步骤一: hive> add jar /setup/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar; hive> add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar; 步骤二: hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUD

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

                                            mysql-->hive     0 参考文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md   1.配置文件:mysql2hive.json {     "job": {         "content": [             {               

先通过可视化工具链接mysql,在链接的时候用sqoop 用户登录 在数据库userdb下新建表 保存,输入表名upflow 现在我们需要把hive里面的数据通过sqoop导入到mysql里面 sqoop export --connect \ jdbc:mysql://node1:3306/userdb \ --username sqoop --password sqoop --table upflow --export-dir \ /user/hive/warehouse/mydb2.db/u

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

hive DDL 启动hadoop /apps/hadoop/sbin/start-all.sh 开启MySQL库,用于存放hive的元数据 sudo service mysql start 启动hive hive 在/data/hive3下下载数据库数据 mkdir /data/hive3 cd data/hive3 wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log wget http://192.168.1.100:60000/

hive数据导入导出 一.导入数据4种方式 建表语句 create table test( name string, friends array, children map<string, int>, address struct<street:string, city:string> ) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by '_' map keys termina

数据导入从sql server 到mysql (将数据以文本格式从sqlserver中导出,注意编码格式,再将文本文件导入mysql中): 1.若从slqserver中导出的表中不包含中文采用: bcp mytest.dbo.test out D:\temp\aa.txt -c -t"\t" –T bcp "select * from mytest.dbo.test" queryout D:\yucbtemp\aa.tx t -c -t"\t"

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

文本框被键盘遮挡到了,不会再获取焦点的时候被顶到键盘顶部.解决方案:设置A的Position为绝对定位absolute即可,其他几种定位方式未测试,但是不能是fixed ,正是因为这种定位方式,导致它无法被顶上去 某日同事丢给我一个看上去复杂的查询(实际就涉及两张表,套来套去)说只是换了日期条件,但一个查询5秒出数据,一个根本查不出来.现在整理下解决过程,及涉及的知识点. 关于Nginx模块开发的博客资料,网上很多,很多.但是,每篇博客都只提要点,无法"step by step"照着做

数据在HDFS和关系型数据库之间的迁移,主要有以下两种方式 1.按照数据库要求的文件格式生成文件,然后由数据库提供的导入工具进行导入 2.采用JDBC的方式进行导入 MapReduce默认提供了DBInputFormat和DBOutputFormat,分别用于数据库的读取和数据库的写入 1.需求 下面使用DBOutputFormat,将MapReduce处理后的学生信息导入到mysql中 2.数据集 张明明    45  李成友    78  张辉灿    56  王露      56  陈东明

做项目时需要查询手机号归属地的,用网上提供的接口,耗时太长,反应慢,只能自己在网上搜了一个包含所有手机号归属地的Access数据库,导入到自己的mysql数据库中 Access数据库导入到mysql中,方法很多,自己用的是:借助到MySQL-Front工具 下载地址    http://pan.baidu.com/s/1bn7ysNH 使用导入 1.连接数据库 2. 3.导入数据库 4. 5. 6.

http://niuzhenxin.iteye.com/blog/1706203   Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目. 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

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

SQLSERVER数据导入到MYSQL http://hi.baidu.com/luck001221/item/cb4462299f9ea79ab73263d2?qq-pf-to=pcqq.group 1.去mysql的官方下载一个odbc的驱动,因为MSsql一直没有集成mysql的驱动,这个玩意需要单独下载,并安装的. http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.1.html 我下载的是windows解压缩的包Without install

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! 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

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/

前提条件: 1.一台配置好hadoop环境的虚拟机.hadoop环境搭建教程:稍后补充 2.存在hadoop账户.不存在的可以新建hadoop账户安装配置hadoop. 安装教程: 一.Mysql安装 1.安装mysql命令:Yum install mysql-server -y (-y参数作用为所有需要输入yes的地方默认yes) 2.打开mysql服务:Service mysqld start 3.设置mysql服务开机自启动(也可以不设置,开机手动启动):chkconfig –add my