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.jar,所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中. 1  首先安装sqoop,如果你使用的是cl

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

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

1从SQLServer导出数据 执行BCP: bcp "..." queryout "F:\test.txt" -c –S1.2.3.4 -Usa -P1111 命令参数含义: (1) 导入. 这个动作使用in命令完成,后面跟需要导入的文件名. (2) 导出. 这个动作使用out命令完成,后面跟需要导出的文件名. (3) 使用SQL语句导出. 这个动作使用queryout命令完成,它跟out类似,只是数据源不是表或视图名,而是SQL语句. (4) 导出格式文件. 这

1.使用mysqldump导出数据到本地sql文件 在mysql>bin下执行: 例如: mysqldump -hrm-2ze8mpi5i65429l1qvo.mysql.rds.aliyuncs.com -uchgg_erp_prod -p密码 -P3306 --set-gtid-purged=OFF chgg_erp_prod >e:/中国汉广集团/生产环境数据/chgg_erp_prod.sql 例如: mysqldump -hrm-2ze8mpi5i65429l1qvo.mysql.r

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo

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

在hive中,一般情况下通过 use my_hive_db; set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles=true; ; ; insert overwrite directory '/user/myuser/temp/scenemapbuild/' row format delimited fields terminated by ',' select * from scenemapbuild; 导出文件时,会遇本来表中本来字

bin/sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://mini1:3306/study?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\ --username root \ --password root \ --table top_n_city \ --m \ --export-dir /movie/top_n_city/output/ \ --input-fields-terminated-by '\t'\

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 从MySQL数据库读取目标表数据,并处理 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect( host="**********", database="kimbo", user="kimbo_test", pas

异步导出数据到Mysql中 上次说过从Item中同步写入数据库,因为网络的下载速度和数据库的I/O速度是不一样的所以有可能会发生下载快,但是写入数据库速度慢,造成线程的堵塞:关于堵塞和非堵塞,同步和异步的关系,因为没接触过,所以也不是很好的理解,这里查看了些资料,已做记录 链接1:https://www.zhihu.com/question/19732473;http://wiki.jikexueyuan.com/project/twisted-intro/ 实现异步写入mysql数据库的思路:

在日常工作中经常会遇见导出表中的数据到csv文件的操作,这里就简单总结一下导出的操作. 下面对csv文件的描述是摘录: 据RFC4180文档设置的,该文档全称Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files,其中详细描述了CSV格式,其要点包括: ()字段之间以逗号分隔,数据行之间以\r\n分隔: ()字符串以半角双引号包围,字符串本身的双引号用两个双引号表示. 这里关键点,我们导出的数据文件字段之间应该以逗号分

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

简介: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,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. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

export是HDFS里的文件导出到RDBMS的工具,不能从hive.hbase导出数据,且HDFS文件只能是文本格式.如果要把hive表数据导出到RDBMS,可以先把hive表通过查询写入到一个临时表,临时用文本格式,然后再从该临时表目录里export数据. HDFS导出数据到MySQL  说明: (1).Sqoop与数据库通信,获取数据库表的元数据信息: (2).将Hadoop上的文件划分成若干个Split,每个Split由一个Map Task进行数据导出操作: 参数 --columns:指

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

mysqldump是MySQL自带的导出数据工具,通常我们用它来导出MySQL中,但是有时候我们需要导出MySQL数据库中某个表的部分数据作为测试. mysqldump命令中带有一个 --where/-w 参数,它用来设定数据导出的条件,使用方式和SQL查询命令中中的where基本上相同,命令格式如下: 导出单个表结构导出部分数据 mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 --where="筛选条件" > 导出文件路径 mysqldump -h54.0.88.53

今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况,搞了好久才解决.使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令,该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了,最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败. (1)众所周知hive表是没有主键与索引的,但是mysql的表一般在创建时就会指定主键,所以在把hive表中的数据导入mysql表的时候通常会使用原hive表中的多个字段构成联合主键