Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一般都是选用一些字段进行增量的导入,为了支持增量的导入,sqoop也给我们考虑到了这种情况并且支持增量的导入数据 增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术. 它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入. 下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项. --inc

场景:服务器要升级,之前在linux部署的mongodb没有用docker,升级后,mongodb要用docker部署,并将原有的mongodb数据导入到docker部署的mongodb中. 1.在linux安装的mongodb文件下导出mongodb数据 ./bin/mongodump -h ip:port  -d 数据库名 -o  linux环境下指定的文件夹 //如有用户名,则加上 --username xxx --password xxx 2.安装docker :docker run -

sqoop将mysql数据表导入到hive报错 [root@ip---- lib]# sqoop import --connect jdbc:mysql://54.223.175.12:3308/gxt3 --username guesttest --password guesttest --table ecomaccessv3 -m 1 --hive-import Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH--.cdh5./bin/../lib/sqoop/../ac

1.官方文档:https://docs.mongodb.com/ecosystem/tools/hadoop/ 2.Hive介绍: Hive特点: 1.hive是一个数据仓库,和oracle,mysql等数据仓库相比,它底层依赖于hdfs. 2.hive是sql解析引擎,将sql语句转换成Map/Reduce任务,然后在hadoop hdfs上执行 3.hive的表其实就是一个目录,hive中表的数据就在文件中 Hive元数据: Hive将元数据存储在数据库中( metastore),支持mys

一:大纲介绍 1.导入方式 load data local inpath 'local_file_path' into table tbname partition (date='',hour=''); 2.获取数据源 20161114/2016111402.log /2016111403.log /2016111404.log .......... 3.hive准备 导入分区表 二:准备 1.日志目录 日志目录:/etc/opt/datas/log_hive 日志的文件夹:20161114 2

一:大纲介绍 1.导入方式 load data local inpath 'local_file_path' into table tbname partition (date='',hour=''); 2.获取数据源 20161114/2016111402.log /2016111403.log /2016111404.log .......... 3.hive准备 导入分区表 二:准备 1.日志目录准备 日志目录:/etc/opt/datas/log_hive 日志的文件夹:20161114

1.配置源和目标的数据连接 源(oracle): 目标(Hive 2.1.1),需要事先将hive的驱动程序导入HHDI的lib目录中. Hive2.1.1需要的jar包如下:可根据自身情况更换hadoop和hive的jar包. hadoop-common-2.6.0.jar hive-common-2.1.0.jar hive-jdbc-2.1.0.jar hive-metastore-2.1.0.jar hive-serde-2.1.0.jar hive-service-2.1.0.jar

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

实现思路:       实现Java读取TXT文件中的内容并存到内存,将内存中的数据和mysql 数据库里面某张表数据的字段做一个比较,如果比较内存中的数据在mysql 里存在则不做处理,如果不存在则将该数据插入mysql数据库中 步骤1.读取文本数据   给一个string 返回值 步骤2.查询mysql 表中数据  给一个String 返回值 步骤3  .内存中文本数据和读取的mysql 数据做比较 /** * 实现读取文件信息 * * @param fileName * @return *

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

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

需求:redis缓存的数据隔段时间往MySQL中写入一次.如果按照job的增量导入,比如上次redis向mysql导入数据时间为8:00,下一次导入时间为9:00,8:20sqoop进行增量导入,导入的时*~8:20的数据,sqoop把job中的最后导入时间设置为8:20.当9:00redis向mysql再次导入数据,9:20sqoop会将mysql中8:20~9:20数据导入到hive中,那么8:00~8:20的数据没有导入到hive中. 1.批量创建sqoop job: #!/bin/bas

最简单方式是按主键增量导入:http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50185319 以下方法只做存档 需求:redis缓存的数据隔段时间往MySQL中写入一次.如果按照job的增量导入,比如上次redis向mysql导入数据时间为8:00,下一次导入时间为9:00,8:20sqoop进行增量导入,导入的时*~8:20的数据,sqoop把job中的最后导入时间设置为8:20.当9:00redis向mysql再次导入数据,9:20sqoo

增量导入 一.说明 当在生产环境中,我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据,导入数仓后进行后续离线分析.这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍,所以此时需要数据增量导入. 增量导入数据分为两种方式: 一是基于递增列的增量数据导入(Append方式). 二是基于时间列的数据增量导入(LastModified方式). 二.增量导入 方式一:Append方式 比如:有一个订单表,里面每个订单有一个唯一标识自增列ID,在关系型数据库中以主键形式存在,之前已经将id在1-3的

数据导入方式: 全量导入和增量导入: query 是全量导入时,把你的数据中查到的数据全部导入,deltaImportQuery 和 deltaQuery 是增量导入数据所需要的两个查询语句.deltaImportQuery 后面有个过滤条件是数据库中的唯一标识id = '${dataimporter.delta.id}' 后面这个id 是solr索引库中的id ,固定不变的.deltaQuery 的话后面只需要加个数据库中更新时间的字段 例如updateDate>'${dataimporter

我们之前导入的都是全量导入,一次性全部导入,但是实际开发并不是这样,例如web端进行用户注册,mysql就增加了一条数据,但是HDFS中的数据并没有进行更新,但是又再全部导入一次又完全没有必要. 所以,sqoop提供了增量导入的方法. 1.数据准备: 2.将其先用全量导入到HDFS中去 3.先在mysql中添加一条数据,在使用命令进行追加 #指定字段的取值范围,增量到数据(指的是Mysql增加了一条或多条数据,追加到HDFS中去, 如果想追加到hive本来的数据中去就把路径换成hve的路径) #

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

昨日在公司收到游戏方发来一个1G多的数据文件,要求导入联运账号中.细细一看,纳尼!文件竟然是BSON格式. 哇塞,这不是去年给大家分享的NoSql中的MongoDB的备份文件吗? 于是搭好环境 1.启动服务:mongod -dbpath D:\MongoDB\data 2.进入mongoDB的命令: cmd cd d:\MongoDB mongo.exe show dbs 3.数据备份mongodump 可以用mongodump 来做MongoDB 的库或表级别的备份,下面举例说明:备份my_m

一.导出 命令格式:在mongodb/bin目录下 mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 -f 字段 -q 条件导出 --csv  -o 导出数据名称(可以带路径) 注:没有mongoexport的在当前路径下前边带:./ -h 数据库所在服务器ip -f 导出指字段,以字号分割,-f name,email,age导出name,email,age这三个字段 -q 可以根查询条件导出,-q '{ "uid" : &qu