使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

  目录 前言 一.使用的导入命令 二.遇到的问题及解决 1. 用文本字段进行分区的问题 2. Hadoop历史服务器Hadoop JobHistory没开启的问题 3. 连接元数据存储数据库报错 4. 没有在hive创建数据库 5. 其他警告和报错 三.参考 回到顶部 前言 这篇文章主要是用sqoop从mysql导入数据到hive时遇到的坑的总结. 环境: 系统:Centos 6.5 Hadoop:Apache,2.7.3 Mysql:5.1.73 JDK:1.8 Sqoop:1.4.7 Ha

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,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. Hiv

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

mysql导入数据load data infile用法 基本语法: load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [fields [terminated by't'] [OPTIONALLY] enclosed by ''] [escaped by'\' ]] [lines terminated by'n'] [ignore number lines]

MYSQL导入数据出现The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement 方法一: 这个原因其实很简单,是因为在安装MySQL的时候限制了导入与导出的目录权限 只能在规定的目录下才能导入 我们需要通过下面命令查看 secure-file-priv 当前的值是什么 show variables like '%secure%'; 我们可以看到value的值

MySQL导入数据遇到Error Number: 1467 Failed to read auto-increment value from storage engine错误 创建表的语句 CREATE TABLE `test` ( `id` int unsigned auto_increment not null comment 'id', `uuid` varchar(255) NULL COMMENT 'uuid', `ctime` timestamp NULL ON UPDATE CUR

MySQL 导入数据 本章节我们为大家介绍几种简单的 MySQL 导出的数据的命令. 1.mysql 命令导入 使用 mysql 命令导入语法格式为: mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(runoob.sql) 实例: # mysql -uroot -p123456 < runoob.sql 以上命令将将备份的整个数据库 runoob.sql 导入. 2.source 命令导入 source 命令导入数据库需要先登录到数库终端: mysql> create data

一.安装elasticsearch 获取elasticsearch的rpm:wget https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/rpm/elasticsearch/2.4.1/elasticsearch-2.4.1.rpm 具体版本在es官网获取:https://www.elastic.co/downloads/past-releases 二.yum安装 yum -y inst

背景 使用sqoop从mysql导数据到hive,从本地服务器是可以访问mysql的(本地服务器是hadoop集群的一个datanode),但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下: 从报错可以看出,是数据库连接失败,很常见的问题,但是从本地是可以直连mysql的. 因为sqoop导数据的时候,默认会启动4个map task,这4个map task会随机启动在不动的datanode上,所以在想,是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致. 但是需要先搞清楚,sqoop在抽取数

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

MySQL中可以使用两种简单的方式来导入MySQL导出的数据. 使用 LOAD DATA 导入数据 MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据. 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ,将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中. mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE 'dump.txt' INTO TABLE mytbl; 如果指定LOCAL关键词,则表明从客户主机上按路径读取文件.如果没有指定,则文件在服务器上按路径读取文

详细:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc(最下面有各数据库的导入方法说明) elasticsearch版本为1.5.2 1.下载 elasticsearch-jdbc 1.5.2.0 wget http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc/1.5.2.0/elasticsearch-jdbc-1.5.2.0-dist.zip 2.解

MySQL导入数据库文件最大限制2048KB和phpmyadmin导入数据最大限制2048KB的解决方法 解决办法: 1.打开php.ini.找到 upload_max_filesize . memory_limit . post_max_size 这三个参数! (在默认的情况下,php只允许最大的上传数据为2M,也就是2048KB,而极限的最大使用内存memory_limit也仅为128M,Post的最大也为2M) 2.按您的服务器的实际性能配置进行如下改动:(注意:以下是按我的服务器性能和硬

有时候我们需要将大量数据批量写入数据库,直接使用程序语言和Sql写入往往很耗时间,其中有一种方案就是使用MySql Load data infile导入文件的形式导入数据,这样可大大缩短数据导入时间. 假如是从MySql客户端调用,将客户端的文件导入,则需要使用 load local data infile. LOAD DATA INFILE 语句以很高的速度从一个文本文件中读取行到一个表中.文件名必须是一个文字字符串. 1,开启load local data infile. 假如是Linux下

简单配置了sqoop之后开始使用,之前用的时候很好用,也不记得有没有启动hivemetastore,今天用的时候没有启动,结果导入数据时,如果使用了db.tablename,就会出现找不到数据库的错,一直找到不到原因, 换了sqoop还是一样,后来查了一下,在sqoop/conf下多了一个metastore.db的文件夹,我把这个文件删了,然后把hive-site.xml的文件从hive/conf中复制过来. 此时问题解决

 问题 导入数据时有时会因为数据字段大的问题导入失败. mysql根据配置文件会限制server接受的数据包大小. 有时候大的插入和更新会被max_allowed_packet 参数限制掉,导致失败. 查看目前配置   show VARIABLES like '%max_allowed_packet%'; 显示的结果为:   +--------------------+---------+ | Variable_name      | Value   | +-------------------

mysql -u root -p databasename < db.sql 数据库导入数据时,MySQL收到下面异常:ERROR 1153 (08S01): Got a packet bigger than 'max_allowed_packet' bytes. 这是因为没有调整mysql的默认配置,默认最大只能处理16M的文件,而我要导入的伪造数据有50M的一个SQL. 于是调整配置文件: /etc/my.cnf 修改mysql的最大允许包大小 在[mysqld]部分(不在这部分没用)添加一

们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明 基本语法: load data  [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]into table tbl_name[fields[terminated by't'][OPTIONALLY] enclosed by ''][escaped by'\' ]][lines terminated by'n'][ign

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx