Sqoop-将Hive ORC表导出到MySQL sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 1234qwer --table company_test --hcatalog-database view_company --hcatalog-table company_test --hcatalog-partition-keys curdate  --hcatalog-par

   1.hive 的导入导出 1.1 hive的常见数据导入方法 1.1.1 从本地系统中导入数据到hive表 1.创建student表 [ROW FORMAT DELIMITED]关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符.[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE,如果文件数据是纯文本,就是使用 [STORED AS TEXTFILE],然后从本地直接拷贝到HDFS上,hive直接可以识别数据. 2本地创建文件

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

[最后的冲刺]android中excel表的导入和数据处理 ——学校课程的查询和修改 1.编写 The Class类把课程表courses.db当做一个实体类,hashcode和equals这两个类是为了判断输入的查询内容和Excel表中的内容是否一致. 并在java里面区别两个对象是否一致 public class TheClass { private String classname; private String type; private String teacher; private

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

步骤一: hive> add jar /setup/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar; hive> add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar; 步骤二: hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUD

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo

  1.情景展示 本地可以直接连接2个不同的远程数据库: 两个数据库由于网络不通,无法建立DBLINK完成数据传输: 将A库中C表的数据插入到B库中C表,如何快速实现? 2.解决方案 通过kettle可以实现, 准备工作: kettle工具的下载及将对应的数据库所需的jar包拷贝至其lib目录下 具体操作: 第一步:启动Spoon.bat文件: 第二步:建表输出: 选中“转换”-->右键-->新建-->输出-->表输出-->将其拖拽至右侧空白区域任意位置: 双击转换区域的“表

一.外部表 1.hive中表的类型 管理表 托管表(外部表) #内部表 >内部表也称之为MANAGED_TABLE: >默认存储在/user/hive/warehouse下,也可以通过location指定: >删除表时,会删除表数据以及元数据: 外部表 >外部表称之为EXTERNAL_TABLE: >在创建表时可以自己指定目录位置(LOCATION): >删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: Managed Table 这种表也被称作Internal Table.这

orc表 创建具备ACID及Transactions的表 这里的表需要具备下面几个条件:  1. 必须以 ORC 格式存储  2. 必须分 bucket,且不能 sort  3. 必须显式声明transations --partitioned by (createtime string)   create table if not exists user_orc( id int, name string, createdate string, updatedate date ) clustere

""" 功能:将Excel数据导入到MySQL数据库 """ import xlrd import MySQLdb # Open the workbook and define the worksheet book = xlrd.open_workbook("pytest.xls") sheet = book.sheet_by_name("source") #建立一个MySQL连接 database = M

create table if not exists test_orc( name string, age int, address string ) partitioned by (dt string)STORED AS ORC; set hive.execution.engine=tez; set hive.llap.execution.mode=auto; select * from test_orc;

hive使用drop table 表名删除表时报错,return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException 刚开始使用mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar报错,换成了mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar好了,应该是jar包版本问题

mysql -uroot -proot -Dcollege</home/wwwroot/default/data/xlxxb_2014-10-16.txt;

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创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

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

今天,是我来公司第二周的第一天. 作为新入职的实习生,目前还没适合我的实质项目工作,今天的学习任务是: 把execel表数据导入到mysql数据库,再练习下java操作JDBC. 先了解下execel表数据导入mysql的数据库的背景原因.好处: 在web开发过程中,或者在其他的开发任务中,我们常常需要将符合格式的数据,导入到我们自己的mysql数据库中,这样既方便,又省事,可以分工明确,你只需要提供相应的规范,策划或者其他人员按照你的文档,填写相应的格式的excel的文件,然后你就可以把数据录