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

本文完成:在hive里建管理表:注入部分数据:利用sqoop导入mysql中 期间:解决中文乱码问题   飞行报告故障表 建表命令 查看表 人工灌入少量数据 Windows系统向Linux系统数据传输 解决中文乱码问题 1)显示终端xshell 属性里修改为utf-8 编码格式 2)源文本文件编辑为utf-8格式 3)修改fileformat (可选) 加载数据 显示内容   根据分区做查询 将结果写入本地目录 关联mysql 在mysql中建立相同的表结构 利用sqoop导入(注意当前用户环境

Hive导数据入MySQL 创建mysql表 use anticheat; create table anticheat_blacklist( userid varchar(30) primary key , dt int, update_time timestamp, delete_flag int, operator varchar(30) ); 全量导出 用sqoop export全量导出hive表数据入mysql,具体命令如下: sqoop export -D mapred.job.qu

Sqoop 是一款用来在不同数据存储软件之间进行数据传输的开源软件,它支持多种类型的数据储存软件. 安装 Sqoop 1.下载sqoop并加mysql驱动包 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/,下载,如下载sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz, 要从 MySQL 导数据需要安装 MySQL driver.如 mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz,解压以后把 jar 包放到 Sqoop 目

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

工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签.最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区表,最终没有使用,既然学习了就做一下笔记. mysql按照时间分区 mysql的分区方法分为好几种range,list,hash,key等方法,具体可以自行搜索一下,这里要讲的是range方法,下面是

sqoop导出到mysql中文乱码问题总结.utf8.gbk 今天使用sqoop1.4.5版本的(hadoop使用cdh5.4)因为乱码问题很是头痛半天.下面进行一一总结 命令: [root@sdzn-cdh01 etc]# sqoop export --connect "jdbc:mysql://192.168.200.40:3306/otherdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" -m 1  --username root

bug集锦 1. hadoop平台datanode无法启动: 原因: 由于多次hdfs namenode -format导致dfs/data/current/version中的cluserID与当前的cluserID不统一,通过查看hadoop/logs中的datanode日志文件查看到此错误. 解决方法: 1). 修改每台节点上的/dfs/current/version文件中的cluserID的值为当前的值(当前值可以通过hadoop/logs日志文件中的报错获得). 2). 每次format

hive和mysql数据互导,首先想到的是sqoop,并且可以和调度框架(比如oozie等)配合配置定时任务,还有一种更简单的方式是通过spark-sql: CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW tmp_tbl_test USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:mysql://1.1.1.1:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&

大数据工具篇之Hive与MySQL整合完整教程 一.引言 Hive元数据存储可以放到RDBMS数据库中,本文以Hive与MySQL数据库的整合为目标,详细说明Hive与MySQL的整合方法. 二.安装驱动 MySQL最新的Java驱动版本为:mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar,下载后拷贝到:Hive/Lib目录. 三.安装MySQL 3.1 版本 RHEL5+mysql-5.5.35-1.i386.rpm 3.2 顺序 MySQL-shared-compat-

hive调试信息显示模式: ./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 非常有用. 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持,配置一个独立的元数据库需要增加以下几步骤: 第一步:安装MySQL服务器端和MySQL客户端,并启动MySQL服务.此步省略,具体

Hive安装配置(mysql) 安装mysql hadoop$:sudo apt-get update hadoop$:sudo apt-get install mysql-server 启动mysql hadoop$:sudo service mysql start 进入mysql界面 hadoop$:sudo mysql -u root -p 创建hive数据库 mysql>create database hive; 将hive数据库下的所有表的所有权限赋给hadoop用户,并配置mysql

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

1.require:java环境,本地可用的hadoop,远程可访问的mysql 2.拷贝hive文件(hive-2.2.1) 3.设置环境变量 export HIVE_HOME=/data/spark/bin/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 4.拷贝mysql以及java连接类 yum install -y mysql-server mysql-devel mysql-connector-java cp /usr/share/java/mysql-c

启动hive之前应该先启动metastore,也是在bin目录下:./hive --service metastore &然后再启动hive: ./hive 今天连接hive时总是报错:Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://192.168.252.200:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true, username = root.Term

在进行Hive集成Mysql作为元数据过程中.做全然部安装配置工作后.进入到hive模式,运行show databases.运行正常,接着运行show tables:时却报错. 关键错误信息例如以下: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too long; max key length is 767 bytes) 详细操作信息例如以下: hive> show databases;

错误如下: [root@awen01 /usr/local/apache-hive-1.2.1-bin]#./bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeExc

l   安装hive,hive-metastore hive-server $ sudo yum install hive hive-metastore hive-server l   安装mysql-server $ sudo yum install mysql-server l   启动mysql守护进程 $ sudo service mysqld start l   下载mysql java驱动并复制到hive的lib中 $ cd ~ $ wget 'http://cdn.mysql.co

由于底层的处理机制大不相同,hive和mysql在查询上还是有较大差异的! 单个表的select操作 最简单的查询 ,字段2 frome 表名 where 字段 [not]in(元素1,元素2): 例:select * from t_student where age in (21,23); select * from t_student where age not in (21,23); 带between and的范围查询:select 字段1,字段2 frome 表名 where 字段 [n

HIVE配置mysql metastore    hive中除了保存真正的数据以外还要额外保存用来描述库.表.数据的数据,称为hive的元数据.这些元数据又存放在何处呢?    如果不修改配置hive默认使用内置的derby数据库存储元数据.    derby是apache开发的基于java的文件型数据库.    可以检查之前执行命令的目录,会发现其中产生了一个metastore.db的文件,这就是derby产生的用来保存元数据的数据库文件. derby数据库仅仅用来进行测试,真正使用时会有很多

一.MySQL的安装 Hive的数据,是存在HDFS里的.此外,hive有哪些数据库,每个数据库有哪些表,这样的信息称之为hive的元数据信息. 元数据信息不存在HDFS,而是存在关系型数据库里,hive默认用的是derby数据库来存储.即hive工作时,除了要依赖Hadoop,还要依赖关系型数据库. 注意:虽然我们能通过HDFS查看到hive有哪些数据库,有哪些表,以及表里的数据,但是,这不是元数据信息.HDFS最主要的是存储hive的数据信息. 之前遇到的问题:当退出后,切换到不同的目录来进