使用sqoop将MySQL数据库中的数据导入Hbase 前提:安装好 sqoop.hbase. 下载jbdc驱动:mysql-connector-java-5.1.10.jar 将 mysql-connector-java-5.1.10.jar 拷贝到 /usr/lib/sqoop/lib/ 下 MySQL导入HBase命令: sqoop import --connect jdbc:mysql://10.10.97.116:3306/rsearch --table researchers --h

问题描述: Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143 21/10/10 08:51:52 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 21/10/10 08:51:53 INFO mapreduce.Job: Job job_16338

来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,

1.hive-table 从mysql导入数据到hive表中,可以使用--hive-table来指定hive的表名,不指定hive表名,则hive表名与mysql表名保持一致. sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person --hive-import --fields-terminated-by '|' --lines-termina

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

简单配置了sqoop之后开始使用,之前用的时候很好用,也不记得有没有启动hivemetastore,今天用的时候没有启动,结果导入数据时,如果使用了db.tablename,就会出现找不到数据库的错,一直找到不到原因, 换了sqoop还是一样,后来查了一下,在sqoop/conf下多了一个metastore.db的文件夹,我把这个文件删了,然后把hive-site.xml的文件从hive/conf中复制过来. 此时问题解决

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

一.导数据 1.import和export Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具.这两个工具非常强大, 提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步.比如,下面两个潜在的需求: 1.业务数据存放在关系数据库中,如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计,单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈, 这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析. 2.对大规模的数据在Hadoop平台

把数据从关系型数据库导入到hadoop 启动sqoop 导入表表数据到HDFS 下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS. sqoop import \ --connect jdbc:mysql://mini1:3306/userdb \ --username root \ --password 123456 \ --table emp --m 在/root/sqoop下执行命令,导入emp表到hdfs ./sqoop import \ --connect jdbc:mys

解决方法1 错误如下 -- ::, [hconnection-0x7b9e01aa-shared--pool11069-t114734] WARN org.apache.hadoop.hbase.ipc.CoprocessorRpcChannel - Call failed on IOException org.apache.hadoop.hbase.exceptions.UnknownProtocolException: org.apache.hadoop.hbase.exceptions.U

1. 创建HBase 表 create 'hbase_test','user' 2. 插入数据 put 'hbase_test','111','user:name','jack' put 'hbase_test','111','user:age','18' 查看HBase表中数据 3. 创建Hive外部表关联Hbase create external table hbase_test1( id int, name string, age int ) STORED BY 'org.apache.h

集群环境:一主三从,Spark为Spark On YARN模式 Spark导入hbase数据方式有多种 1.少量数据:直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以 2.导入的数据量比较大,那就需要先生成hfile文件,在把hfile文件加载到hbase里面 下面主要介绍第二种方法: 该方法主要使用spark Java API的两个方法: 1.textFile:将本地文件或者HDFS文件转换成RDD 2.flatMapToPair:将每行数据的所有key-value对象合并成Iterator

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

一.增量数据的导入 1.两种方式 ## query 有一个唯一标识符,通常这个表都有一个字段,类似于插入时间createtime where createtime => 20150924000000000 and createtime < 20150925000000000 ##sqoop参数 Incremental import arguments: --check-column <column> Source column to check for incremental ch

1.建立目标表test,确定好列族信息. create'test','info','address' 2.建立文件编写要导入的数据并上传到hdfs上 touch a.csv vi a.csv 数据内容: 2018-09-29,value1,value2 将文件上传到hdfs目录下. 3.在linux命令行执行命令 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv

Choosing the Right Import Method If the data is already in an HBase table: To move the data from one HBase cluster to another, use snapshot and either the clone_snapshot or ExportSnapshot utility; or, use the CopyTable utility. To move the data from

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

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

我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式. Bulk的方式直接生成HFiles,写入到文件系统当中,这种方式的效率很高. 一般的步骤有两步 (1)使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles (2)用completebulkload把HFiles加载到hdfs上 ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当中,但还有很

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

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