mongoimport:指定字段的类型,防止将数字型的字符串导入成数值类型 1.正常模式导入 mongoimport -d idpad_zl -c trs_action_dzwl_zm --type csv --columnsHaveTypes --fields "_id.string(),netbar_wacode.string(),start_time.string(),imsi.string(),imsi_text.string(),imei.string(),device_longitu

写在前面 在看同事写的代码时看到了SQL Server中可以自定义数据类型,而且定义的是DataTable类型的数据类型. 后我想起了以前我们导入数据时要么是循环insert写入,要么是SqlBulkCopy.  如果再去做这个导入时可以自定义DataTable数据类型,在存储过程里传入DataTable,直接在存储过程里使用insert from来实现. T-SQL查询自定义数据类型 SELECT * FROM sys.types where is_user_defined=1 SQL Ser

NodeJs之EXCEL文件导入导出MongoDB数据库数据 一,介绍与需求 1.1,介绍 (1),node-xlsx : 基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件. (2),excel-export : 基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx(可以指定),可以设置单元格宽度,API容易上手,无法生成worksheet字表,比较单一,基本功能可以基本满足: 1.2,需求 快速插入数据导数据库,备份数据等 二,导入导出 2.1,数据导入 第一步:

MongoDB 客户端工具 mongochef 可以进行一系类操作 MongoDB 非客户端操作 : mongod 备份导出 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 文件名 .mongodump -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -o 文件存在路径 # /bin/mongodump -h 172.16.17 -o /opt/bak .导出指定数据

测试主机1:Windows 10,MongoDB 3.6.3,WPS 10.1,Notepad++ 7.5.3, 测试主机2:Ubuntu 16.04,MongoDB 4, 今天测试了将数据从文件——csv文件——导入到MongoDB数据库中,使用了它的mongoimport工具——Windows和Ubuntu上安装后都是有的. Windows系统的mongoimport导入文件命令(先进入导入文件所在目录): mongoimport -d databasename -c statis_data

Windows 10家庭中文版,MongoDB 3.6.3, 前言 在前面的测试中,已经往MongoDB的数据库中写入了一些数据.现在要重新测试程序,数据库中的旧数据需要被清理掉,可是,又想保存之前写入的数据,于是,就需要导出数据(或备份)了——使用MongoDB提供的mongoexport命令.顺便测试了导出操作的反向操作——导入数据,使用mongoimport命令. 注意,MongoDB的bin目录已经添加到Windows环境变量path中了. 那么, 两个命令怎么使用呢?使用 命令 + -

MongoDB中导入数据命令的使用(mongoimport) 制作人:全心全意 语法: mongoimport <options> <file> 介绍: 该命令可以将CSV,TSV或JSON文件数据导入MongoDB, 如果没有提供文件,则mongoimport从stdin(标准输入)读取. 常规选项: /help 获取命令用法 /version 获取工具版本 详细选项: /v, /verbose:<level> /quiet 隐藏所有日志输出 连接选项: /h, /h

借鉴文章,完成了数据文件导入到Mongodb, 尊重作者版权:https://blog.csdn.net/weixin_44198965/article/details/100022616 1.找到你MongoDB的安装路径 2.cmd 到此路径下 3.导入数据 4.mongoimport -d dbs -c topsearches E:\dbs\topsearches.dat 注解: dbs 为你的数据库名: topsearches 为你的数据表,在MongDB中称为集合: E:\dbs\to

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

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

SSIS处理导入数据时, 存在的更新, 不存在的插入 分类: DTS/SSIS2006-09-10 12:43 18185人阅读 评论(22) 收藏 举报 ssissql servermicrosoft任务数据库工具 问题描述: 当你把数据从其他数据库, 或者是文本文件之类的其他数据源导入到目的数据库时, 有时希望在导入的处理中, 能够实现"数据存在时更新, 不存在时导入" 在之前, 一般是通过导入临时表, 然后再判断处理导入正式表的, 在SQL Server 2005中, SSIS可

第一:使用Select Into 语句 如果企业数据库都是采用SQL Server数据库的话,则可以利用select into语句实现数据的导入. select into语句的作用是把数据从另外一个数据库中查询出来,然后插入到用户指定的某个表中. 注意:使用该语句需要注意四个前提 1:需要在目的数据库中建立相关的表 2:这种方法,只复制表中的数据,而不复制表中的索引. 3:这条语句的使用具有局限性,要求源表与目的表所在的数据库都必须是SQL Server,可以允许版本不同. 4:采用这条语句的时

我见过很的系统,包括OA,ERP,CRM等,在常用的功能当中,从外部导入数据是最常用到的.因为很多客户需要以excel的形式提供数据,,这样的方式我们又如何做呢, 大家最常见的做法可能是这样的,在需要导入信息的界面提供一个模版,要求客户参照模块的形式提供数据,这是最常见的,也是用得最多的一种方式,如下图所示..可能只有几个字段 我不能说这种方式不对.但我只说这种方式对于客户方来说是最不人性化的,也是最不理合的.不合理在几个方面1,客户方提供的Excel数据有可能是文本文件,然后更名成 xls 结

sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表,检索出表中所有的列及数据类型,然后将

mongodb数据库同样离不开必要的维护,如备份.恢复.导入.导出. 其实备份和恢复比导入和导出要方便些,而且一般不会出错,所以大部分时候使用备份和恢复操作就可以了 1. 备份Mongodb mongodump -h RuiyIp -d dataname -o /home/aa/dev/mongodb/data mongodump mongo导出数据库命令 mongodump --help 可以查看该命令下所有的帮助 -h 导出源 -d 要导出的数据库名称 -o 数据库要导出的位置 在终端滚过N

我用的是Sql Server 的导入导出功能来实现的,但是有些数据可以导进去,有些就不行.总是出现一些错误! 执行之前 (错误)消息错误 0xc0202005: 数据流任务: 在数据源中找不到列“UnitId”. (SQL Server 导入和导出向导) 错误 0xc0202025: 数据流任务: 无法创建 OLE DB 取值函数.请查看列元数据是否有效. (SQL Server 导入和导出向导) 错误 0xc004701a: 数据流任务: 组件“目标 - UNITIDTABLE”(22) 在执

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

今天终于开始上手导入数据到hadoop了,哈哈,过程蛮崎岖的,和官方文档的还不太一样. OK,let's go!试验对象是我第一个名为ST_Statistics的一张表,我要把我表里的数据导入到hdfs.hive以及hbase当中,然后试验才算完成. 1.导入数据到hdfs sqoop import --connect 'jdbc:sqlserver://192.168.1.105:1433;username=sa;password=cenyuhai;database=SAMS' \ --que

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

问题描述: 当你把数据从其他数据库, 或者是文本文件之类的其他数据源导入到目的数据库时, 有时希望在导入的处理中, 能够实现"数据存在时更新, 不存在时导入" 在之前, 一般是通过导入临时表, 然后再判断处理导入正式表的, 在SQL Server 2005中, SSIS可以在导入处理时直接完成这种处理. 下面具体演示一下如何用SSIS完成这样的处理: 1.          准备测试环境 -- 1. 在数据库中创建下面的对象 USE tempdb GO CREATE TABLE dbo

在使用Pandas进行数据处理的时候,我们通常从CSV或EXCEL中导入数据,但有的时候数据都存在数据库内,我们并没有现成的数据文件,这时候可以通过Pymongo这个库,从mongoDB中读取数据,然后载入到Pandas中,只需要简单的三步. 第一步,导入相关的模块: import pymongo import pandas as pd 第二步,设置MongoDB连接信息: client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) db = client['