一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

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

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,

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

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.hive-table 从mysql导入数据到hive表中,可以使用--hive-table来指定hive的表名,不指定hive表名,则hive表名与mysql表名保持一致. sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person --hive-import --fields-terminated-by '|' --lines-termina

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

sqoop对hdfs导入导出怎么操作这里我就不多说了 现在说下sqoop导入导出时针对mysql后面用户手动创建的数据库导入到处遇到的问题 首先我这里搭建的是3节点集群 master slave1 slave2 我的sqoop  mysql安装在master节点上,在mysql里自己创建了tv,study数据库 tv数据库对应的表是channellog_count(这个数据量比较大)   study里面对应的表是djt_user(这个数据量小,来做测试用) 在运行sqoop的import 和 e

一.增量数据的导入 1.两种方式 ## query 有一个唯一标识符,通常这个表都有一个字段,类似于插入时间createtime where createtime => 20150924000000000 and createtime < 20150925000000000 ##sqoop参数 Incremental import arguments: --check-column <column> Source column to check for incremental ch

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

把数据从关系型数据库导入到hadoop 启动sqoop 导入表表数据到HDFS 下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS. sqoop import \ --connect jdbc:mysql://mini1:3306/userdb \ --username root \ --password 123456 \ --table emp --m 在/root/sqoop下执行命令,导入emp表到hdfs ./sqoop import \ --connect jdbc:mys

hive综合hbase两个优势表中的:     1.实现数据导入到MYSQL.     2.实现hbase表转换为另外一张hbase表.  三个操作环节:      1.hbase关联hive作为外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_device_app(row_key string,genera_type string,install_type string,label string,meid string,model string,pkg_name string,s

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

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

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

mysqlimport: 我说这个我们还是先从世界观方法论的高度来理解一下便有更加准确的把握.数据导入不外呼有两个部分 第一部分:目标对象--我们要把数据导给谁(mysqlimport 的目标对象自然就是mysql数据库中的表了哦) 第二部分:数据源  -- 我们的数据的来源(下面的例子只来源是一个文本文件) 也就是说我给可以把mysqlimport 命令初步的写成 mysqlimport -uusername -p databasename tablename  filepath databa

地址:http://blog.csdn.net/jiaohougenyang/article/details/44937801 背景:项目最开始时使用的是SQL Server数据库,业务需求现要将数据库调整为MySQL.网上搜集了一些教程,整理了一个相对简单方便的分享给大家. 1.先去mysql官网下载一个odbc的驱动,因为MSsql一直没有集成mysql的驱动,这个玩意需要单独下载并安装.点我下载  我下载的是windows解压缩的包Windows (x86, 64-bit), ZIP Ar

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

1.下载MySql ODBC Driver并进行安装.例如我下载的这个安装包是mysql-connector-odbc-5.1.6-win32.msi. 2.装完后,添加odbc数据源: 3.在sqlserver management studio里,选择一个数据库,右键,然后导出数据,在导出目标那里选择.Net Framework Data Provider for Odbc,配置好dsn为上一步建立的数据源名称,Driver里面填MySQL ODBC 5.1 Driver,然后Connect