如果使用Sqoop删除mysql中的数据,并且传递动态日期参数,则使用下方的方法: 创建一个sh文件,内容如下: #!/bin/sh ## 环境变量生效 . /etc/profile #[调度删除导入所在月数据量] deletym=$(date -d last-day +%Y%m) sqoop eval --connect jdbc:mysql://112.112.10.127:3060/yangyang8848--username root --password yangyang8848--q

作过的人都知道,重复测试数据库的苦恼. 用法:# Usage: ./script user password dbnane mysql.nixcraft.in ~~~~~~~~~~~~~ #!/bin/bash # 删除mysql中所有表 # 示例: # Usage: ./script user password dbnane # Usage: ./script user password dbnane server-ip # Usage: ./script user password dbna

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

hdfs到MySQL csv/txt文件到hdfs MySQL到hdfs  hive与hdfs的映射: drop table if exists emp;create table emp ( id int comment 'ID', emp_name string comment '姓名', job string ) comment '职业' row format delimited -- stored as rcfile location '/user/hive/warehouse/emp';

出现的背景: 公司做了一个redis相关的项目,其中mysql存储了很多统计数据.比如客户端上报的数据,redis实例的数据,应用的数据,机器的数据等.每天都在上报,采集,由于没有定期删除,数据大量累积.大概有一年左右的数据,一个表的数据已经达到亿级别的.这样算下来,一个表的数据至少是几十GB了.因此需要删除过期的数据,暂时保留近三个月的统计数据. 解决方案: 基本每个表都有个字段叫create_time或者collect_time的字段,只要删除这个字段三个月之前的数据就ok了 delete

http://kb.cnblogs.com/a/2357592/很多情况下,我们要提前用到当前某个表的auto_increment自增列id,可以通过执行sql语句来查询到这个id值. show table status where name=’表名’ 或者 show table status like ‘表名’ 然后从查询到的结果集中获得auto_increment的值 代码实例:<?php mysql_connect("localhost","root",

import datetime import pymysql import pymysql.cursors tables_schdule=["talbe1","table2","table3","table4","table5"] x = datetime.date.today().replace(day=1) y = datetime.timedelta(days=1) last_month = (x-y

1,在shell提示符下查看mysql指定数据库下的表等数据

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

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

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

需求场景: 有一业务数据库,使用MySQL 5.5版本,每天会写入大量数据,需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除,在SQL SERVER中很容易实现,写几个WHILE循环就搞定,虽然MySQL中也存在类似功能,怎奈自己不精通,于是采用Python来实现 话不多少,上脚本: # coding: utf-8 import MySQLdb import time import os # delete config # 如果VIEW_OR_RUN = "VIEW",仅生成小批量删除的

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)

开发背景: 最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性. 实战: 表结构如下图所示: 表明:brand 操作: 使用SQL语句查询重复的数据有哪些: SELECT * from brand WHERE brandName IN( #条件是数量大于1的重复数据 ) 使用SQL删除多余的重复数据,并保留Id最小的一条唯一数据: 注意点: 错误SQL:DEL

  目录 前言 一.使用的导入命令 二.遇到的问题及解决 1. 用文本字段进行分区的问题 2. Hadoop历史服务器Hadoop JobHistory没开启的问题 3. 连接元数据存储数据库报错 4. 没有在hive创建数据库 5. 其他警告和报错 三.参考 回到顶部 前言 这篇文章主要是用sqoop从mysql导入数据到hive时遇到的坑的总结. 环境: 系统:Centos 6.5 Hadoop:Apache,2.7.3 Mysql:5.1.73 JDK:1.8 Sqoop:1.4.7 Ha

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

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\ 下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令.一.Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168.66.91 m

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

sqoop import --driver com.mysql.jdbc.Driver --connect "jdbc:mysql://11.143.18.29:3306/db_1" --username root --password root --query "select rowkey,dtTime from tb1 where 1=1 and \$CONDITIONS" --hbase-table tb1--column-family t --hbase-r