在配置完备的情况下,SLT工具的Replicate 工作是在SAP HANA Data Provisioning中完成的 1. Log on to the SAP HANA Studio 2. Call up the modeler perspective 3. Switch to the Quick Launch Tab 4. Follow the data provisioning link 5. Select the schema 6. Hit button “Replicate” 7.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

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

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

将数据到入hive的无分区表,再将无分区表导入hive的有分区表: --备份 create table tds_package_secinfobk as select * from tds_package_secinfo; --导入分区表 tds_package_secinfo CREATE TABLE tds_package_secinfo (package_name string,program_name string,keyhash string) PARTITIONED BY(risk_

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

一.需求: 1.客户每月上传固定格式的excel文件到指定目录.每月上传的文件名只有结尾月份不同,如: 10月文件名:  zhongdiangedan202010.xlsx  , 11月文件名: zhongdiangedan202011.xlsx 2.将上传的excel文件导入hive中,在做进一步数据分析. 二.思路: 1.通过python的pandas模块将excel文件转换为txt文件: 2.编写shell脚本,使用 hdfs dfs -put 将txt文件导入指定表(方便每月执行). 三

# 导入 load data local inpath '/root/mr/The_Man_of_Property.txt' insert into table article; # 提示 FAILED: ParseException line 1:58 extraneous input 'insert' expecting INTO near '<EOF>' # 查找半天没发现哪里有问题,怎么试都没用,把表重新建还是一样的问题. # 于是把 insert 改为 overwrite 就可以了.

一. sqoop: mysql->hive sqoop import -m 1 --hive-import --connect "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/TEST?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai" --username sa --password-

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt 1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TAB

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

用java代码调用shell脚本执行sqoop将hive表中数据导出到mysql http://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7999773.html 用sqoop将mysql的数据导入到hive表中 https://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7998846.html 1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 nam

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport 一.Export.Import Export 导出,将Hive表中的数据,导出到外部 Import 导入,将外部数据导入Hive表中 二.Export 1.语法 EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'; 2.用法 #把emp表导出到hdfs上 hive (default)> EXPORT T

前言 Hadoop和Hive的环境已经搭建起来了,开始导入数据进行测试.我的数据1G大概对应500W行,MySQL的查询500W行大概3.29秒,用hive同样的查询大概30秒.如果我们把数据增加到10G,100G,让我们来看看Hive的表现吧. 目录 导出MySQL数据 导入到Hive 优化导入过程Hive Bucket 执行查询 1. 导出MySQL数据 下面是我的表,每天会产生一新表,用日期的方式命名.今天是2013年7月19日,对应的表是cb_hft,记录数646W条记录. mysql>