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

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

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

一.环境:JAVA8,Elasticsearch-5.6.2,Hadoop-2.8.1二.实现功能:mapreduce读elasticsearch数据.输出parquet文件.多输出路径三.主要依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport</artifactId> <version></version> &

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

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

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\ 下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令.一.Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168.66.91 m

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

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

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 -

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)

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

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

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 -

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

使用sqoop将hive中的数据传到mysql中 1.新建hive表 hive> create external table sqoop_test(id int,name string,age int) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE > location '/user/hive/external/sqoop_test'; OK Time taken: 0.145 s

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu