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

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea

Hive集成HBase可以有效利用HBase数据库的存储特性,如行更新和列索引等.在集成的过程中注意维持HBase jar包的一致性.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. 整合hive与hbase的过程如下: 1.将HBASE_HOME下的 hbase-common-0.96.2-hadoop2.jar 和 zookeeper-3.4.5.jar 拷贝(覆盖)到HIVE_HOME/l

//验证sqoop是否连接到mysql数据库sqoop list-tables --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username root --password root//导入整表到hdfssqoop import --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncodi

HBase使用bulkload批量导入数据 HBase可使用put命令向一张已经建好了的表中插入数据,然而,当遇到数据量非常大的情况,一条一条的进行插入效率将会大大降低,因此本篇博客将会整理提高批量导入的效率的一种可行方案,那就是使用Mapper类先进行数据清洗,再在APP中批量导入,废话不多说,我们直接开始吧! 1. 准备工作 首先我们准备好一份csv文件学生表,其中包含的是学生信息,具体信息如下: 对于此文件来说,每一行有四个字段,第一个代表rowkey,第二个代表name,第三个代表cou

分布式结构化存储系统-HBase访问方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. HBase提供了多种访问方式,包括HBase shell,HBase API,数据收集组件(比如Flume,Sqoop等),上层算框架以及Apache Phoenix等,本篇博客将详细介绍这几种方式. 一.HBase Shell HDFS提供了丰富的shell命令让用户更加容易管理HBase集群,你可以通过“$HBASE_HOME/bin/hbase shell”命令进入交互式命令后,并输

首先准备工具环境:hadoop2.7+mysql5.7+sqoop1.4+hive3.1 准备一张数据库表: 接下来就可以操作了... 一.将MySQL数据导入到hdfs 首先我测试将zhaopin表中的前100条数据导出来,只要id.jobname.salarylevel三个字段. 再Hdfs上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /data/base #用于存放数据 我们cd到sqoop目录下执行命令 # \ 用于换行bin/sqoop import \ --connect jd

目录: hdfs 命令操作本地 hbase Azure HDInsight HBase表数据导入本地 hbase hdfs命令操作本地hbase: 参见  HDP2.4安装(五):集群及组件安装 , 创建本地 hbase集群后,使用hadoop hdfs 命令在访问 hbase 存储数据时,数据在hdfs文件中的路径依赖于 hbase-site.xml 配置中hbase.rootdir参数,默认如下图: hdp2.4默认的目录地址为: hdfs://mycluster/apps/hbase/da

CDH是Cloudera的完全开源分布式Apache Hadoop及相关项目(包括Apache HBase).CDH的当前版本(4.2)引入的一个HBase新特性最近加入到了主干中,允许用户对指定表进行快照. 在CDH4.2之前,唯一能够备份或克隆表的方法就是使用复制/导出表或者在关闭表之后拷贝HDFS中所有的hfile.复制/导出是通过一系列工具调用MapReduce来扫描并复制表,这样会对域服务器的效率有直接的影响.关闭表会停止所有的读写操作,实际环境中往往无法接受. 相比之下HBase快照

一.正常按照数据库和表导入 \\前面介绍了通过底层文件得形式导入到hive的表中,或者直接导入到hdfs中,\\现在介绍通过hive的database和table命令来从上层操作.sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table payment --where "payment_id<=8000" --hive

先使用Tos建立模型,将Oracle中的数据导入到本地: build job后,形成独立可以运行的程序: 将生成的zip文件,上传到hadoop集群上,有hive环境的机器上: [hive@h1 work]$ ls file.zip jobInfo.properties join lib [hive@h1 work]$ cd join/ [hive@h1 join]$ ls bigdatademo items join_0_1.jar join_run.bat join_run.sh src u

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

通过snapshot对内网测试环境Hbase生产集群的全量数据(包括原始数据和治理后数据)复制到互联网Hbase临时集群.工具及原理: 1)         Hbase自带镜像导出工具(snapshot和ExportSnapshot) 2)         ExportSnapshot将执行一个MapReduce的Job ,它工作在HDFS层级,不会对Region server造成额外的负担,仅需指定HDFS的位置(即:输出集群的hbase.rootdir). 步骤: 1)         先确

用cxf+spring发布了webservice,发现生成的wsdl的types,message和portType都以import的方式导入的.. 原因:命名空间问题 我想要生成的wsdl在同个文件中包括所有的wsdl定义信息. 解决方法: 方法一: 将接口和实现类放到同一个包下,一般这样不科学. 方法二: 在接口类和实现类中的注解中加入命名空间属性配置,@WebService(targetNamespace="http://www.a.b.c/"),两个的值必须相同:或者接口的配置成

1.创建表:SQL> conn scott/tiger@orcl;已连接. SQL> CREATE TABLE EMP2 AS SELECT * FROM EMP WHERE 1=2; 表已创建. SQL> SELECT * FROM EMP2; 未选定行 ====================2.以控制文件方式导入数据==编写控制文件: 保存为:D:\oracletest\testSqlLdr1.ctl LOAD DATA INFILE * INTO TABLE EMP2 FILED

--Oracle impdp通过network_link不落地方式导入数据 -----------------------------------------------------2014/01/14 由于磁盘空间的客观原因,不能采用rman和expdp方式生成落地文件进行恢复或导入操作,所以最终还是决定采用impdp采用network_link方式进行数据导入,这个方式真的非常不错,并且由于impdp可以直接在服务器端后台运行,所以可以无人值守,第二天只需要检查logfile即可 此处略去创

hbase 2.0.2 hbase standalone方式启动报错: 2019-01-17 15:49:08,730 ERROR [Thread-24] master.HMaster: Failed to become active master java.lang.IllegalStateException: The procedure WAL relies on the ability to hsync for proper operation during component failu

外部文件导入到Hive的例子: [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ cat customers.txt001 Ali us002 Bsb ca003 Carls mx [t

object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa