本文仅涉及 Vertica 导入导出本地文件, 以及两个 Vertica 集群相互导出, 不涉及 Vertica 和 hdfs/Hive 导入导出和互操作. copy 数据导入工具 copy 命令无疑是最常用的导入工具了, 它是Vertica的bulk copy工具, 性能非常好. 可以直接从文本文件或者压缩文件导入数据, 支持的压缩格式有: BZIP | GZIP | LZO | UNCOMPRESSED 支持的文件格式有: csv | FIXEDWIDTH | json | ORC | pa

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

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

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 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

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

一.正常按照数据库和表导入 \\前面介绍了通过底层文件得形式导入到hive的表中,或者直接导入到hdfs中,\\现在介绍通过hive的database和table命令来从上层操作.sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table payment --where "payment_id<=8000" --hive

Hive集成HBase可以有效利用HBase数据库的存储特性,如行更新和列索引等.在集成的过程中注意维持HBase jar包的一致性.Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类. 整合hive与hbase的过程如下: 1.将HBASE_HOME下的 hbase-common-0.96.2-hadoop2.jar 和 zookeeper-3.4.5.jar 拷贝(覆盖)到HIVE_HOME/l

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

概述:使用dump 方式将mongo数据导出,上传到hdfs,然后在hive中建立外部表. 1.     使用mongodump 将集合导出 mongodump --host=localhost:27017  --db=mydb --collection=users  --out=/tmp/root/mongodump0712 [root@slave2 root]# mongodump --host=localhost:27017  --db=mydb --collection=users  -

一.先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs 1.1.先在mysql中准备一张测试用的表 mysql> desc user_info; +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ ) | YES |

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

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

问题导读 1.从本地文件系统中通过什么命令可导入数据到Hive表? 2.什么是动态分区插入? 3.该如何实现动态分区插入? 扩展: 这里可以和Hive中的三种不同的数据导出方式介绍进行对比? Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1).从本地文件系统中导入数据到Hive表: (2).从HDFS上导入数据到Hive表: (3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中: (4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到H

好久没写Hive的那些事了,今天开始写点吧.今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea