Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,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. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

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

转自:http://www.maomao365.com/?p=10278  摘要: 下文讲述sqlserver中将使用逗号组合的单列数据,分隔为多列数据的方法 实验环境:sql server 2012 实现思路: 1.将逗号分隔的数据替换成为xml数据 2.使用xml读取函数读取相关数据例: 将包含逗号字符串拆分为多列的示例 create table [maomao365.com] (info )) go ---生成基础数据 insert into [maomao365.com] (info)v

//针对这些数据进行去重,取某一列就用这一列字段,把重复的去掉 DataSet ds = dao.get(); DataTable dt = ds.Table[0] DataView dv = dt.DefaultView; DataTable dt1 = dv.ToTable(true, "IADDDTIME"); ; g < dt1.Rows.Count; g++) { DateTime ITAADDDTIME = Convert.ToDateTime(dt1.Rows[g]

看图说话比较直观: 对比复制前后的数据表: 使用SQL语句:UPDATE OR ROLLBACK Content SET YINBIAO = YINBIAO2, GESHU = GESHU2 WHERE YINBIAO2 IN (SELECT YINBIAO2 FROM Content WHERE PINYIN LIKE 'b%')

1.我想导入下面这个文件的内容,并且获取这个文件中的两列数据. 2.首先确保Matlab当前所在文件夹为txt文件所在文件夹,然后命令行执行: X = load('2019_03_21_08_59_07_fitness.txt');       即将txt数据存入一个X矩阵. 之后我们取这个矩阵的第一列数据和第二列数据: a =X(:,1); b =X(:,2); 取好之后以第一列为横坐标,第二列为纵坐标画图: plot(a,b); 3.效果如下:

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>

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

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u

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

版本 hive:apache-hive-2.1.0 sqoop:sqoop-1.4.6 hadoop:hadoop-2.7.3 导入方式 1.append方式 2.lastmodified方式,必须要加--append(追加)或者--merge-key(合并,一般填主键) 创建mysql表并添加数据 -- ---------------------------- -- Table structure for `data` -- ---------------------------- DROP

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

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

  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

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

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

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

Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop相关存储(HDFS.Hive.HBase)与传统关系数据库(MySql.Oracle等)间进行数据传递工作.Sqoop最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来被独立成为了一个Apache项目.除了关系数据库外,对于某些NoSQL数据库,Sqoop也提供了连接器. 一.Sqoop基础知识 Sqoop项目开始于2009年,可以在Hadoop相关存储与传统关系数据库之间进行数据导入导出工作.Sqoop会开启多个MapReduce任务来并行进行数