存储过程目的是给一个库的所有表来整理碎片的.一个表随着插入很频繁,或者一直更新不停的,就会积累好多碎片.如果及时整理一下,查询效率会高出好多. D

前几天发现服务器上的mysql出现锁表了,show processlist后发现好多都是因为写进session才锁表的,看到这个想起了会不会是硬盘空间不够了,马上查看了服务器硬盘空间,发现都100%了,马上清理硬盘空间,清理完后,还要杀掉mysql里锁表的进程,网上搜了个shell脚本来kill锁表的进程. 1.下面是脚本内容:   cat /root/soft_shell/mysql_sleep_kill.sh #!/bin/bash >/root/locked_log.txt >kill_

sql数据库系统表,常用的(sysobjects,sysindexes,sysindexkeys,SYSCOLUMNS,SYSTYPES 及更多解释说明): https://docs.microsoft.com/zh-tw/previous-versions/sql/sql-server-2012/ms177596(v%3dsql.110) 系统存储过程sp_spaceused: 执行sp_spaceused存储过程的时候可以不用带参数,直接执行,或者exec sp_spaceused都可以,返

本文简要说明了MySQL数据库安装好后自带的INFORMATION_SCHEMA,MySQL,TEST三个数据库的用途. 第一个数据库INFORMATION_SCHEMA: 提供了访问数据库元数据的方式.元数据是关于数据的数据,如数据库名或表名,列的数据类型,或访问权限等.有些时候用于表述该信息的其他术语包括"数据词典"和"系统目录".INFORMATION_SCHEMA是信息数据库,其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息.在INFORMATIO

①mysql > show create table 表名; ②mysql > desc 表名; ③mysql > describe 表名;

mysql修改列 mysql增加列,修改列名.列属性,删除列语句   mysql修改表名,列名,列类型,添加表列,删除表列     alter table test rename test1; --修改表名     alter table test add  column name varchar(10); --添加表列      alter table test drop  column name; --删除表列     alter table test modify address char

http://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html 一.MySQL 创建数据表 创建MySQL数据表需要以下信息: 表名 表字段名 定义每个表字段 语法 以下为创建MySQL数据表的SQL通用语法: CREATE TABLE table_name (column_name column_type); 以下例子中我们将在 RUNOOB 数据库中创建数据表runoob_tbl: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`

背景 从mysql.slow_log 获取慢查询日志很慢,该表是csv表,没有索引. 想添加索引来加速访问,而csv引擎不能添加索引(csv引擎存储是以逗号分割的文本来存储的),只能改存储引擎来添加索引了 mysql.slow_log表能改成myisam,不能改成innodb

章节 Python MySQL 入门 Python MySQL 创建数据库 Python MySQL 创建表 Python MySQL 插入表 Python MySQL Select Python MySQL Where Python MySQL Order By Python MySQL Delete Python MySQL 删除表 Python MySQL Update Python MySQL Limit Python MySQL Join 删除表 可以使用"DROP table&quo

章节 Python MySQL 入门 Python MySQL 创建数据库 Python MySQL 创建表 Python MySQL 插入表 Python MySQL Select Python MySQL Where Python MySQL Order By Python MySQL Delete Python MySQL 删除表 Python MySQL Update Python MySQL Limit Python MySQL Join 创建表 要在MySQL中创建表,可使用"CRE

章节 Python MySQL 入门 Python MySQL 创建数据库 Python MySQL 创建表 Python MySQL 插入表 Python MySQL Select Python MySQL Where Python MySQL Order By Python MySQL Delete Python MySQL 删除表 Python MySQL Update Python MySQL Limit Python MySQL Join 插入表 要把记录插入到MySQL中的表中,使用

这篇文章主要介绍了MySQL中基本的用户和权限管理方法,包括各个权限所能操作的事务以及操作权限的一些常用命令语句,是MySQL入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下 一.简介 各大帖子及文章都会讲到数据库的权限按最小权限为原则,这句话本身没有错,但是却是一句空话.因为最小权限,这个东西太抽象,很多时候你并弄不清楚具体他需要哪些权限. 现在很多mysql用着root账户在操作,并不是大家不知道用root权限太大不安全,而是很多人并不知道该给予什么样的权限既安全又能保证正常运行.所以,本文更多的

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

sqoop将mysql数据表导入到hive报错 [root@ip---- lib]# sqoop import --connect jdbc:mysql://54.223.175.12:3308/gxt3 --username guesttest --password guesttest --table ecomaccessv3 -m 1 --hive-import Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH--.cdh5./bin/../lib/sqoop/../ac

[问题原因]服务器突然断电 [故障报告]数据库表结构损坏 [解决思路]进入强制恢复模式,备份库表及数据重建 故障发现 周末公司断电,周一启动数据库就直接报错了 查看日志 上面标记的log,明确表示是非正常关机(InnoDB: Database was not shutdown normally!)导致表结构损坏了,并且在最后给出了三种修复建议: 1)权限问题.我的文件无此类问题,略过该方案 2)跳过当前表恢复.我出错的表比较重要,全额无法通过备份恢复,所以该方案也不合适 3)调整强制恢复级别,强

Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.