今天公司抽取了4千万的表大概十几G 用sqoop抽取是30--40分钟 开了两个map.模型是oracle----hdfs(hive).以前只抽过几十万级别,所以千万级别感觉还是spilt做好切分和定好切分字段.尽量避免木桶效应.才能把sqoop时间缩到最短.另外.hdfs load到hive 加了overwirte就是覆盖,没加这个关键字默认是追加.每次追加hdfs的文件会被转移到hive的 hdfs目录下.

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

this.$refs['disposeConfigsform'].resetFields();

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更

在sqoop使用前,应先安装好hive和zookeeper,还要在一台虚拟机里安装好mysql 1.先将zookeeper启动:zkServer.sh start,集群启动起来:start-all.sh 2.启动mysql:service mysql  start

在执行hbase sqoop抽取的时候,遇到了一个错误,如下图: 在执行程序的过程中,遇到权限问题很正常,也容易让人防不胜防,有问题就想办法解决,这个是关键. 解决办法如下: 第一步:su hdfs,进入hdfs. 第二步:hadoop fs -ls ,瞅瞅user的权限. 第三步:修改权限 hadoop fs -chmod 777 /user 执行指令,问题解决.

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的

之后可能会整理成文章..还有一些坑没趟完. Reference: https://cloud.tencent.com/developer/article/1078473  Sqoop抽取Hive Parquet表数据到MySQL异常分析 https://stackoverflow.com/questions/42991952/hadoop-sqoop-export-import-partitioned-table  Hadoop - sqoop Export/Import Partitioned

Sqoop 是 Cloudera 公司创造的一个数据同步工具,现在已经完全开源了. 目前已经是 hadoop 生态环境中数据迁移的首选,另外还有 ali 开发的 DataX 属于同类型工具,由于社区的广泛使用和文档的健全,调研之后决定使用 Sqoop 来做我们之后数据同步的工具. 我们首先来看下 Sqoop 的工作流 他将我们传统的关系型数据库 | 文件型数据库 | 企业数据仓库 同步到我们的 hadoop 生态集群中. 同时也可以将 hadoop 生态集群中的数据导回到传统的关系型数据库 |

1.问题描述 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中,使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中,在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常. Sqoop抽数脚本: sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password \ --table mytest_parquet \ --export-dir

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

1.sqoop抽取mysql表到hbase中 export HBASE_HOME=/opt/cdh-5.3.6/hbase-0.98.6-cdh5.3.6 export HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`:${HBASE_HOME}/conf bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://loc

Oozie执行Sqoop,传入参数(注意,在使用--query时,参数中一定不要带有空格,否则出错)1. 新建一个workflow 2. 拖入一个sqoop 3. sqoop抽取命令如下(建议先在命令行试下,因为oozie的错误提示很委婉,基本看不出错误原因) sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider_new --username root --password 1234qwer --target-dir /user/fe

作者:故事我忘了￠个人微信公众号:程序猿的月光宝盒 点我进SSM演示地址 1.目录结构: 2.需要注意的地方 2.1在WEB-INFO下新建 2.1.1 springMVC-servlet.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="htt

如果想在每次写入前清空txt文件里面的内容,不必删掉文件,只需要使用truncate方法就行了,代码 0x01:以读/写的方式打开文件: f = open("read_test.txt", "a+", encoding="utf-8") f.write(") f.truncate()f.close() 这样第二行写入的内容就会被清空 0x02:以追加的方式打开文件 f = open("read_test.txt",

1. 环境 Hadoop Sqoop awsEMR 2.8.5 1.4.7 5.26.0 2.错误描述 在使用Sqoop抽取MySQL数据时,使用hdfs作为缓存,s3作为hive的存储地址,命令如下. sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" -Dmapreduce.job.queuename=default \ --connect jdbc:mysql://${host}:${port}/

Sqoop抽取从mysql抽取到hive sqoop抽取到mysql一样有两种方式一种是用command line的方式,一种是用sqoop opt文件调用的方式.(由于两种sqoop一已经记录了,现在主要是利用opt的方式) 一.从hive到mysql,如果hive对应表如果没有分区字段的话配置如下(参数要根据实际情况更改) fileName:test-hive.opt import--connect"jdbc:mysql://master:3306/test"--usernamer

Sqoop   关系DB与Hive/HDFS/HBase导入导出的Mapreduce框架. http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.4-cdh5.1.0/SqoopUserGuide.html   ETL: Extraction-Transformation-Loading的缩写,数据提取.转换(业务处理)和加载. 文件数据源:hive load命令 关系DB数据源:sqoop抽取 Sqoop import数据到HDFS/Hive/Hba

1.目录结构: 2.需要注意的地方 2.1在WEB-INFO下新建 2.1.1 springMVC-servlet.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instanc

一  使用环境 开发系统: windows 后端IDE: PyCharm 前端IDE: VSCode 数据库: msyql,navicat 编程语言: python3.7  (Windows x86-64 executable installer) 虚拟环境: virtualenvwrapper 开发框架: Django 2.2 要用的在几个网站: Vue 2.x: https://cn.vuejs.org/ Element 2.13: https://element.eleme.cn/2.13