今天公司抽取了4千万的表大概十几G 用sqoop抽取是30--40分钟 开了两个map.模型是oracle----hdfs(hive).以前只抽过几十万级别,所以千万级别感觉还是spilt做好切分和定好切分字段.尽量避免木桶效应.才能把sqoop时间缩到最短.另外.hdfs load到hive 加了overwirte就是覆盖,没加这个关键字默认是追加.每次追加hdfs的文件会被转移到hive的 hdfs目录下.

kettle抽取数据发送邮件Linux调度 #1.进入kettle安装目录 然后执行sqoop.sh文件启动kettlecd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration./spoon.sh & #2.新建脚本文件 /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/time/iCounter_time.sh start #!/bin/bashcd /app/pdi-ce-7.1.0.0-12/data-integration#需要导入jdk路径export KETT

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

使用Kettle在不同的数据库抽取数据时,有时会出现中文乱码问题:其解决方案如下: 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码,则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8,我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置.我的数据库是MySql,下面是解决图示: a.我的转换图 b.打开表输出-->数据库连接后的"编辑"-->Advanced,在下方的空白处输入:set names utf8;,设置数据库客户端的

Atitit.并发测试解决方案(2) -----获取随机数据库记录 随机抽取数据 随机排序 1. 应用场景 1 2. 随机抽取数据原理 1 3. 常用的实现方法:::数据库随机函数 1 4. Mssql 的实现 NEWID() 跟rand()  1 5. newid()与rand()的区别 2 6. NEWID() 2 7. 参考 2 1. 应用场景 并发测试 2. 随机抽取数据原理 原理是 循环所有的ID/记录,附加随机函数字段,然后排序as 这个字段.. 3. 常用的实现方法:::数据库随机

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

DB:11.2.0.3.0OS:oracle-linux 5.7 建表语句:create table YOON.YOON_HIS(  c_id              NUMBER not null,  YOON_code      VARCHAR2(30),  create_time       DATE,  update_time       DATE not null,)partition by range (CREATE_TIME)(  partition PART_01 values

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze 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.Sqoop架构非常简单,

SQLite作为一种数据库可以配置为Kettle的数据输入和输出,这个例子是从Excel中抽取数据然后写入到SQLite中 配置测试并成功后如下 下面是配置步骤: Excel输入配置 sqlite配置如下 选择表输入控件,建立数据库连接,选择连接类型 Generic database ,连接方式Native(jdbc), 自定义连接URL:jdbc:sqlite:E:/temp/20171205/ps_manager_grid.db 自定义驱动类型 org.sqlite.JDBC 保存测试成功

环境:OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 RAC 需求:实验在Oracle 10g环境使用amdu抽取数据库文件 本文主要目的是介绍3个知识点: 1.使amdu可以在oracle 10g环境中使用 2.使kfed可以在oracle 10g环境中使用 3.amdu如何抽取损坏的ASM磁盘组数据 1.使amdu可以在oracle 10g环境中使用 在Oracle 10g环境,并没有自带amdu工具,需要自行去下载: 具体可以参考MOS文档: Placeholder for AMDU

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,

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

原文:数据仓库之抽取数据:通过bcp命令行导入数据 在做数据仓库时,最重要的就是ETL的开发,而在ETL开发中的第一步,就是要从原OLTP系统中抽取数据到过渡区中,再对这个过渡区中的数据进行转换,最后把经过处理的干净的数据加载到数据仓库中. 目标数据库是sql server,通过bcp命令行导入数据.bcp方式相对于其他方式来说,速度更快,是做了优化的. 以下为bcp命令行常用的参数,注意大小写: -c  以char作为存储类型 -w  和-c类似,只有当使用unicode字符集拷贝数据时使用n

原文:数据仓库之抽取数据:openrowset函数带bulk操作符的用法 在做数据仓库时,最重要的就是ETL的开发,而在ETL开发中的第一步,就是要从原OLTP系统中抽取数据到过渡区中,再对这个过渡区中的数据进行转换,最后把经过处理的干净的数据加载到数据仓库中. 目标数据库是sql server,通过openrowset函数带bulk操作符的用法,导入.导出.更新数据. 带bulk操作符的方式相对于其他方式来说,速度更快. 使用方法: 第1种用法: openrowset (     bulk 要

原文:数据仓库之抽取数据:通过openrowset执行存储过程 在做数据仓库时,最重要的就是ETL的开发,而在ETL开发中的第一步,就是要从原OLTP系统中抽取数据到过渡区中,再对这个过渡区中的数据进行转换,最后把经过处理的干净的数据加载到数据仓库中. 目标数据库是sql server,通过openrowset函数调用存储过程,但是存储过程中不能带参数. 1.开启即席查询 --修改高级参数 sp_configure 'show advanced options',1 go --允许即席分布式查询

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

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

环境: hadoop-2.7.5 sqoop-1.4.7 zookeeper-3.4.10 hive-2.3.3 (使用mysql配置元数据库) jdk1.8.0_151 oracle 11.2.0.3.0 经过一番baidu,总算初步成功,现在记录一下中间过程. 1.拷贝hive/conf/hive_site.xml到sqoop/conf目录2.配置sqoop-evn.sh,将变量设置为对应的目录. export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/hadoop-2

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