一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql Hive flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink sta

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

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

MYSQL支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护日志文件的一个索引以跟踪日志循环.当一个从服务器连接到主服务器时,它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置.从服务器接收从那时起发生的任何更新,然后封锁并等待主服务器通知下一次更新. 在实际项目中,两台分布于异地的主机上安装有MYSQL数据库,两台服务器互为主备,客户要求当其中一台机器出现故障时,另外一台能够接管服务器上的应用,这就需要两台

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

  目录 前言 一.使用的导入命令 二.遇到的问题及解决 1. 用文本字段进行分区的问题 2. Hadoop历史服务器Hadoop JobHistory没开启的问题 3. 连接元数据存储数据库报错 4. 没有在hive创建数据库 5. 其他警告和报错 三.参考 回到顶部 前言 这篇文章主要是用sqoop从mysql导入数据到hive时遇到的坑的总结. 环境: 系统:Centos 6.5 Hadoop:Apache,2.7.3 Mysql:5.1.73 JDK:1.8 Sqoop:1.4.7 Ha

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

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

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

1.启动Hadoop,hive,mysql 2.在mysql中建表(需要导入数据的) mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(),`item_id` varchar(),`cat_id` varchar(),`merchant_id` varchar(),`brand_id` varchar(), `month` varchar(),`day` varchar(),`action` varchar(),`age_r

一.数据中台解析SQL的目的: 数据中台需要对外提供数据特征查询的能力,因此中台查找并解析各个平台的sql,找出哪些表中的字段经常被使用,以便沉淀为特征,而我们要做的是找出sql中的数据表及其字段.以海象平台调度任务中的Hive SQL为例,看一下处理一个hive SQL都需要做什么. 二.预处理: 一个sql中会包含很多与查询操作不相关的语句: 1. 注释,包括--和#两种注释: 2. add jar; 3. alter table; 4. create temporary function,

背景 使用sqoop从mysql导数据到hive,从本地服务器是可以访问mysql的(本地服务器是hadoop集群的一个datanode),但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下: 从报错可以看出,是数据库连接失败,很常见的问题,但是从本地是可以直连mysql的. 因为sqoop导数据的时候,默认会启动4个map task,这4个map task会随机启动在不动的datanode上,所以在想,是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致. 但是需要先搞清楚,sqoop在抽取数

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

前段时间使用MySQL作为数据存储做了一个小项目.项目上线运行了几十天之后,数据已经越来越多,达到了100多M.用mysqldump每天备份全量数据然后传输到另外一台机器上这种方式进行数据备份,久而久之越来越慢.于是开始研究如何利用mysql的主从同步功能实现自动备份.如果实现自动备份,主从服务器之间只需要在有数据更新时同步一点增量数据,不会在备份时占用大量的CPU和内网的网络带宽资源了.介绍主从同步之前,还是先从基础的mysqldump备份开始讲起. mysqldump mysqldump是m

mysql主主备份: 保证各服务器上的数据库中的数据一致,因此需要开启数据库同步机制.由于是一整套系统,并且系统内含数据库.由于任何一台服务器都有可能被选中,因此要让所有的数据库上的数据都是最新的,任何一个服务器上的数据发生变化时都要自动的同步到其他的服务器上. 三维可视化管理系统使用的时Mysql数据库,这里采用的时主-主备份机制进行同步的. 主一数据库:192.168.10.7 主二数据库:192.168.10.212 主数据库1: 编辑数据库配置文件 3DDataCenter\64\mys

继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台. DataSimba采集平台属于DataSimba的数据计算及服务平台的一部分, 负责数据的导入, 从而支持上层的数据处理. DataSimba的定位是面向企业私有化部署,决定了采集平台面临要解决的问题和传统的互联网公司不太一样: 1.企业使用的数据库类型多且杂, 包括很多非主流的数据库: 2.企业的数据管理水平参差不齐, 依赖数据规范(如:维护列modify_time判断

在这个“数据即资产”的时代,大数据技术和体量都有了前所未有的进步,若企业能有效使用数据,让数据赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器. 奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集.数据加工.数据治理.数据规范.数据资产.数据服务等全链路的产品+技术+方法论服务,构建面向业务应用的大数据智能平台.其主要核心模块包括了数据开发套件.数据治理套件.数据服务引擎.数据智能.数据安全. 1.数据采集 数据采集作为数据中台第一个环节,不仅仅是要“采集”,也要将数据合理

工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签.最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区表,最终没有使用,既然学习了就做一下笔记. mysql按照时间分区 mysql的分区方法分为好几种range,list,hash,key等方法,具体可以自行搜索一下,这里要讲的是range方法,下面是

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S