Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

本文主要实现将Elasticsearch中的索引数据Index同步到Mongodb中的集合collection中. 0.前提 1)已经安装好源数据库:elasticsearch V2.X; 2)已经安装好目的数据库:Mongodb; 3)已经安装好logstash及相关插件logstash-output-mongodb Google.Statckoverflow上充斥着mongdb到elasticsearch同步的文章和问题,而反过来,elasticsearch到mongodb同步的操作做的少之

一.前言 因公司需要选用elasticsearch做全文检索,持久化存储选用的是mongodb,但是希望mongodb里面的数据发生改变可以实时同步到elasticsearch上,一开始主要使用elasticsearch v1.7.2的版本,mongo-river可以搞定这个问题.随着elasticsearch的升级,发现elasticsearch已经放弃了mongo-river,咋整......Google之后发现一神器mongo-connector,国外大神用python写的工具而且Mong

MongoDB初始化数据同步: 副本集中的成员启动之后,就会检查自身的状态,确定是否可以从某个成员那里进行同步.如果不行的话,尝试从其他成员那里进行完整的数据复制. 这个过程就是初始化同步(initial syncing),这几个步骤可以从mongod日志查看. 1.首先,这个成员会做一些记录前的准备工作:选择一个成员作为同步源,在local.me中为自己创建一个标识符,删除所有已存在的数据库,以一个全新的状态进行复制. 在这个过程中,所有现有的数据都会被删除.应该只在不需要保留现有数据的情况下

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎.它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

最近写C#串口通信程序,系统是B/S架构.SerialPort类有一个DataReceived事件,用来接收串口返回的数据,但这种方式在C/S架构下很好用,但B/S就不好处理了.所以写了一个同步模式接收返回数据的方法,不使用DataReceived事件.经过测试,可以正常使用. 一.MachineFactory类 为什么使用工厂类:售货机由不止一个厂家提供,接口协议都不一样. using System; using System.Collections.Generic; using System

坊间有很多传说MongoDB会丢数据.特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文(为什么叫做水文?因为里面并没有他自己的原创,只是搜罗了一些网上的博客,炒了些冷饭吃),其中又提到了丢数据的事情.大家知道作为一个数据库来说,数据的持久性基本上是数据库的最低要求了.如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题,它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了.那么真相到底如何呢? 实事求是地来说,MongoDB确实在其发展的过程中,有一些数据持久化的问题没有处理好,特别是一些默认值的选定上.大部

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

十二.mongodb修改数据:update 1).修改数据库数据:update:语法 db.collectionName.update({},{},boolean,boolean): 2).update共有四个参数,其中后两个是可选项: 第一个参数是要修改的文档的匹配条件,第二个是要替换的新文档: 第三个参数为true时,更改的文档若不存在则会创建一个,为false时则不创建: 第四个参数为true时,会更改第一个条件匹配到的所有文档,为false则至更改匹配的第一条: 示例如下: a)只要前两

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

import java.net.UnknownHostException; import com.mongodb.BasicDBObject; import com.mongodb.DB; import com.mongodb.DBCollection; import com.mongodb.DBObject; import com.mongodb.Mongo; /**  * 用java 往mongoDB插入数据  * @author wwd *  */ public class InsertD

前言: 之前写过一篇文章<在不同场景下Vue组件间的数据交流>,但现在来看,其中关于“父子组件通信”的介绍仍有诸多缺漏或者不当之处, 正好这几天学习了关于用sync修饰符做父子组件数据双向绑定的的用法, 于是决定写一篇文章, 再次总结下“Vue中的父子组件通信”. 前面提示:本文文字略少,代码略多 父子组件通讯,可分为两种情况: 1. 父组件向子组件中传递数据2. 子组件向父组件中传递数据 一般情况下, 1中情况可通过props解决数据传递的问题, 这里就不多赘述了. 主要谈谈2中情景的实现,

十一.mongodb删除数据: 1).删除全部文档:remove,语法db.collectionName.remove({}):小括号里边必须要有条件,否则不成功:如果只是一个空的{},则会删除集合内所有文档数据: 2).按条件删除文档:remove删除数据的时候,不删除源数据:逻辑删除,不删除集合:使用show dbs可以看到数据库占用的内存与删除前比没变,使用show collections可以看到集合还在:为了有明显区别,先插入1000000数据: 3).删除集合:drop,语法db.co

九.mongodb保存数据: 1).插入.保存数据:insert:语法db.collectionName.insert({"key":value}),key是字段名,必须是字符串(使用有的工具,可以不加引号):插入数据时,会默认产生_id字段,一般不指定:对于一个使用use创建的新数据库,只有保存了数据以后,使用showdbs才能查看到,如图: 2).保存数据:save:语法db.collectionName.save({});如图: 3).批量插入数据:使用[];要注意mongodb

NodeJs之EXCEL文件导入导出MongoDB数据库数据 一,介绍与需求 1.1,介绍 (1),node-xlsx : 基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件. (2),excel-export : 基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx(可以指定),可以设置单元格宽度,API容易上手,无法生成worksheet字表,比较单一,基本功能可以基本满足: 1.2,需求 快速插入数据导数据库,备份数据等 二,导入导出 2.1,数据导入 第一步:

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景