1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

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

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)

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

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

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

准备 本示例将实现从MySQL数据库中将数据导入到HDFS中 参考文档: http://sqoop.apache.org/docs/1.99.7/user/Sqoop5MinutesDemo.html http://blog.csdn.net/m_signals/article/details/53190965 http://blog.csdn.net/lazythinker/article/details/52064165 http://blog.sina.com.cn/s/blog_61d8

我们之前导入的都是全量导入,一次性全部导入,但是实际开发并不是这样,例如web端进行用户注册,mysql就增加了一条数据,但是HDFS中的数据并没有进行更新,但是又再全部导入一次又完全没有必要. 所以,sqoop提供了增量导入的方法. 1.数据准备: 2.将其先用全量导入到HDFS中去 3.先在mysql中添加一条数据,在使用命令进行追加 #指定字段的取值范围,增量到数据(指的是Mysql增加了一条或多条数据,追加到HDFS中去, 如果想追加到hive本来的数据中去就把路径换成hve的路径) #

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 # ---------------------------------

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.

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

1.--direct 模式使用mysqldump 工具,所以节点上需要安装该工具,非direct 模式直接使用jdbc ,所以不需要 具体script参考如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://11.11.11.11:3306/data_report --username user --password passwd --table report_data_hourly --fields-terminated-by "|" --lines-ter

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 -

Hive总结(七)Hive四种数据导入方式 (强烈建议去看) Hive几种数据导出方式 https://www.iteblog.com/archives/955 (强烈建议去看) 把MySQL里的数据导入到HDFS 1.使用MySQL工具手工导入 把MySQL的导出数据导入到HDFS的最简单方法就是,使用命令行工具和MySQL语句. 为了导出整个数据表或整个数据库的内容,MySQL提供了mysqldump工具. 比如 SELECT  col1,col2 FORM TABLE INTO OUTFI

用java代码调用shell脚本执行sqoop将hive表中数据导出到mysql http://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7999773.html 用sqoop将mysql的数据导入到hive表中 https://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7998846.html 1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 nam

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

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

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

导入表的所有字段 sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.100:1521:ORCL \ --username SCOTT --password tiger \ --table EMP -m 1; 查看执行结果: hadoop fs -cat /user/hadoop/EMP/part-m-00000 ,SMITH,CLERK,, ::, ,ALLEN,SALESMAN,, ::,, ,WARD,SALESMAN,, ::,, ,JO

因为业务需要,需要将一批mysql数据导入到HBASE,现在先将数据从Mysql导出到HDFS. 版本:hadoop CDH4.5,Hbase-0.946 1.实体类 YqBean 是我的实体类,请根据自己需要修改,实体类需要 implements Writable, DBWritable. 2.MR实现 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configurati