常用命令列举 这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码. 序号 命令 类 说明 1 import ImportTool 将数据导入到集群 2 export ExportTool 将集群数据导出 3 codegen CodeGenTool 获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar 4 create-hive-table CreateHiveTableTool 创建Hive表 5 eval EvalSqlTool 查看SQL执行结果 6

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,

1.1hive-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

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

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

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

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.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

下载和解压 Sqoop Sqoop相关发行版本可以通过官网 https://mirror-hk.koddos.net/apache/sqoop/ 来获取 安装 Sqoop组件需要与 Hadoop环境适配.使用 root用户在 Master节点上进行部署,将 /opt/software/sqoop-1.4.7.bin_hadoop-2.6.0.tar.gz 压 缩 包 解 压 到/usr/local/src目录下 [root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/s

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

目录 前言 整体介绍 前台界面 后台控制 总结 一.前言        之前Geotrellis数据导入集群采用的是命令行的方式,即通过命令行提交spark任务来ingest数据,待数据导入完毕再启动主程序进行数据的调用.这样造成的一个问题就是数据导入与数据处理不能无缝对接,并且只能由管理员导入数据导入数据流程也很麻烦,用户想要导入自己的数据几乎不可能.本文为大家介绍一种自动数据导入方式--通过浏览器前端界面实现交互式数据导入. 二.整体介绍        通过浏览器方式导入,摆脱了SHELL的

  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工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表,检索出表中所有的列及数据类型,然后将

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

sqoop工具从oracle导入数据 sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表

使用sqoop导入增量数据. 核心参数 --check-column 用来指定一些列,这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入,和关系行数据库中的自增字段及时间戳类似这些被指定的列的类型不能使用任意字符类型,如char.varchar等类型都是不可以的,同时 --check-column 可以去指定多个列 --incremental 用来指定增量导入的模式,两种模式分别为append 和 lastmodified --last-value 指定上一次导入中检查列指定字段的最大值

Sqoop是Apache旗下的一个开源框架,专门用来做数据的导入和导出. 官网:https://sqoop.apache.org/ Sqoop的安装非常简单,只需要把下载下来的tar包解压设置两个环境变量就可以了 1.安装部署 下载版本:sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 官网:http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/ 1.1把tar包解压到/usr/sqoop tar -xvzf sqoop-.b

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

增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一般都是选用一些字段进行增量的导入,为了支持增量的导入,sqoop也给我们考虑到了这种情况并且支持增量的导入数据 增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术. 它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入. 下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项. --inc