一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

1.hive数据库 我们在hive终端,查看数据库信息,可以看出hive有一个默认的数据库default,而且我们还知道hive数据库对应的是hdfs上面的一个目录,那么默认的数据库default到底对应哪一个目录呢?我们可以通过hive配置文件hive-site.xml中的一个hive.metastore.warehouse.dir配置项看到信息. 如上图,它告诉了我们默认数据库default在hdfs的目录. 在我们的metastore中,我们可以查阅表DBS来获知对应关系. 2.hive表

Sqoop 本文所使用的Sqoop版本为1.4.6 1.官网 http://sqoop.apache.org 2.作用 A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql) B:可以把关系数据库数据导入到hadoop里面(e.g. Mysql -> Hive) 3.下载 http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz 4.安装 --上传到node1(

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

一.导数据 1.import和export Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具.这两个工具非常强大, 提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步.比如,下面两个潜在的需求: 1.业务数据存放在关系数据库中,如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计,单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈, 这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析. 2.对大规模的数据在Hadoop平台

先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用.一.区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿.百亿)的随机实时查询,如日志明细.交易清单.轨迹行为等.Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据

* 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

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

        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. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

1:创建shell脚本 touch sqoop_options.sh chmod 777 sqoop_options.sh 编辑文件  特地将执行map的个数设置为变量  测试 可以java代码传参数 同时也验证sqoop的 options 属性支持这种写法 #!/bin/bash /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/bin/sqoop --options-file /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/sqoop-impor

Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce

一. 数据导入 1. 语法 load data [local] inpath 'path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)]; 1). load data:表示加载数据 2). local:表示从本地加载数据到hive表:否则从HDFS加载数据到hive表 3). inpath:表示加载数据的路径 4). overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 5). into table:表示加载到哪

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor