背景 线上有很多的数据库在运行,后台需要一个分析用户行为的数据仓库.目前比较流行的是mysql和hadoop平台. 现在的问题是,如何将线上的mysql数据实时的同步到hadoop中,以供分析.这篇文章就是利用tungsten-replicator来实现. 环境 由于tungsten-replicator依赖ruby和gem.需要安装 yum install ruby yum install rubygems gem install json 其中json模块可能因为gfw的原因,需要手动下载到

前面介绍了sqoop1.4.6的 如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装,下面就介绍两者间的数据互通的简单使用命令. 显示mysql数据库的信息,一般sqoop安装测试用 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/ --username root --password root 显示数据库里所有表: sqoop list-tables --connectjdbc:mysql://192.168.2.

PHP导出MySQL数据到Excel文件 转载 常会碰到需要从数据库中导出数据到Excel文件,用一些开源的类库,比如PHPExcel,确实比较容易实现,但对大量数据的支持很不好,很容易到达PHP内存使用上限.这里的方法是利用fputcsv写CSV文件的方法,直接向浏览器输出Excel文件. <!--?php// 输出Excel文件头,可把user.csv换成你要的文件名header('Content-Type: application/vnd.ms-excel');header('Conten

一.下载到本地 yum install lrzsz sz filename  下载 rz filename  上传   linux下导入.导出mysql数据库命令 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: 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

1.excel数据入库mysql 首先准备excel文件, 标红的地方需要留意,一个是字段名所在行,一个表名对应页: 然后私用mysql工具 navicat, 选择数据库,然后导入文件, 选中相应execl文件,即可导入. 栏位名行  对应excel文件中,字段名所在的行. 第一个数据行  对应excel文件中,第一行数据所在的行. ----------------------------------------------------------------------------------

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.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. 总之Sqo

错误类型: ERROR 1231 (42000): Variable 'time_zone' can't be set to the value of 'NULL' ERROR 1231 (42000): Variable 'sql_mode' can't be set to the value of 'NULL' ERROR 1231 (42000): Variable 'foreign_key_checks' can't be set to the value of 'NULL' ERROR

test 代码: #coding:utf-8 ''' Created on 2019年2月18日 @author: Administrator ''' import ConfigParser import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header import MySQLd

MySQL复制操作可以将数据从一个MySQL服务器(主)复制到其他的一个或多个MySQL服务器(从).试想一下,如果从服务器不再局限为一个MySQL服务器,而是其他任何数据库服务器或平台,并且复制事件要求实时进行,是否可以实现呢?  MySQL团队最新推出的 MySQL Applier for Hadoop(以下简称Hadoop Applier)旨在解决这一问题. 用途  例如,复制事件中的从服务器可能是一个数据仓库系统,如Apache Hive,它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

1.导出本地数据库数据到本地文件 mysql -A service_db -h your_host -utest -ptest mysql> select * from t_apps where created>'2012-07-02 00:00:00' into outfile /tmp/apps.csv 2.导出远程数据库数据到本地文件 mysql -A service_db -h your_host -utest -ptest -ss -e "SELECT * from t_a

原博文出自于: http://blog.fens.me/category/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/page/2/ 感谢! [MySQL优化]为MySQL数据文件ibdata1瘦身 前言 MySQL在运行一段时间后,ibdata1的文件会增长大小,就算删除了表的数据,ibdata1的体积也不会减小.由于硬盘空间有限,这样一直膨胀下去磁盘空间接近崩溃.今天在导出数据的时候就发现了,磁盘竟然满了,明明预留了1个月的用量,1周就占满了,下面就要给ibdata1做个瘦身.

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

MYSQL导入CSV格式文件数据执行提示错误(ERROR 1290): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement. [1]分析原因 其实原因很简单,因为在安装MySQL的时候限制了导入与导出的目录权限.只允许在规定的目录下才能导入. 可以通过以下命令查看secure-file-priv当前的值是什么 SHOW VARIABLES LIKE "

根据查询语句,导出数据至指定文件SELECT name INTO OUTFILE '/tmp/result.txt' FIELDS TERMINATED BY '-|-' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n' FROM table_name; FIELDS TERMINATED BY 表示指定字段分隔符OPTIONALLY ENCLOSED BY 表示指定字段包围符号LINES TERMINATED BY 表示指定行与行分隔符

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行

Sqoop将mysql数据导入hbase的血与泪(整整搞了大半天)  版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blogQQ技术交流群:299142667 一. 问题如何产生 庞老师只讲解了mysql和hdfs,mysq与hive的数据互导,因此决定研究一下将mysql数据直接导入hbase,这时出现了一系列问题. 心酸史: 二. 开始具体解决问题 需求:(将以下这张表数据导入mysql)

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送

Hadoop概要 到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议. 随着互联网以及物联网的蓬勃发展,我们进入了大数据时代.IDC预测,到2020年,全球会有44ZB的数据量. 传统存储和技术架构无法满足需求 .在2013年出版的<大数据时代>一书中,定义了大数据的5V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(低价值密度).Veracity(真实性). 大数据学习群:119599574 当我们把时间往回看

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id