1.导入odbj6.jar到$SQOOP_HOME/lib目录下. 2.sqoop import --append --connect jdbc:oracle:thin:@219.216.110.120:1521:orcl --username TEST1 --password test1 --table TEST1 --columns age  --hbase-table test1 --hbase-row-key id --column-family personinfo 说明: Sqoop

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

Oracle DBA的神器: PRM恢复工具,可脱离Oracle软件运行,直接读取Oracle数据文件中的数据 PRM 全称为ParnassusData Recovery Manager ,由 诗檀软件自主研发,拥有独立的软件著作权. PRM可以独立于Oracle软件运行,直接从Oracle数据文件中抽取表上的数据. 当以下几种场景中,都可以用上PRM: 无备份或者备份不可用情况下,数据表被意外truncate掉或者DROP掉 由于数据库损坏,导致的数据打不开 无法OPEN 数据块存在损坏,Or

Ref:http://blog.csdn.net/iamlaosong/article/details/8465177 Excel通过ADO方式连接到Oracle并操作Oracle给那些编程能力不强的人带来很大的福音,结合着Excel的数据处理与图表制作,就能很轻松地处理一些常规工作. 日常工作中需要查询各种数据,而且不断变化,处理这些数据的人不是技术人员,不会连接数据库自己查询,通过下面的办法就可以让技术人员编辑好包含查询语句的excel文件,让管理人员自己输入条件取数了. 我的方法是编辑需要

在使用cx_Oracle模块读取Oracle数据库中的中文记录时,返回值皆为?,后google得此佳文,遂问题得以解决,特此记之. Oracle数据库版本是10g,字符集是AL32UTF8. 编写的python脚本中需要加入如下几句: import os os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' 这样可以保证select出来的中文显示没有问题. 要能够正常的insert和update中文,还需要指定python源文件的字符集

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

转自:https://www.cnblogs.com/forever2698/p/4747349.html package com.bo.test; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

oracle数据库中Date类型倒入到hive中出现时分秒截断问题解决方案 1.问题描述: 用sqoop将oracle数据表倒入到hive中,oracle中Date型数据会出现时分秒截断问题,只保留了‘yyyy-MM-dd',而不是’yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'格式的,后面的‘HH24:mi:ss’被自动截断了,在对时间要求到秒级的分析处理中这种截断会产生问题. 2.解决方案: 在用sqoop倒入数据表是,添加--map-column-hive 和--map-column-jav

jdbc 读取oracle long raw 字段,里面存的是文本 参考: http://singlewolf.iteye.com/blog/278769 http://blog.csdn.net/restraint/article/details/7190265 http://blog.csdn.net/bq1073100909/article/details/49335491 String sql = "select condition from tbl t where t.a = ? an

用scala实现读取oracle数据 增加oralce的jar包后 package cn.bigdata.scala.oracle import java.sql.{DriverManager, Connection, ResultSet} object ConnectOracle { val user="youname" val password = "youpwd" val conn_str = "jdbc:oracle:thin:@ip:1521:d

错误说明: 由于我的hadoop的集群是用cloudera manager在线自动安装的,因此他们的安装路径必须遵循cloudera的规则,这里只有查看cloudera的官方文档了,请参考:http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/core/latest/topics/cdh_ig_jdbc_driver_install.html 按照官网的说法,在对应的/var/lib/sqoop目录(官网上说不要放在 /opt/clo

     之前我还在想了解下datax,是否有可能替换sqoop,但了解后发现,datax和sqoop的业务场景是不同的.前者适合异构数据库的同步,后者适合hdfs与rdbms互相之间的同步.针对sqoop的应用场景使用datax那么速度会有加倍的差距.主要原因在于datax是一个节点写数据,而sqoop会将任务拆成标准的mr,每个节点都会起数据库连接写数据的.       另外.在我了解datax时,如果是to oracle的任务,可以使用OraOop插件提高sqoop的速度.是可提升一倍 

#Oracle的连接字符串,其中包含了URL,SID,和PORT URL=jdbc:oracle:thin:@132.232.19.79:10521:szdw #使用的用户名 USERNAME=szdw #使用的密码 PASSWORD=szdw #需要从Oracle中导入的表名 TableNAME=proc_resource_admin #需要从Oracle中导入的表中的字段名 COLUMNS=AREA_ID,TEAM_NAME #将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径 HADFPAT

前言 最近的任务就是开发了一个功能,要从供应商那边读取数据,然后拿过来,处理以后放到我们自己的数据库中.供应商那边是Oracle数据库,其实不管什么数据我想都差不多,于是我就开始了.由于在家里写的博客,那些截图都放在公司电脑了,希望能通过文字让大家明白,多有不周还请原谅. 过程 第一种方法:一开始我是用的.net里面自带的那个System.Data.OracleClient;引用.然后把Oracle客户端装了,结果不行.Oracle客户端装的是及时版本.执行后不断的报错,什么无法标示了,版本得多

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

报错栈: -- ::, INFO [main] org.apache.sqoop.mapreduce.db.DBRecordReader: Executing query: select "JFRQ","ZYH","FYKS","KSSE","YBJE","YPJE","ZJJE" from BSHIS."DEPCS_T_DEPCS_BRMXCOST_DAY

  我的ORACLE 是11G  ,找到ojdbc6.jar,放到sqoop 的lib 下面,我的是cloudera 集群,目录是 /opt/cloudera/parcels/CDH-5.10.0-1.cdh5.10.0.p0.41/lib/sqoop/lib /opt/cm-5.10.0/share/cmf/lib/ojdbc6.jar /var/lib/sqoop2/ojdbc6.jar 导入oracle数据 --导入方法 $ sqoop import   --hive-import --c

一.参考文档: 1.https://www.rittmanmead.com/blog/2014/03/using-sqoop-for-loading-oracle-data-into-hadoop-on-the-bigdatalite-vm/ 2.http://www.cnblogs.com/bjtu-leefon/archive/2013/06/28/3160549.html 二.使用脚本 ----sqoop import zdsd 使用注意: 1.执行节点 Sqoop_home/lib 里添

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