需要分别从Oracle和文本文件往HBase中导入数据,这里介绍几种数据导入方案. 1.使用importTSV导入HBase importTSV支持增量导入.新数据插入,已存在数据则修改. 1.1.首先将待导入文本test_import.txt放到hdfs集群 文本格式如下(从网上找的虚拟话单数据).逗号分隔,共13个字段,其中第1个字段作为rowkey. 1,12026546272,2013/10/19,20:52,33分18秒,被叫,13727310234,北京市,省际,0,32.28,0.

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)

——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

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

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

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

Hbase Writer的json文件链接: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hbase11xwriter/doc/hbase11xwriter.md 配置json文件 { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 5 } }, "content": [ { "reader": { &

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.

要实现DataFrame通过HFile导入HBase有两个关键步骤 第一个是要生成Hfile第二个是HFile导入HBase 测试DataFrame数据来自mysql,如果对读取mysql作为DataFrame不熟悉的人可以参考 Spark:读取mysql数据作为DataFrame当然也可以自己决定DataFrame的数据来源,此处以Mysql为例 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. 1 //配置文件示例: 2 [hdfs@iptve2e03

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/44174381 未实验 最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看

最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile的方式,实现了之后,发现单线程入库速度才达到1w4左右,和之前的多线程的全速差不多了,百思不得其解之

导入命令 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.200.250:3306/sqoop --table widgets --hbase-create-table --hbase-table WIDGETS_IN_HBASE --column-family product --hbase-row-key id --username 'root' -P 说明:--connect jdbc:mysql://192.168.200.250:3306/sqo

当我们用HBase 存储实时数据的时候, 如果要做一些数据分析方面的操作, 就比较困难了, 要写MapReduce Job. Hive 主要是用来做数据分析的数据仓库,支持标准SQL 查询, 做数据分析很是方便,于是便很自然地想到用Hive来载入HBase的数据做分析, 但是很奇怪地是, 上网查了一下, 只看到以下两种情况: 1. 如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据. 2. Hive 与HBase集成, 直接从Hive里面连HBase的数据库进行查询.参考链接: https://cw

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_

需求: 从mongoDB里面查出来数据,判断是否有该列簇,如果有则导入此条数据+列簇,如果没有,则该条数据不包含该列簇 直接贴出代码: package Test; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoo

环境hadoop cdh5.4.7 hbase1.0.0 测试数据: topsid  uid roler_num typ 10 111111 255 0 在Hbase 创建t2数据库: create 't2','info'.创建数据库t2, columnFamily:info import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; impo

测试数据: datas 1001 lilei 17 13800001111 1002 lily 16 13800001112 1003 lucy 16 13800001113 1004 meimei 16 13800001114 数据批量导入使用mr,先生成HFile文件然后在用completebulkload工具导入. 1.需要先在hbase 创建表名: hbase> create 'student', {NAME => 'info'} maven pom.xml配置文件如下: <de

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)

cad中是这样 但在arcscene里中是这样

1.环境 Mysql 5.6 Sqoop 1.4.6 Hadoop 2.5.2 HBase 0.98 Elasticsearch 2.3.5 2.安装(略过) 3.HBase Coprocessor实现 HBase Observer import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; imp