环境: hadoop-2.7.5 sqoop-1.4.7 zookeeper-3.4.10 hive-2.3.3 (使用mysql配置元数据库) jdk1.8.0_151 oracle 11.2.0.3.0 经过一番baidu,总算初步成功,现在记录一下中间过程. 1.拷贝hive/conf/hive_site.xml到sqoop/conf目录2.配置sqoop-evn.sh,将变量设置为对应的目录. export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/hadoop-2

最近在做项目的时候发现一个问题,oracle 在查询分页数据的时候,有几条数据重复查询了,并且有几条数据在分页的时候消失了.百度了一下发现,ORACLE 在查询数据的时候返回的行不是固定的,他只是按照顺序从数据中读取符合条件的数据返回到客户端,给用户误解为默认排序. 然而,当我加上排序的时候,还是查询有重复的数据,(指第一页数据在第二页也查询出来了),这是我就疑问了,当我检查数据的时候,发现我排序的字段有空的情况,而且有很多条,导致排序返回的 伪列并不是唯一的. 总结: oracle 分页查询数

sqoop import \-Doraoop.disabled=true \--connect jdbc:oracle:thin:@"(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=XX.XX.XX.XX)(PORT=1521))(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=edw)))" \--username ****\--password  ****\--table SDI.OGG_SP_HT_28

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

oracle数据库中Date类型倒入到hive中出现时分秒截断问题解决方案 1.问题描述: 用sqoop将oracle数据表倒入到hive中,oracle中Date型数据会出现时分秒截断问题,只保留了‘yyyy-MM-dd',而不是’yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'格式的,后面的‘HH24:mi:ss’被自动截断了,在对时间要求到秒级的分析处理中这种截断会产生问题. 2.解决方案: 在用sqoop倒入数据表是,添加--map-column-hive 和--map-column-jav

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

采用HIVE自带的apache 的JDBC驱动导入数据基本上只能采用Load data命令将文本文件导入,采用INSERT ... VALUES的方式插入速度极其慢,插入一条需要几十秒钟,基本上不可用. Hive 2.1.1需要依赖的jar包有: hadoop-common-2.6.0.jarhive-common-2.1.0.jarhive-jdbc-2.1.0.jarhive-metastore-2.1.0.jarhive-serde-2.1.0.jarhive-service-2.1.0.

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

Mybatis oracle多表联合查询分页数据重复的问题 多表联合查询分页获取数据时出现一个诡异的现象:数据总条数正确,但有些记录多了,有些记录却又少了甚至没了.针对这个问题找了好久,最后发现是由于多个排序字段不唯一,同样的排序顺序每次运行返回的结果顺序不一致,导致这样的现象出现. SELECT TEMP_.* FROM (select temp.*, ROWNUM ROWNUM_ from (SELECT t2.ID FROM tableA t, tableB t2 WHERE t.ID =

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

参考资料: http://docs.oracle.com/database/122/SQLRF/ROWNUM-Pseudocolumn.htm#SQLRF00255 http://blog.csdn.net/u010395242/article/details/52047341 在采用以下所示的方式: SELECT * FROM (SELECT row_.*, rownum rownum_ FROM (SELECT * FROM table_name ORDER BY table_name.cr

原本的的一张表,填写数据的字段为字符串varchar2类型,然后进行排序的时候,就会出现问题.会默直接默认判断为第一个数字9最大,而不判断整个数字的大小. 所以,就要用到TO_NUMBER函数 select * from T_GRGJJJCXX t order by TO_NUMBER(t.c_ye) desc 直接就可以把这个纯数字的字段改成number类型进行排序. 然后查询的时候,发现数据重复过多,这时候,根据某个字段判断重复数据,我初步根据的是姓名去判断,我写的为 select t.na

#Oracle的连接字符串,其中包含了URL,SID,和PORT URL=jdbc:oracle:thin:@132.232.19.79:10521:szdw #使用的用户名 USERNAME=szdw #使用的密码 PASSWORD=szdw #需要从Oracle中导入的表名 TableNAME=proc_resource_admin #需要从Oracle中导入的表中的字段名 COLUMNS=AREA_ID,TEAM_NAME #将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径 HADFPAT

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

参考:segmentfault.com:Sqoop导入关系数据库到Hive Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具.本文以 mysql 数据库为例,实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive. 1. 安装 Sqoop 使用 rpm 安装即可. yum install sqoop sqoop-metastore -y 安装完之后需要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录. 这里使用 hive 的 metastore 的 mysql

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit