Sqoop-将Hive ORC表导出到MySQL sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 1234qwer --table company_test --hcatalog-database view_company --hcatalog-table company_test --hcatalog-partition-keys curdate  --hcatalog-par

通过Sqoop将Hive表数据导入到MySQL通常有两种情况. 第一种是将hive上某张表的全部数据导入到mysql对应的表中. 第二种是将hive上某张表中的部分数据导入到mysql对应的表中. 两种方式的区别在于第二种情况需要指定要导入数据的列名称.两种情况的导入方式分别如下: 1.全部导入 Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123

文件/RDBMS -> flume/sqoop -> HDFS -> Hive -> HDFS -> Sqoop -> RDBMS 其中,本文实现了 使用 sqoop 从 RDBMS 中读取数据(非Oozie实现,具体错误将在本文最后说明) 从 Hive 处理数据存储到 HDFS 使用 sqoop 将 HDFS 存储到 RDBMS 中 1.复制一个 sqoop example,拷贝 hive-site.xml 文件,拷贝 mysql 依赖包到 lib 目录下 2.增加

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

hive导出csv格式的数据 命令如下: hive -e "select concat_ws(',',appKey,clickJson) adt.jsontest as st from " >test.csv 当导出的数据含有中文的时候,会出现中文乱码问题,这时使用如下命令: iconv -f UTF-8 -c -t GBK test.csv > test1.csv

http://niuzhenxin.iteye.com/blog/1706203   Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目. 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

在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar,所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中. 1  首先安装sqoop,如果你使用的是cl

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

示例数据准备 hive中创建dept表 create table dept( deptno int, dname string, loc string ) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile; 导入数据: sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.107:1521:ORCL \ --usern

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

转自: http://codingstandards.iteye.com/blog/604541 MySQL中导出CSV格式数据的SQL语句样本如下:   select * from test_info into outfile '/tmp/test.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"' lines terminated by '\r\n'; MySQL中导入CSV格式数据的SQL

前阵子做hive开发发现orc格式文件使用case when情况下会造成nullcount会统计入内问题,修改为sum就没此问题.具体例子下次放假回来记录,现在不在公司,这里做个mark

如何获取一个表中的字段总数 1.function show columns from 表明: 结果 : 2.functiuon select count(*) from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS   WHERE table_name = '表明': Navicat如何导出Excel格式表结构 (获取某个库中的一个表中的所有字段和数据类型) 1. 一条sql 搞定 SELECT COLUMN_NAME 列名, COLUMN_TYPE 数据类型, DATA_TYPE 字段

Sqoop导入导出的几个例子 http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_importing_data_into_hive   node2 Sqoop参数介绍_其他命令_导入导出 导入 例一:从DBMS到HDFS 1.node4下启动mysql service mysqld start mysql -u root -p 输入密码:123   2.node4下创建test数据库 create database test; 创建ps

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

spark查orc格式的数据有时会报这个错 Caused by: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat$BISplitStrategy.getSplits(OrcInputFormat.java:560) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat.generateSplitsInfo(OrcInputFormat

众所周知,mysqldump不但可以导出sql格式,还可以导出csv格式. 导出CSV格式的具体使用如下命令. mysqldump -uroot -ppassword -S /tmp/mysql9991.sock heartbeat -t -T /data1/mysql9991/ 导出后,会生成2个文件,一个tablename.sql为表结构,另一个tablename.txt为数据内容. 需要注意的是: 1.-T 参数跟的是目录path,不是文件名. 2.这个path必须是导出源mysql具有可

有时候我们需要将SQL SERVER的数据一次性导入到ORACLE中,对于数据量大的表.我一般习惯先从SQL SERVER导出特殊格式的平面文件(CSV或TXT),然后用SQL*Loader装载数据到ORACLE数据库. 有时候由于一些特殊数据,我们需要导出一些特殊格式的文件,例如: 1:导出的平面文件,字段分隔符不要用逗号, 而使用其它分隔符,例如 | 或 &等 2:我们需要一些我们需要导出的CSV格式的文件,每个字段都用双引号""括起来 1:导出的平面文件,字段分隔符不要用

20150727 Created By BaoXinjian