Study From http://blog.itpub.net/28291944/viewspace-2142187/ 自己尝试了下 可以实现. 下载完sqluldr2,文件夹内容如下:sqluldr2_linux32_10204.bin和sqluldr2_linux64_10204.bin分别适用于与linux32位和linux64位操作系统:sqluldr2.exe用于windows平台. 以下是导出导入过程:1.首先将sqluldr2.exe复制到到$ORACLE_HOME的bin目录,

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

从sqlserver导入数据到solr, solr 采用的版本6.0.1,并且本机解压到:F:\Tool\solr-6.0.1: 1. 命令启动solr,创建core 启动,进入solr文件目录下,执行:bin\solr start -p 8984 创建core,执行:bin\solr create -c postcore 检查是否创建成功:http://127.0.0.1:8984/solr 2.  jar包添加,下载地址 https://gist.github.com/maxivak/3e3

1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for

在window下,通过批处理文件(.bat),进行开启MYSQL服务,导入数据文件(.sql) 1)新建一个txt文件,写入以下内容 rem 启动mysql56服务  mysql56是我的mysql服务名称  若该服务已启动,则下面2行代码可省略 cd C:\Windows\system32   net start mysql56 rem 进入安装目录的路径下 C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin  执行以下代码    数据库文件mysql_cr

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

数据库管理员: sys和system的权限区别:sys:所有oracle的数据字典的基表和视图都存放在sys用户中,这些基表和视图对于oracle的运行时至关重要的,由数据库 自己维护,任何用户都不能手动更改,sys用户拥有dba.sysdba.sysoper角色或权限,是oracle权限最高的用户. system:用于存放次一级的内部数据,如oracle的一些特性或工具的管理信息,system用户拥有dba.sysdba角色或系统权 限. sys和system的登陆方式不同:sys用户必须以a

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

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

一:在Windows环境 1 下载解压Logstash的压缩包 2 在Logstash的压缩包中安装Logstash-jdbc-input插件: 在Bin命令行下运行命令: .\logstash-plugin install logstash-jdbc-input 及可以安装成功,(该插件主要是用来进行增量同步时记录跟踪数值的最大值或者时间的最新时间) 2 将oracle的驱动放入Logstash的解压包中 3 在Logstash的包中创建jdbc.conf 3.1 Logstash的jdbc.

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

今天用sqoop往hive导入数据的时候,执行报错,错误信息为: java.lang.NoSuchMethodError:com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper. 经过查阅,原因为hive和sqoop用的jackson版本不一致造成的. 部署环境为:hadoop 2.7.3 + hive 2.3.4 + sqoop 1.47 解决办法为删除sqoop_home/lib中所有的jackson*.jar,并复制 hive_home/lib/jackso

从mysql导出数据最好的方法是使用tidb官方的工具mydumper. 导入tidb最好的方法是使用loader工具,大概19.4G每小时的速度. 详细的步骤可以参考官网:https://pingcap.com/docs-cn/op-guide/migration-overview/ 自己的总结:以前将mysq导出数据的时候,是一个大的sql文件,比如这次就是从mysql中导出一个41G大的文件,这是单个的.以为这样子就能使用loader命令导入到tidb中,最后发现错了.loader命令的导

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

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,

Windows 10家庭中文版,MongoDB 3.6.3, 前言 在前面的测试中,已经往MongoDB的数据库中写入了一些数据.现在要重新测试程序,数据库中的旧数据需要被清理掉,可是,又想保存之前写入的数据,于是,就需要导出数据(或备份)了——使用MongoDB提供的mongoexport命令.顺便测试了导出操作的反向操作——导入数据,使用mongoimport命令. 注意,MongoDB的bin目录已经添加到Windows环境变量path中了. 那么, 两个命令怎么使用呢?使用 命令 + -

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

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! 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

来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,

导出数据库(sql脚本)  mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名mysqldump -u root -p --databases db_name > test_db.sql                 ##得到整个数据库,最全面::不要--databases也行,就是不够信息全面 mysql导出数据库一个表 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 表名> 导出的文件名mysqldump -u wcnc -p test_db users>

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