导入数据(集群为对象) 在Sqoop中“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字. 1 RDBMS到HDFS 1) 确定Mysql服务开启正常 2) 在Mysql中新建一张表并插入一些数据 $ mysql -uroot -p000000 mysql> create database company; mysql> create table company.staff(id int(4) primar

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

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

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

  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

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

参考:segmentfault.com:Sqoop导入关系数据库到Hive Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具.本文以 mysql 数据库为例,实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive. 1. 安装 Sqoop 使用 rpm 安装即可. yum install sqoop sqoop-metastore -y 安装完之后需要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录. 这里使用 hive 的 metastore 的 mysql

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

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

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

这是因为格式化namenode之后,namenode节点中VERSION的ClusterID会改变!!! 解决办法: 1.打开namenode节点的hdfs-site.xml文件,查看你的namenode的元数据存储位置和datanode数据存储位置: 2.然后到对应的的目录下找到VERSION文件: 3.打开namenode的VERSION文件,复制其中的ClusterID,粘贴到所有datanode节点VERSION文件的ClusterID后,再次启动集群即可!

一.准备工作 1.准备几台机器,我这里使用VMware准备了四台机器,一个name node,三个data node. VMware安装虚拟机:https://www.cnblogs.com/nijunyang/p/12001312.html 2.Hadoop生态几乎都是用的java开发的,因此四台机器还需要安装JDK. 3.集群内主机域名映射,将四台机器的IP和主机名映射分别写到hosts文件中(切记主机名不要带非法字符,图片中的下划线”_”请忽略) vim /etc/hosts 配好一个之后

1.准备阶段 1.1.新建三台虚拟机 Hadoop完全分市式集群是典型的主从架构(master-slave),一般需要使用多台服务器来组建.我们准备3台服务器(关闭防火墙.静态IP.主机名称).如果没有这样的环境,可以在一台电脑上安装VMWare Workstation.在VM上安装三台Linux,分别是1个主节点,2个从节点,如下图所示. 节点类型 IP地址 主机名 NameNode 192.168.86.150 master DataNode 192.168.86.160 slave1 Da

集群重启后启动ambari-server访问Web页面无法启动集群解决 使用ambari部署的集群重新启动后,必须手动重启ambari-server和所有集群主机上的ambari-agent. ambari-server服务器上执行: $ sudo ambari-server start 所有集群节点主机上执行: $ sudo ambari-agent start

版本要求 java 版本:1.8.*(1.8.0_60) 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html zookeeper 版本:3.4.*(zookeeper-3.4.8) 下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.8/ hadoop 版本:2.7.*(hadoop-2.7.3)

大数据技术的学习,逐渐成为很多程序员的必修课,因为趋势也是因为自己的职业生涯.在各个技术社区分享交流成为很多人学习的方式,今天很荣幸给我们分享一些大数据基础知识,大家可以一起学习! 1.集群机器监控 这通常用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应.这样的场景中,往往有一个监控系统,实时检测集群机器是否存活.过去的做法通常是:监控系统通过某种手段(比如ping)定时检测每个机器,或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”. 这种做法可行,但是存在两

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

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,

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