在hive中,一般情况下通过 use my_hive_db; set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles=true; ; ; insert overwrite directory '/user/myuser/temp/scenemapbuild/' row format delimited fields terminated by ',' select * from scenemapbuild; 导出文件时,会遇本来表中本来字

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

通过上一步,环境已搭建好了. 下面开始实战, 首先,编写链接mysql的函数conn_sql.py import pymysql def sql_conn(u,pwd,h,db): conn=pymysql.connect(user=u,passwd=pwd,host=h,db=db) #print("连接数据库"+db+"成功了!!") return conn 在编写,查询数据库的语句:sql.py import pymysql import conn_sql d

1.使用mysqldump导出数据到本地sql文件 在mysql>bin下执行: 例如: mysqldump -hrm-2ze8mpi5i65429l1qvo.mysql.rds.aliyuncs.com -uchgg_erp_prod -p密码 -P3306 --set-gtid-purged=OFF chgg_erp_prod >e:/中国汉广集团/生产环境数据/chgg_erp_prod.sql 例如: mysqldump -hrm-2ze8mpi5i65429l1qvo.mysql.r

要想操作excel和mysql首先需要安装python,然后是安装excel和mysql插件: 第一步安装python: 直接百度搜索,下载安装就可以了. 第二步安装excel插件: 首先到这个http://pypi.python.org/pypi/xlrd网址下载插件: 由于这个网站打开缓慢(国内打开国外网站的通病),可以到我这个网盘下载:下载 下载后,解压到一个固定目录,比如:我解压到d:\excel下 然后按ctrl+c打开运行cmd 进入到解压目录下(默认是c盘,进入d盘可以直接输入d:

今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况,搞了好久才解决.使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令,该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了,最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败. (1)众所周知hive表是没有主键与索引的,但是mysql的表一般在创建时就会指定主键,所以在把hive表中的数据导入mysql表的时候通常会使用原hive表中的多个字段构成联合主键

Excel连接到MySQL 即使当今时代我们拥有了类似微软水晶报表之类的强大报表工具和其他一些灵活的客户管 理应用工具,众多企业在分析诸如销售统计和收入信息的时候,微软的Excel依然是最常用的工具.这当然不是没有理由的:Excel以其强大丰富的各种功 能,已经成为办公环境中不可或缺的工具. 然而,现在公司正在逐渐地将数据开始存储在远程数据库中,这样可以供企业员工从不同的地方来阅读和修改数据.但是,以前固有的工作流程习惯是很难打破的.当你的老板需要从远端使用Excel以饼图的形势来看一下最近的销

<MySQL Workbench数据建模与开发> 基本信息 原书名:MySQL Workbench:Data Modeling & Development 原出版社: McGraw-Hill Osborne Media 作者: (美)麦克劳克林(McLaughlin, M.) 译者: 张骏温 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302363712 上架时间:2014-6-5 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:368 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数据库

原址:http://www.cnblogs.com/wicub/p/6094045.html   安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/ Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0807.htm

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

摘要:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是阿里云提供的一种快速.完全托管的EB级数据仓库解决方案.本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute,帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程. 直播视频回顾:MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 实验方案概述 本实验是对RDS同步数据到MaxCom

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

1.写出文件工具类 package ccc.utile; import java.io.*; /** * @author ccc * @version 1.0.0 * @ClassName WriteToFileExample.java * @Description TODO IO流 * @ProjectName ccc * @createTime 2021年08月07日 18:32:00 */ public class WriteToFileExample { /** * 追加写入数据到指定文

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

原文网址:http://www.bzfshop.net/article/180.html 对一个电子商务网站而言,最宝贵的资源就是数据.服务器是很廉价的东西,即使烧了好几个也问题不大,但是用户数据如果丢失了,那整个业务就会陷入停顿,一天由于业务停顿而带来的损失可能是好几个服务器几年的成本.随着棒主妇商城(http://www.bangzhufu.com)业务的增长,我们开始考虑异地容灾的问题,假如某天服务器突然报废了,或者机房整个挂掉了,或者机房所在城市发生地震了,我们需要保证公司业务的正常运行

--mysql 导出数据时, 数字类型的列如果位数过长,变为科学计数法问题在字段前加上\t即可select concat('\t',a.IDCARD_NO) from xxx a

hdfs到MySQL csv/txt文件到hdfs MySQL到hdfs  hive与hdfs的映射: drop table if exists emp;create table emp ( id int comment 'ID', emp_name string comment '姓名', job string ) comment '职业' row format delimited -- stored as rcfile location '/user/hive/warehouse/emp';

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

  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

两台Mysql数据库数据同步实现 做开发的时候要做Mysql的数据库同步,两台安装一样的系统,都是FreeBSD5.4,安装了Apache 2.0.55和PHP 4.4.0,Mysql的版本是4.1.15,都是目前最新的版本. 1. 安装配置 两台服务器,分别安装好Mysql,都安装在 /usr/local/mysql 目录下(安装步骤省略,请参考相关文档),两台服务器的IP分别是192.168.0.1和192.168.0.2,我们把192.168.0.1作为master数据库,把192.168