今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

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

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

1.hive建表 hive是支持分区的,但是这次建表没有写分区. CREATE TABLE `cuoti_rpt` ( `COURSE_ID` string, `NAME` string, `PERIOD` string, `USER_ID` string, `SUBJECT_ID` string ); 2.opt文件 --connect 连接master节点的数据库.--username 数据库用户名--password 数据库密码--table mysql数据库中的表名--columns 列

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql Hive flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink sta

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

hive和mysql数据互导,首先想到的是sqoop,并且可以和调度框架(比如oozie等)配合配置定时任务,还有一种更简单的方式是通过spark-sql: CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW tmp_tbl_test USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:mysql://1.1.1.1:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp

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 # ---------------------------------

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

采用HIVE自带的apache 的JDBC驱动导入数据基本上只能采用Load data命令将文本文件导入,采用INSERT ... VALUES的方式插入速度极其慢,插入一条需要几十秒钟,基本上不可用. Hive 2.1.1需要依赖的jar包有: hadoop-common-2.6.0.jarhive-common-2.1.0.jarhive-jdbc-2.1.0.jarhive-metastore-2.1.0.jarhive-serde-2.1.0.jarhive-service-2.1.0.

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

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

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

0.概述 Hive对外提供了StorageHandler接口,提供了访问各种存储组件中的数据的能力.Hbase提供了HbaseStorageHandler,使得hive可以通过建立外部映射表访问hbase中的数据.但是,公司CDH集群的版本比较低,不支持新版hive原生的JdbcStorageHandler.因而要访问JDBC数据源中的数据,只能通过添加第三方类库实现. 1.Hive 访问Hbase use ods_sdb; create external table if not exists

一.Logstash对接kafka测通 说明: 由于我这里kafka是伪分布式,且kafka在伪分布式下,已经集成了zookeeper. 1.先将zk启动,如果是在伪分布式下,kafka已经集成了zk [root@master zookeeperData]# nohup /mnt/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /mnt/kafka/config/zookeeper.properties & 2.启动broker [root@master mnt]# no

hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi