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

1.启动Hadoop,hive,mysql 2.在mysql中建表(需要导入数据的) mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(),`item_id` varchar(),`cat_id` varchar(),`merchant_id` varchar(),`brand_id` varchar(), `month` varchar(),`day` varchar(),`action` varchar(),`age_r

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

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.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

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

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

用java代码调用shell脚本执行sqoop将hive表中数据导出到mysql http://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7999773.html 用sqoop将mysql的数据导入到hive表中 https://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7998846.html 1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 nam

导入数据(集群为对象) 在Sqoop中“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字. 1 RDBMS到HDFS 1) 确定Mysql服务开启正常 2) 在Mysql中新建一张表并插入一些数据 $ mysql -uroot -p000000 mysql> create database company; mysql> create table company.staff(id int(4) primar

sqoop import --driver com.mysql.jdbc.Driver --connect "jdbc:mysql://11.143.18.29:3306/db_1" --username root --password root --query "select rowkey,dtTime from tb1 where 1=1 and \$CONDITIONS" --hbase-table tb1--column-family t --hbase-r

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

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

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

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

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

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

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&