将数据到入hive的无分区表,再将无分区表导入hive的有分区表: --备份 create table tds_package_secinfobk as select * from tds_package_secinfo; --导入分区表 tds_package_secinfo CREATE TABLE tds_package_secinfo (package_name string,program_name string,keyhash string) PARTITIONED BY(risk_

最近朋友公司在做一些数据的迁移,主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中,但是遇到了一个很奇怪的问题:同样的数据到了HBase中,所占空间竟增长了好几倍!详谈中,笔者建议朋友至少从几点原因入手分析: HBase中的数据相对于Hive中的数据会新增一些附加信息导致磁盘占用的增加,比如布隆过滤器 Hive中的数据是否进行过压缩,比如snappy,压缩比还是很高的 row key和列族都会占据一定的空间,当数据量较大时,仅二者就会占据很多不必要的空间 建议将相同查询场景下的几个常用的列的

方案一:Hive关联HBase表方式 适用场景:数据量不大4T以下(走hbase的api导入数据) 一.hbase表不存在的情况 创建hive表hive_hbase_table映射hbase表hbase_table,会自动创建hbase表hbase_table,且会随着hive表删除而删除,这里需要指定hive的schema到hbase schema的映射关系: 1.建表 CREATE TABLE hive_hbase_table(key int, name String,age String)

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u

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)

使用sqoop将MySQL数据库中的数据导入Hbase 前提:安装好 sqoop.hbase. 下载jbdc驱动:mysql-connector-java-5.1.10.jar 将 mysql-connector-java-5.1.10.jar 拷贝到 /usr/lib/sqoop/lib/ 下 MySQL导入HBase命令: sqoop import --connect jdbc:mysql://10.10.97.116:3306/rsearch --table researchers --h

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

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

HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式: 使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 另一种方式就是使用HBase原生Client API 本文就是示范如何通过MapReduce作业从一个文件读取数据并写入到HBase中. 首先启动Hadoop与HBase,然后创建一个空表,用于后面导入数据: hbase(main):006:0> create 'mytable','cf' 0 row(s) in 10.

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景 公司内部有使用图数据库的场景,内部通过技术选型确定了 Nebula Graph 图数据库,还需要验证 Nebula Graph 数据库在实际业务场景下的查询性能.所以急迫的需要导入数据到 Nebula Graph 并验证.在这个过程中发现通过 Exchange 工具从 hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 文档不是很

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. 最显著的特别是, Hive的数据是Schema On Read, 对数据的写入非常的自由和松散, 而对数据的读取则作了各种限制. 而RMDBS则是Schema On Write, 对数据写入限制非常的严苛. *). 数据导入/导出 让我们体验以下Hive中数据如何导入: 1). 创建数据库 db_

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

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 TAB

Hive库数据导入导出 1.新建表data hive (ebank)> create table data(id int,name string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY'\t' > stored as textfile; OK Time taken: 0.257 seconds 2.向data表中插入数据 hive (ebank)> load data local inpath '/home/hive/da

——本文非本人原创,为公司同事整理,发布至此以便查阅 一.入库前数据准备 1.入hbase详细要求及rowkey生成规则,参考文档“_入HBase库要求 20190104.docx”. 2.根据标准库中的数据,生成带有rowkey的视图. 参照159数据库hubei_std用户下的p_getRowKey1存储过程,生成该用户下 所有表带有rowkey的视图. 注:运行存储过程时,需传入医院编码和采集次数. 3.在进行正式入库前,先以医院编码在hbase中建立命名空间(hbase shell  进

运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.ja

Hive三种不同的数据导出的方式 (1)  导出到本地文件系统 insert overwrite local directory '/home/anjianbing/soft/export_data/app_order_city_d' row format delimited fields terminated by '\t' select * from app.app_order_city_d limit 10; 通过insert overwrite local directory将hive中