今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一般都是选用一些字段进行增量的导入,为了支持增量的导入,sqoop也给我们考虑到了这种情况并且支持增量的导入数据 增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术. 它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入. 下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项. --inc

一 在HIVE中创建ETL数据库 ->create database etl; 二 在工程目录下新建MysqlToHive.py 和conf文件夹 在conf文件夹下新建如下文件,最后的工程目录如下图 三 源码 Import.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <root> <importtype> <value>add</value> <!--

1.import增量导入的官方说明

需求:redis缓存的数据隔段时间往MySQL中写入一次.如果按照job的增量导入,比如上次redis向mysql导入数据时间为8:00,下一次导入时间为9:00,8:20sqoop进行增量导入,导入的时*~8:20的数据,sqoop把job中的最后导入时间设置为8:20.当9:00redis向mysql再次导入数据,9:20sqoop会将mysql中8:20~9:20数据导入到hive中,那么8:00~8:20的数据没有导入到hive中. 1.批量创建sqoop job: #!/bin/bas

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

一.创建新表 建表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_collection_9( user_id string , seller_id string , product_id string , time string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ; 二.hue中向hive导入数据 首先,在文件浏览器中,将你创建表对应的文本导进来,如下图所示: 使用如下操作语句将文本数据导入到hive中.

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

Argument Description --check-column (col) Specifies the column to be examined when determining which rows to import. (the column should not be of type CHAR/NCHAR/VARCHAR/VARNCHAR/ LONGVARCHAR/LONGNVARCHAR) --incremental (mode) Specifies how Sqoop det

最简单方式是按主键增量导入:http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50185319 以下方法只做存档 需求:redis缓存的数据隔段时间往MySQL中写入一次.如果按照job的增量导入,比如上次redis向mysql导入数据时间为8:00,下一次导入时间为9:00,8:20sqoop进行增量导入,导入的时*~8:20的数据,sqoop把job中的最后导入时间设置为8:20.当9:00redis向mysql再次导入数据,9:20sqoo

全量导入: sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.0.144:3306/db_blog --username root --password 123456 --table t_link --target-dir /user/hadoop/t_link --hive-import --create-hive-table --hive-overwrite --num-mappers 1 增量导入:(根据时间促来导入,如果表中没有时间促属性,可以增加一

使用sqoop job做增量导入 在执行导入模式为 incremental 的sqoop job 时,sqoop会获取上次导入操作的 –check-column的value值,也就是说使用sqoop job在做增量导入的时候,不用手动指定 --last-value的值但是也有这样的一种情况,sqoop job中如果指定了--incremental 为append模式导入,在指定了增量列--check-column之后,比如id为增量列,并且指定了--last-value的值,比如设置为100,那

我们之前导入的都是全量导入,一次性全部导入,但是实际开发并不是这样,例如web端进行用户注册,mysql就增加了一条数据,但是HDFS中的数据并没有进行更新,但是又再全部导入一次又完全没有必要. 所以,sqoop提供了增量导入的方法. 1.数据准备: 2.将其先用全量导入到HDFS中去 3.先在mysql中添加一条数据,在使用命令进行追加 #指定字段的取值范围,增量到数据(指的是Mysql增加了一条或多条数据,追加到HDFS中去, 如果想追加到hive本来的数据中去就把路径换成hve的路径) #

一.测试环境 1.MySQL表结构 mysql> show create table autoextend\GCREATE TABLE `autoextend` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(30) DEFAULT NULL,  `remark` varchar(100) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=17 D

一. sqoop: mysql->hive sqoop import -m 1 --hive-import --connect "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/TEST?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai" --username sa --password-

增量导入 一.说明 当在生产环境中,我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据,导入数仓后进行后续离线分析.这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍,所以此时需要数据增量导入. 增量导入数据分为两种方式: 一是基于递增列的增量数据导入(Append方式). 二是基于时间列的数据增量导入(LastModified方式). 二.增量导入 方式一:Append方式 比如:有一个订单表,里面每个订单有一个唯一标识自增列ID,在关系型数据库中以主键形式存在,之前已经将id在1-3的

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

让我们打开之前的项目:My_First_SSIS_Project_After_Step_2.zip 之前项目中我们已经向dbo.contact 导入了19972行,如果再次执行包会重复导入,让我们来解决这个问题. 增量导入目标 (Incremental Load Goals) 在我们批量处理之前,先来明确下增量导入的目标: 如果数据源中有新纪录,我们要把这些记录导入目的地. 如果数据源中有记录变更,我们要把之前导入目的地的相关记录更新. 如果数据源中的记录被删除,我们要把之前导入目的地的相关记录

问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null.设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果. 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false. 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,问题产生的原因和hive建表语句无关,只能发生在sqoop端或者mysql端. 经过查看,发现mysql中有问题的那几列数据类型都是tiny

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景