Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

背景 使用sqoop从mysql导数据到hive,从本地服务器是可以访问mysql的(本地服务器是hadoop集群的一个datanode),但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下: 从报错可以看出,是数据库连接失败,很常见的问题,但是从本地是可以直连mysql的. 因为sqoop导数据的时候,默认会启动4个map task,这4个map task会随机启动在不动的datanode上,所以在想,是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致. 但是需要先搞清楚,sqoop在抽取数

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

From:https://my.oschina.net/simpleton/blog/525675 一.什么是ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. 二.Kettle简单说明 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定

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

删除MySQL重复数据 项目背景 在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据.因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据.对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据. 问题描述 数据库的表结构很简单,如下: +----------------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field

这篇文章主要介绍了MySQL修改数据表存储引擎的3种方法介绍,分别是直接修改.导出导入.创建插入3种方法, 可以参考下   MySQL作为最常用的数据库,经常遇到各种各样的问题.今天要说的就是表存储引擎的修改.有三种方式,列表如下. 1.真接修改.在数据多的时候比较慢,而且在修改时会影响读取性能.my_table是操作的表,innoDB是新的存储引擎. 代码如下: ALTER TABLE my_table ENGINE=InnoDB 2.导出,导入.这个比较容易操作,直接把导出来的sql文件给改

前面讲过了怎么通过mapreduce把mysql的一张表的数据放到另外一张表中,这次讲的是把mysql的数据读取到hdfs里面去 具体怎么搭建环境我这里就不多说了.参考 通过mapreduce把mysql的一张表的数据导到另外一张表中 也在eclipse里面创建一个mapreduce工程 具体的实现代码 package com.gong.mrmysql; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOE

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

前言: 在系统正常运作一定时间后,随着市场.产品汪的需求不断变更,比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求:  而 MySQL 在体量上了千万.亿级别数据的时候,Alter Table 的操作,可以让你等一天,而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力. 第一时间想到的解决方案就是新建一张表,去掉索引等关联关系,然后加上需要修改的字段,接着写上 insert select 语句进行导数据, 后面发现加上重建索引的操作,时间上几乎没有出入: 针对这种问题,赶紧翻翻

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

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

根据mysql内数据,python建倒排索引,再导回mysql内. 先把mysql内的数据导出,先导出为csv文件,因为有中文,直接打开csv文件会乱码,再直接改文件的后缀为txt,这样打开时不会是乱码,在第一行输入列名 保存时选另存为,将编码格式改为utf-8 这是建倒排索引时的代码(sort列没有空格和逗号) 运行是会报一个warning,但是结果没问题,代码结合了网络搜索结果,和我自己的修改,引用自: https://blog.csdn.net/luoganttcc/article/det

mysql设置了自增长主键ID,插入失败的那个自增长ID也加一的,比如失败5个,下一个成功的不是在原来最后成功数据加1,而是直接变成加6了,失败次数一次就自动增长1了,能不能让失败的不增长的? 或者说mysql插入数据失败,怎么能防止主键增长? MYSQL不保证AUTO_INCREMENT依次增长(1,2,3,4,5),但是可以保证正向增长(1,3,5,9)所以,当你某次操作失败后,下次AUTO_INCREMENT就不是顺序的了. innodb的自增是缓存在内存字典中的,分配方式是先预留,然后再

介绍 在日常维护工作当中经常会需要对数据进行导出操作,而mysqldump是导出数据过程中使用非常频繁的一个工具:它自带的功能参数非常多,文章中会列举出一些常用的操作,在文章末尾会将所有的参数详细说明列出来. 语法: 默认不带参数的导出,导出文本内容大概如下:创建数据库判断语句-删除表-创建表-锁表-禁用索引-插入数据-启用索引-解锁表. Usage: mysqldump [OPTIONS] database [tables] OR mysqldump [OPTIONS] --databases

MySQL数据库数据存放位置修改 MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL 最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一.MySQL 是开源的,所以你不需要支付额外的费用.MySQL 对 PHP 有很好的支持,PHP是目前最流行的 Web 开发语言.大部分的PHP开发者都会

什么是solr solr是基于Lucene的全文搜索服务器,对Lucene进行了扩展优化. 准备工作 首先,去下载以下软件包: JDK8:jdk-8u60-linux-x64.tar.gz TOMCAT8:apache-tomcat-8.5.4.zip SOLR5.5.3:solr-5.5.3.zip 并上传到到linux服务器某个路径下,如下图,我放置在/usr/local/solr目录下:

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

mysql 查询数据时按照A-Z顺序排序返回结果集 $sql = "SELECT * , ELT( INTERVAL( CONV( HEX( left( name, 1 ) ) , 16, 10 ) , 0xB0A1, 0xB0C5, 0xB2C1, 0xB4EE, 0xB6EA, 0xB7A2, 0xB8C1, 0xB9FE, 0xBBF7, 0xBFA6, 0xC0AC, 0xC2E8, 0xC4C3, 0xC5B6, 0xC5BE, 0xC6DA, 0xC8BB, 0xC8F6, 0xCB

一:关于mysql表数据大小 我们知道mysql存储数据文件一般使用表空间存储 当mysql使用innodb存储引擎的时候,mysql使用表存储数据分为共享表空间和独享表空间两种方式 ·共享表空间:Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面,而这个表空间可以由很多个文件组成,一个表可以跨多个文件存在. 所以其大小限制不再是文件大小的限制,而是其自身的限制 -->innodb官方显示表空间的最大限制为64TB ·独享表空间:每个表的数据以一个单独的文件来存放,这个时候的单表限制,又变成文件系

mysql如果数据不存在,则插入新数据,否则更新的实现方法 //如果不存在,则插入新数据 $sql = "INSERT INTO {$ecs->table('cat_lang')} (cat_id,lang_id,cat_name,keywords,cat_desc) VALUES({$cat_id},{$k},'{$val['cat_name']}','{$val['keywords']}','{$val['cat_desc']}') ON DUPLICATE KEY UPDATE ca