首先准备工具环境:hadoop2.7+mysql5.7+sqoop1.4+hive3.1 准备一张数据库表: 接下来就可以操作了... 一.将MySQL数据导入到hdfs 首先我测试将zhaopin表中的前100条数据导出来,只要id.jobname.salarylevel三个字段. 再Hdfs上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /data/base #用于存放数据 我们cd到sqoop目录下执行命令 # \ 用于换行bin/sqoop import \ --connect jd

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

Sqoop将mysql数据导入到hive表中 先在mysql创建表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 fz dx test test_add test_add- test_add_2 在hive中创建表,表结构和mysql中一样 hive> c

Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪(整整搞了大半天)  版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blogQQ技术交流群:299142667 一. 问题如何产生 庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题. 心酸史: 二. 开始具体解决问题 需求:(将以下这张表数据导入mysql)

Sqoop 将mysql 数据导入到hdfs(import) 1.创建mysql表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 2.hive 建表 hive> create external table sqoop_test(id int,name st

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

hadoop的安装配置这里就不讲了. Sqoop的安装也很简单. 完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下): sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/ --username root --password 19891231 结果如下 即说明sqoop已经可以正常使用了. 下面,要将mysql中的数据导入到hadoop中.

[hdfs@node1 root]$ sqoop import --connect jdbc:mysql://node2:3306/cm?charset-utf8 --username root --password 123456 --table USERS --columns "USER_ID,USER_NAME,PASSWORD_HASH" --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n&qu

看mr的运行显示:sqoop job可以获得的select max(xxx)结果,但是当mr开始时却显示大片错误,就是连接超时,和连接重置等问题, 最后去每个节点ping mysql的ip地址,发现 root@hslave1:/opt/cm-5.5.1/etc# ping 10.121.1.22 PING 10.121.1.22 (10.121.1.22) 56(84) bytes of data. From 10.18.8.1 icmp_seq=1 Destination Port Unrea

导入所有表: sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://ip:port/dbName --username userName --password passWord -m 1 --hive-import; 导入一个表: sqoop import --connect jdbc:mysql://ip:port/dbName --table tableName --username userName --password passWord -m 1 -

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j

MySQL数据导入导出方法与工具mysqlimport<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 1.mysqlimport的语法介绍: mysqlimport位于mysql/bin目录中,是mysql的一个载入(或者说导入)数据的一个非常有效的工具.这是一个命令行工具.有两个参数以及大量的选项可供选择.这个工具把一个文本文件(text file)导入到你指定的数据

package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; im

Logstash:把MySQL数据导入到Elasticsearch中 前提条件 需要安装好Elasticsearch及Kibana. MySQL安装 根据不同的操作系统我们分别对MySQL进行安装.我们可以访问网页来对MySQL进行安装.等我们安装完我们的MySQL后,在我们的terminal中,打入如下的命令来检查MySQL的版本: $ /usr/local/mysql/bin/mysql -V /usr/local/mysql/bin/mysql Ver 8.0.17 for macos10

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2