在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar,所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中. 1  首先安装sqoop,如果你使用的是cl

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

运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.ja

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

1从SQLServer导出数据 执行BCP: bcp "..." queryout "F:\test.txt" -c –S1.2.3.4 -Usa -P1111 命令参数含义: (1) 导入. 这个动作使用in命令完成,后面跟需要导入的文件名. (2) 导出. 这个动作使用out命令完成,后面跟需要导出的文件名. (3) 使用SQL语句导出. 这个动作使用queryout命令完成,它跟out类似,只是数据源不是表或视图名,而是SQL语句. (4) 导出格式文件. 这

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

有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地,这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的.数据导入至本地的HQL语法如下: INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A,使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码,同时,后续提取字段值时需要指定这个特殊的分隔符,在python中使用line.split('\x01')来进行切分在java中split("\\u000

bin/sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mini1:3306/study?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\ --username root \ --password root \ --table top_n_city \ --m \ --export-dir /movie/top_n_city/output/ \ --input-fields-terminated-by '\t'\

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 从MySQL数据库读取目标表数据,并处理 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect( host="**********", database="kimbo", user="kimbo_test", pas

1.使用insert导出 这种方式的优点在于既可以导出到hdfs上还可以导出到本地目录 下面以导出emp表中数据为例 insert overwrite local directory "/opt/module/data/export/emp" 如果去除local,则是导出到hdfs上 row format delimited fields terminated by "\t"   (格式,可选) select * from emp; 导出结果 2.使用export导

报错信息: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Unable to move source hdfs://localhost:9000/tmp/hive/daisy/185ccfc8-52f0-48e4-acd2-866340445241/hive_2020-01-21_11-00-58_110_6359830348207520702-1/-mr-10000 to destina

export是HDFS里的文件导出到RDBMS的工具,不能从hive.hbase导出数据,且HDFS文件只能是文本格式.如果要把hive表数据导出到RDBMS,可以先把hive表通过查询写入到一个临时表,临时用文本格式,然后再从该临时表目录里export数据. HDFS导出数据到MySQL  说明: (1).Sqoop与数据库通信,获取数据库表的元数据信息: (2).将Hadoop上的文件划分成若干个Split,每个Split由一个Map Task进行数据导出操作: 参数 --columns:指

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

mysqldump是MySQL自带的导出数据工具,通常我们用它来导出MySQL中,但是有时候我们需要导出MySQL数据库中某个表的部分数据作为测试. mysqldump命令中带有一个 --where/-w 参数,它用来设定数据导出的条件,使用方式和SQL查询命令中中的where基本上相同,命令格式如下: 导出单个表结构导出部分数据 mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 --where="筛选条件" > 导出文件路径 mysqldump -h54.0.88.53

hive综合hbase两个优势表中的:     1.实现数据导入到MYSQL.     2.实现hbase表转换为另外一张hbase表.  三个操作环节:      1.hbase关联hive作为外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_device_app(row_key string,genera_type string,install_type string,label string,meid string,model string,pkg_name string,s

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

异步导出数据到Mysql中 上次说过从Item中同步写入数据库,因为网络的下载速度和数据库的I/O速度是不一样的所以有可能会发生下载快,但是写入数据库速度慢,造成线程的堵塞:关于堵塞和非堵塞,同步和异步的关系,因为没接触过,所以也不是很好的理解,这里查看了些资料,已做记录 链接1:https://www.zhihu.com/question/19732473;http://wiki.jikexueyuan.com/project/twisted-intro/ 实现异步写入mysql数据库的思路:

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo

在日常工作中经常会遇见导出表中的数据到csv文件的操作,这里就简单总结一下导出的操作. 下面对csv文件的描述是摘录: 据RFC4180文档设置的,该文档全称Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files,其中详细描述了CSV格式,其要点包括: ()字段之间以逗号分隔,数据行之间以\r\n分隔: ()字符串以半角双引号包围,字符串本身的双引号用两个双引号表示. 这里关键点,我们导出的数据文件字段之间应该以逗号分

简介:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,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. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z