思路一:重定向 在我不知道工具 ,也不熟悉HIQL语法的情况下,没办法了,只有选择一个最简单粗暴的方法,重定向. 在shell中使用 hive -e 可以在shell中执行hive命令,hive -f可以执行文件之中的sql语句,需要什么数据,就把它查询出来,最后重定向到指定目录之下. 思路二:hql语法 在hive中使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY将数据导出到指定目录,若要导入到HDFS,删掉lLOCAL即可 导出之后的文件,如果在windows打开会存在一

mysqldump指定编码导出数据 第一步,导出旧库 mysqldump --default-character-set=latin1 -uroot -pXXX --database db >     /tmp/old.sql 第二步,转换编码 iconv -t utf-8 -f gb2312 -c /tmp/old.sql > /tmp/new.sql 第三步,导入新库 修改new.sql,增加一条sql语句: "SET NAMES utf8;",保存. mysql -h

阅文时长 | 0.05分钟 字数统计 | 142.4字符 主要内容 | 1.引言&背景 2.Stuff函数语法&模拟场景 3.声明与参考资料 『MSSQL·将一对多的数据合并为以指定分隔符的数据』 编写人 | SCscHero 编写时间 | 2021/5/16 PM1:25 文章类型 | 系列 完成度 | 已完成 座右铭 每一个伟大的事业,都有一个微不足道的开始. 一.引言&背景   完成度:100% a) 应对问题 如何将数据按某个字段合并为一行的数据? 如何一对多的数据合并为一

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

废话少说,直接上代码! package cn.com.oozie.demo;  import java.io.IOException;  import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org

1.导出文件路径 FEED_URI = 'export_data/%(name)s.data' 2.导出数据格式 FEED_FORMAT = 'csv' 3.导出文件编码 FEED_EXPORT_ENCODING = 'gbk' 4.导出数据包含的字段(默认情况下导出所有字段),并指定次序 FEED_EXPORT_FIELDS = ['f1', 'f2', 'f3']

<------ 导入 ------> 从本地目录文件导入Hive表 语法:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL : 区分是从本地,还是HDFS 导入 OVERWRITE : 表示重写:不加,表示追加写入 PARTITION(par1='val1') : 指定分区 步骤: 1. 新建一张Hiv

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

在爬取一个网站时,想要爬取的数据通常分布到多个页面中,每个页面包含一部分数据以及其他页面的链接,提取链接有使用 Selector 和使用 Linkextractor 两种方法. 1.使用Selector 因为链接也是页面中的数据,所以可以使用与提取数据相同的方法进行提取,在提取少量或(几个)链接或提取规则比较简单时,使用 Selector 就足够了. 2.使用 LinkExtractor Scrapy 提供了一个专门用于提取链接的类 LinkExtractor,在提取大量链接或提取规则比较复杂时

导出数据 在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字. HIVE/HDFS到RDBMS $ bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-

一.导入数据进hive表 1.语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2...)] ## * 原始文件的存储位置 *在本地要写local *在HDFS不用写local * 'filepath' 文件路径要加引号 * 对表的数据是否覆盖 * 覆盖要写overwrite * 追加不写overwrite * 分区表要写par

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

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

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

一.Hive数据导入导出 1.hive数据导出 很多时候,我们在hive中执行select语句,希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中,hive提供了方便的关键词,来实现上面所述的功能. 1.将select的结果放到一个新表中(首先要用create table创建新的表格) insert overwrite table table_name2 select id,name from table_name2; 将从表table_name2中查询的数据插入到表t

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

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

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

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

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

目录 一.数据导入 1.1 [load]--向数据中装载数据 案例 1.2 [insert]--查询语句向表中插入数据 案例 1.3 [as select]--查询语句中创建表且加载数据 案例 1.4 [location]--创建表指定location加载数据 案例 1.5 [import]--import数据到Hive中 案例 1.6 [sqoop]--工具导入 二.数据导出 1.1[insert]--insert导出 案例 1.2[hadoop fs -get]--hadoop命令导出 案例