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.

MySQL数据导入导出方法与工具mysqlimport<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 1.mysqlimport的语法介绍: mysqlimport位于mysql/bin目录中,是mysql的一个载入(或者说导入)数据的一个非常有效的工具.这是一个命令行工具.有两个参数以及大量的选项可供选择.这个工具把一个文本文件(text file)导入到你指定的数据

Logstash:把MySQL数据导入到Elasticsearch中 前提条件 需要安装好Elasticsearch及Kibana. MySQL安装 根据不同的操作系统我们分别对MySQL进行安装.我们可以访问网页来对MySQL进行安装.等我们安装完我们的MySQL后,在我们的terminal中,打入如下的命令来检查MySQL的版本: $ /usr/local/mysql/bin/mysql -V /usr/local/mysql/bin/mysql Ver 8.0.17 for macos10

首先准备工具环境:hadoop2.7+mysql5.7+sqoop1.4+hive3.1 准备一张数据库表: 接下来就可以操作了... 一.将MySQL数据导入到hdfs 首先我测试将zhaopin表中的前100条数据导出来,只要id.jobname.salarylevel三个字段. 再Hdfs上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /data/base #用于存放数据 我们cd到sqoop目录下执行命令 # \ 用于换行bin/sqoop import \ --connect jd

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪(整整搞了大半天)  版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blogQQ技术交流群:299142667 一. 问题如何产生 庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题. 心酸史: 二. 开始具体解决问题 需求:(将以下这张表数据导入mysql)

界面: 曹永思 下载地址:asp.net 2.0版 Sqlite数据导入工具.zip 欢迎转载,转载请注明出处,希望帮到更多人.

一.概述 HBase官方提供了基于Mapreduce的批量数据导入工具:Bulk load和ImportTsv.关于Bulk load大家可以看下我另一篇博文. 通常HBase用户会使用HBase API导数,但是如果一次性导入大批量数据,可能占用大量Regionserver资源,影响存储在该Regionserver上其他表的查询,本文将会从源码上解析ImportTsv数据导入工具,探究如何高效导入数据到HBase. 二.ImportTsv介绍 ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; im

Sqoop将mysql数据导入到hive表中 先在mysql创建表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 fz dx test test_add test_add- test_add_2 在hive中创建表,表结构和mysql中一样 hive> c

Sqoop 将mysql 数据导入到hdfs(import) 1.创建mysql表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 2.hive 建表 hive> create external table sqoop_test(id int,name st

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

总结:这种适合把已有的MySQL数据导入到Elasticsearch中 有一个csv文件,把里面的数据通过Navicat Premium 软件导入到数据表中,共有998条数据 文件下载地址:https://files.cnblogs.com/files/sanduzxcvbnm/SalesJan2009.zip csv文件格式如下: Logstash 配置 1.下载连接mysql的驱动包,放到指定目录下 在地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j

在不同操作系统或MySQL版本情况下,直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生.所以一般推荐用SQL脚本形式导入.下面分别介绍两种方法. 进入cmd 导出所有数据库:输入:mysqldump -u [数据库用户名] -p -A>[备份文件的保存路径] 导出数据和数据结构:输入:mysqldump -u [数据库用户名] -p [要备份的数据库名称]>[备份文件的保存路径] 导出数据库中的某各表: 输入: mysqldump -u [数据库用户名] -p [要备份的数据库名称] [要备份的数据

MySQL数据备份还原方式总结: 一.将数据导入到指定的数据库 第一种导入方式: (linux下和Windows 下语法是一样的,只是路径的书写方式不同而已) 1.创建一个空数据库 2.进入MySQL安装目录bin下 3.导入命令 mysql  -uroot –p密码 数据库名 <  要导入的表数据(d:\bbs.sql)(将选定的表导入到指定的数据库) mysql   -uroot  –padmin  databaseName  <d:\dump.sql         (window) m

graphql 是比 比较方便的工具,但是数据导入也是一个比较重要的工具类似prisma 包含一个seed 的功能,类似docker我们使用mysql 数据库的initdb.d,但是那个基本上就 是添加在初始化的时候执行mutation 操作,一般数据是有限的,而且不是很方便(一般够用了) graphql-cli-load 可以方便的进行批量数据的导入,详细使用可以参考github资料 工具选项 /usr/local/bin/graphql load [--json] [--csv] [--en

今天遇到一个需求,要用自动任务将一张表的数据导入另一张表.具体场景及限制:将数据库A中表A的数据导入到数据库B的表B中(增量数据或全量数据两种方式):体系1和体系2只能分别访问数据库A和数据库B.附图: 实现方式:体系1将表A的数据导出成文件,存入MongoDB,成功后通知体系2,体系2进行数据导入. 重点来啦:在数据导出和数据导入的时候,有几下几种方式,此处具体介绍方法三 方法一:mysqldump,但是mysqldump是在操作系统命令行下运行的,并不满足这种场景. 方法二:通过sql进行查

1.windows解压 2.修改文件名,例如a.txt 3.rz 导入到 linux \data\pcode sudo su -cd /data/pcode/rm -rf *.txt 4.合并到一个文件:cat *.txt > data.txtdos2unix data.txt对比文件行数wc -l *.txt 5.mysql导入mysql -u root -p密码mysql> use 库名; mysql> load data local infile '/data/pcode/data

hadoop的安装配置这里就不讲了. Sqoop的安装也很简单. 完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下): sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/ --username root --password 19891231 结果如下 即说明sqoop已经可以正常使用了. 下面,要将mysql中的数据导入到hadoop中.

MySQL怎样取消错误命令 http://jingyan.baidu.com/album/546ae1851e9fd61149f28cef.html?picindex=6 mysql导入数据load data infile用法(将txt文件中的数据导入表中) http://blog.csdn.net/u014082714/article/details/53173975