注意:在导出前需要先创建待导出的表结构.如果导出的表在数据库中不存在则会报错:如果重复导出多次,表中的数据会重复: ; ; 导出表的所有字段 sqoop export --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.107:1521:ORCL \ --username SCOTT --password tiger \ --table EMP_DEMO \ --export-dir /user/hadoop/EMP -m 1; 重复执行多次,表中的数据会重复,不会删除以

/opt/sqoop-/bin/sqoop export --table mytablename --connect jdbc:oracle:thin:@**.**.**.**:***:dbasename --username myusername--password mypassword--export-dir /result/hive/***/000000_0 --columns column1,column2,column3--input-fields-terminated-by '\00

近期的项目中,需要将hadoop运行完成的结果(存在于hdfs上)导入到oracle中,但是在用sqoop导入hdfs中的日期字段'2016-03-01'时,sqoop报错,说date类型必须为'yyyy-mm-dd HH:MM:SS.ffffffff'. 难道sqoop不支持自定义to_date函数么,于是我开始在网上寻求答案,但几乎找不到相关的资料,直到我在sqoop官网上看到如下的信息: sqoop导入date类型到oracle上时,只支持全格式的时间类型!!! 在这里贴出这个问题,希望对

一般Hive依赖关系型数据库Mysql,故先安装Mysql $: yum install mysql-server mysql-client [yum安装] $: /etc/init.d/mysqld start [启动mysql服务] $: mysql [登录mysql客户端] mysql> create database hive; 安装配置Hive $: tar zvxf apache-hive-2.1.1-bin.tar 1. 配置环境变量 export HIVE_HOME=/usr/l

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

bin/sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mini1:3306/study?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\ --username root \ --password root \ --table top_n_city \ --m \ --export-dir /movie/top_n_city/output/ \ --input-fields-terminated-by '\t'\

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d

# Oracle 建立hive外部表 使用oracle的大数据连接器向建立hive的外部表,在通过在oracle中根据外部表建立内部表(create table as select * from external_table)即可实现hive表向oracle导出. ## Steps 1. 登陆141 fast用户,进入程序目录: ```shell # login to fast@10.92.59.141 cd cd /home/fast/luohai/loadmr2ora/bin ``` 2.

1.当客户端输入一条指令:hdfs dfs -put text.txt /text时,这条命令会给到DistributeFileSystem. 2.通过DistributeFileSystem简称DFS会创建DFSClient. 3.DFSClient会与hdfs服务器建立RPC通讯,此时客户端就可以访问NameNode,并向其发送请求,并且NameNode接到请求命令 后会返回一个NameNode代理对象(NameNodeProxies). 4.客户端通过代理对象NameNodeProxies

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

FSDataOutputStream,这个类重载了很多write方法,用于写入很多类型的数据:比如字节数组,long,int,char等等. 像FSDataInputStream一样,要获得FSDataOutputStream的实例,必须通过FileSystem该类来和HDFS建立连接,然后通过路径返回FSDataOutputStream实例. FileSystem返回FSDataOutputStream实例的方法有两组 1.create(Path p)函数,创建一个空文件,然后可以向该文件顺序

报错Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)  参考一  参考二 登陆mysql时,root密码的修改 参考帖子http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6663177 crontab定时任务不执行,原因查找 http://www.linuxeye.com/Linux/2248.html

class HDFSWordCount { def main (args: Array[String]) { if (args.length > 0){ for (line <- Source.fromFile(args(0)).getLines().toList) //求最大长度 println(line.length +" " +line) } else Console.err.print("please enter fileName") } //对

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

上周遇到了将数据从oracle导入到impala的问题,这个项目耽误了我近一周的时间,虽然是种种原因导致的,但是还是做个总结. 需求首先是跑数据,跑数据这个就不叙述,用的是公司的平台. 讲讲耽误我最久的事吧 数据的导入导出. 将数据从oracle导出 PLSQL直接导出 我这边连接公司的orcle数据库是PLSQL,本身PLSQL就是可以可以导出数据的,而且很简单. PLSQL在select后就能导出表的数据,能到处成csv.sql.xml等等. 但是这方法最后还是被舍弃了,有几个原因: 1.这

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

Sqoop导入导出的几个例子 http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_importing_data_into_hive   node2 Sqoop参数介绍_其他命令_导入导出 导入 例一:从DBMS到HDFS 1.node4下启动mysql service mysqld start mysql -u root -p 输入密码:123   2.node4下创建test数据库 create database test; 创建ps