背景:需要将HBase中表xyz(列簇cf1,列val)迁移至Hive 1. 建立Hive和HBase的映射关系     1.1 运行hive shell进入hive命令行模式,运行如下脚本 CREATE EXTERNAL TABLE hbase_student(key int, value string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.colum

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

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.

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

hbase数据导入: 参考http://blog.csdn.net/hua840812/article/details/7414875,在把代码copy下来后,发现运行总是报错: java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable, recieved org.apache.hadoop.io.LongWritable: 原因是m

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_

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

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

一.概述 HBase官方提供了基于Mapreduce的批量数据导入工具:Bulk load和ImportTsv.关于Bulk load大家可以看下我另一篇博文. 通常HBase用户会使用HBase API导数,但是如果一次性导入大批量数据,可能占用大量Regionserver资源,影响存储在该Regionserver上其他表的查询,本文将会从源码上解析ImportTsv数据导入工具,探究如何高效导入数据到HBase. 二.ImportTsv介绍 ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具

一.概述 HBase本身提供了非常多种数据导入的方式,通常有两种经常使用方式: 1.使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 2.还有一种方式就是使用HBase原生Client API 这两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信.一次性入库大量数据时,特别占用资源,所以都不是最有效的.了解过HBase底层原理的应该都知道,HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的,一个比較高效便捷的方法就是使

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

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

hbase中自带一些数据导入.导出工具 1. ImportTsv直接导入 1.1 hbase中建表 create 'testtable4','cf1','cf2' 1.2 准备数据文件data.txt,上传到hdfs 1,tom,m 2,jack,m 3,lili,f hadoop fs -put data.txt /user/dw_hbkal/przhang 1.3 使用命令导入 bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Di

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

平时用于从生产环境hbase到导出数据到测试环境. 导入数据: import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.

# 导入 load data local inpath '/root/mr/The_Man_of_Property.txt' insert into table article; # 提示 FAILED: ParseException line 1:58 extraneous input 'insert' expecting INTO near '<EOF>' # 查找半天没发现哪里有问题,怎么试都没用,把表重新建还是一样的问题. # 于是把 insert 改为 overwrite 就可以了.

一. sqoop: mysql->hive sqoop import -m 1 --hive-import --connect "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/TEST?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai" --username sa --password-

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,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. Hiv

一. Hive数据迁移 场景:两个Hadoop平台集群之间Hive表迁移. 基本思路:Hive表元数据和文件数据export到HDFS文件,通过Distcp将HDFS迁移到另一个集群的HDFS文件,再通过import在新Hive中建表: 1.Hive数据导出 此步骤在原平台执行将Hive表元数据和文件数据export到平台HDFS文件 1) 获得hive表的元数据信息 ret=$(hive -e 'show tables;' | grep -v _es | grep -v _hb | grep