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

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

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

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

问题描述: Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143 21/10/10 08:51:52 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 21/10/10 08:51:53 INFO mapreduce.Job: Job job_16338

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

由于ubuntu默认自带的mysql版本号为5.5,并不能使用load data infile这样的高级的功能,因此我们写了一个通用的脚本来上传文件 shell脚本 cat ./employee.csv | while read LINE do eval $( echo $LINE | awk -F ',' '{print "ds="$1 ";id="$2 ";name="$3}' ) echo ds=$ds id=$id name=$name

问题场景: 使用*.sql 脚本,批量导入数据到mysql实例中,使用DOS 界面导入的,期间,到最后一步 source D:\aaa.sql  回车后,系统提示 MySQL server has gone away错误: 问题分析 首先度娘:mysql出现ERROR : (2006, 'MySQL server has gone away') 的问题意思就是指client和MySQL server之间的链接断开了. 造成这样的原因一般是sql操作的时间过长,或者是传送的数据太大(例如使用ins

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:

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

一.导出数据库用mysqldump命令(注意mysql的安装路径,即此命令的路径): 1.导出数据和表结构:[不是mysql里的命令]mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql#/usr/local/mysql/bin/   mysqldump -uroot -p abc > abc.sql敲回车后会提示输入密码 2.只导出表结构mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名.sql#/usr/local/mysql/bin/   m

1.修改配置文件 在 /etc/my.conf 中添加 local_infile=1 2.重启MySQL >service mysqld restart 3.登录数据库 登录时添加参数 --local-infile >mysql --local-infile -uroot -p 4.进入相应的数据库导入数据

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

1.load data load data local inpath "/home/hadoop/userinfo.txt" into table userinfo; " into table syslog; 2.insert hive,'test_user'); insert into table weather_list select year,data from weather_data; insert overwritetable weather_list selec

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

将服务器上的文件导入或导出还需要使用工具传输到本机中,推荐使用winscp,与xshell搭配使用 1 导入数据库 两种方法 .首先建空数据库 mysql>create database abc; 方法一: ()选择数据库 mysql>use abc; ()设置数据库编码 mysql>set names utf8; ()导入数据(注意sql文件的路径) mysql>source /home/abc/abc.sql; 方法二: mysql -u用户名 -p密码 数据库名 < 数

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. 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: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

SQL Server 迁移数据到MySQL 一.背景 由于项目开始时候使用的数据库是SQL Server,后来把存储的数据库调整为MySQL,所以需要把SQL Server的数据转移到MySQL:由于涉及的表比较多,所以想在MySQL中生成对应表并导入数据: 上网找了些资料,如:将ACCESS和MSSQL导入MYSQL中.MySQL Migration 实现 MSSQL 到 MySQL数据迁移,虽然不知道里面的做法是否可以成功转移,但是里面的过程比较复杂,没有去尝试,后来自己找到了方法,最重要就

MySQL使用load data local infile 从文件中导入数据比insert语句要快,MySQL文档上说要快20倍左右.但是这个方法有个缺点,就是导入数据之前,必须要有文件,也就是说从文件中导入.这样就需要去写文件,以及文件删除等维护.某些情况下,比如数据源并发的话,还会出现写文件并发问题,很难处理.那么有没有什么办法,可以达到同样的效率,直接从内存(IO流中)中导入数据,而不需要写文件呢?前段时间,去MySQL社区的时候发现了这样一个方法:setLocalInfileInputS

今天接到项目中的一个功能,要实现excel的导入,导出功能.这个看起来思路比较清楚,但是做起了就遇到了不少问题. 不过核心的问题,大家也不会遇到了.每个项目前台页面,以及数据填充方式都不一样,不过大多都是以json数据填充的.在导入excel填充json数据到页面时,真的让我差点吐血了.在做这个导入导出的时候,那一个礼拜都是黑暗的. 好了,废话不多说了,我今天就给大家展示这个两个功能的核心点,excel生成json数据和json数据生成excel文件. 一:从上传文件到服务器,后台java解析,

dataFrames格式的数据是表格形式的,mysql数据库中的数据也是表格形式的,二者可以很方便的读取存储   安装依赖的包 pip install pandas pip install sqlalchemy pip install pymysql 使用方法  第一步:建立mysql数据库的连接 connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format("username", "password&