导入数据 1. 使用 MySQl Workbench 界面操作 导入 csv JSON 格式文件 2 使用 load data 命令 load data 命令官网教程 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/load-data.html 登录 mysql 时,需要在登录时使用 --local-infile=1 参数 LOAD DATA [LOW_PRIORITY | CONCURRENT] [LOCAL] INFILE 'file_name' [REPLA

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

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

Hive导数据入MySQL 创建mysql表 use anticheat; create table anticheat_blacklist( userid varchar(30) primary key , dt int, update_time timestamp, delete_flag int, operator varchar(30) ); 全量导出 用sqoop export全量导出hive表数据入mysql,具体命令如下: sqoop export -D mapred.job.qu

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL

sqlserver自带的导入导出工具,分别导入大批量mysql和oracle数据时,mysql经常出现格式转换出错,不好导入  导入的数据量比较大时,还不如自己写个工具导入 今天在导oracle时,想着也会像mysql一样麻烦,就没有试,直接写的工具,后来试试用它自带的导入导出工具时,发现比Mysql好用多了 一能就完整的导入,格式也都能正确识别出,用着非常方便

Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive)     前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop

重新装Mysql后原来数据的恢复办法本博客:http://blog.csdn.net/xiaowu_zhu/article/details/71188955 不管是重新装系统或者数据库时,总会遇到怎么样恢复原来的数据,我知道有两种方法: 先讲数据导出来,装好数据库后,再导进去,但是这样太耗费时间.我所推荐的便是第二种方法: 在卸载数据库或重新装系统的时候要保证自己的数据库文件还存在,重点是data文件夹(该文件夹一般在mysql安装目录下)然后安装mysql(推荐免安装, 具体教程请看我的上一篇

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

MySQL数据库默认的数据库文件位于/var/lib/mysql下,有时候由于存储规划等原因,需要更改MySQL数据库的数据存储目录.下文总结整理了实践过程的操作步骤. 1:确认MySQL数据库存储目录 [root@DB-Server tmp]# mysqladmin -u root -p variables | grep datadir   Enter password:   | datadir | /var/lib/mysql/     2:关闭MySQL服务 在更改MySQL的数据目录前,

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

看到这篇文章后http://www.cnblogs.com/duanshuiliu/archive/2012/07/18/2597645.html,为了大家的方便就分享下 关于AX2012的导Demo数据的一种方法,仅供参考. 1.管理员身份安装AX2012TestDataTransferTool.exe 关于这个工具和Demo数据包比较大,没办法上传,敬请谅解. 2.导入XPO:C:\Program Files (x86)\Microsoft Dynamics AX 2012 Test Dat

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

一.我们可以且应该优化什么? 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二.优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G),你应该考虑使用64位的硬件结构,像Alpha.Sparc或即将推出的IA64.因为MySQL内部使用大量64位的整数,64位的CPU将提供更好的性能. 对大数据库,优化的次

自己设计的一个mysql数据库批量添加数据的基类.用于批量向mysql数据库添加数据,子类实现起来很简单,自测性能也还不错. 1.基类实现-BatchAddBase using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace MysqlBatchAdd { public abstract class BatchAddBase<T> where T : class, new() { /// <summary> ///

mysql 插入/更新数据 INSERT 语句 1.一次性列出全部字段的值,例如: INSERT INTO student VALUES('Chenqi','M', 29); INSERT INTO student VALUES('Bush','M', 60),('Obama', 'M', 45); 允许同时插入多个数据行: 2.只对部分字段赋值 INSERT INTO student(name, sex) VALUES ('Abby', 'F'),('Joseph', 'M'); 没有在INS

linux系统中 linux默认的是utf8编码,而windows是gbk编码,所以会出现上面的乱码问题. 解决mysql导入导出数据乱码问题 首先要做的是要确定你导出数据的编码格式,使用mysqldump的时候需要加上--default-character-set=utf8, 例如下面的代码: mysqldump -uroot -p --default-character-set=utf8 dbname tablename > bak.sql 那么导入数据的时候也要使用--default-ch

最近简单的对oracle,mysql,sqlserver2005的数据分页查询作了研究,把各自的查询的语句贴出来供大家学习..... (一). mysql的分页查询 mysql的分页查询是最简单的,借助关键字limit即可实现查询,查询语句通式: /* * sql:可以是单表的查询语句,也可以是多表的联合查询语句 * firstIndex:其实的索引 * pageSize:每页显示的记录数 */ select o.* from (sql) o limit firstIndex,pageSize

mysql使用yum安装时,默认的数据是存储在/var/lib/mysql下.一般情况下,为了数据的安全性,建议将mysql数据库的数据文件存储在系统的第二块磁盘上的目录下可以按照以下步骤进行操作: 1.关闭selinux和mysqld sed -i 's/enforcing/disabled/g' /etc/selinux/config setenforce 0 service mysqld stopchkconfig mysqld off 2.挂载系统第二块硬盘/dev/sdb并编辑/etc

今天在帮同事查看一条删除的SQL语句执行出错的问题 SQL语句如下: 1 DELETE FROM LEAD_SYSTEM_MENU_ORG_REF as t WHERE t.resourceid='4028812348f28b890148f29253a80000' 这条SQL语句放到Oracle数据库中去执行是可以正常执行的,但是放到MySQL数据库中执行时就出现了如下的错误: 1 [Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4012853.html 感谢! 今天在帮同事查看一条删除的SQL语句执行出错的问题 SQL语句如下: 1 DELETE FROM LEAD_SYSTEM_MENU_ORG_REF as t WHERE t.resourceid='4028812348f28b890148f29253a80000' 这条SQL语句放到Oracle数据库中去执行是可以正常执行的,但是放到MySQL数据库中执行时就出现了如下的错误: