1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

  目录 前言 一.使用的导入命令 二.遇到的问题及解决 1. 用文本字段进行分区的问题 2. Hadoop历史服务器Hadoop JobHistory没开启的问题 3. 连接元数据存储数据库报错 4. 没有在hive创建数据库 5. 其他警告和报错 三.参考 回到顶部 前言 这篇文章主要是用sqoop从mysql导入数据到hive时遇到的坑的总结. 环境: 系统:Centos 6.5 Hadoop:Apache,2.7.3 Mysql:5.1.73 JDK:1.8 Sqoop:1.4.7 Ha

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

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

简单配置了sqoop之后开始使用,之前用的时候很好用,也不记得有没有启动hivemetastore,今天用的时候没有启动,结果导入数据时,如果使用了db.tablename,就会出现找不到数据库的错,一直找到不到原因, 换了sqoop还是一样,后来查了一下,在sqoop/conf下多了一个metastore.db的文件夹,我把这个文件删了,然后把hive-site.xml的文件从hive/conf中复制过来. 此时问题解决

1. 通过Hive view CREATE EXTERNAL TABLE if not exists finance.json_serde_optd_table ( retCode string, retMsg string, data array<struct< secid:string,="" tradedate:date,="" optid:string,="" ticker:string,="" secsh

sqoop import -fs hdfs://x.x.x.x:8020 -jt local --connect "jdbc:oracle:thin:@x.x.x.x:1521:testdb" --username user2 --password user2 --verbose --as-textfile --delete-target-dir -m 1 --query "select * from test_tb where \$CONDITIONS" --ta

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 每一行的数据是这样的id name age gender birthday (my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/* 1 zhangsan 10 male NULL 2 lisi NULL NULL NULL 3 wangwu NULL NULL NULL

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

Kylin构建Cube的时候老是报错,说是有空值,其实源数据中是不存在空值的.为什么建Cube的时候会有呢? 执行完毕后使用Hive查询发现多了好几行全部是null的行. 这在源数据中是不存在的.分析可能的原因是文本类型中存在特殊字符,例如 Tab,回车,换行字符.所以在抽取源数据中增加过滤. Sql中的特殊字符 char(9) 水平制表符char(10)换行键char(13)回车键 原来的SQL select FItemID,FParentID ,FNumber ,FName from 表名

在使用Hive的过程中,导入数据是必不可少的步骤,不同的数据导入方式效率也不一样,本文总结Hive四种不同的数据导入方式: 从本地文件系统导入数据 从HDFS中导入数据 从其他的Hive表中导入数据 创建表的同时导入数据 使用导入数据时,会使用到into和overwrite into两个关键字,into是在当前表追加数据,而overwrite into是删除当前表的数据然后在导入数据. 从本地系统导入数据 在Hive中创建load_data_local表,该表中有两个字段,一个是name一个是a

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

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.hive-table 从mysql导入数据到hive表中,可以使用--hive-table来指定hive的表名,不指定hive表名,则hive表名与mysql表名保持一致. sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person --hive-import --fields-terminated-by '|' --lines-termina

sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表,检索出表中所有的列及数据类型,然后将