目录 需求 步骤 一.创建maven工程,导入jar包 二.开发MapReduce程序 三.结果 需求 将HDFS路径 /hbase/input/user.txt 文件的内容读取并写入到HBase 表myuser2中 首先在HDFS上准备些数据让我们用 hdfs dfs -mkdir -p /hbase/input cd /export/servers/ vim user.txt 填写一下数据,注意是用 \t 分隔的 0007 zhangsan 18 0008 lisi 25 0009 wang

从sql中导出需要的数据为csv格式的数据 select field1,field2,...,fieldn from TABLE into outfile '/test.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by "" escaped by "" lines terminated by '\r\n'; 将test.csv数据导入到mongodb中,本人使用的是mongodb-3.2 mongoimport

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

一.Hive客户端:根据数据源不同划分 1.从本地文件系统中导入数据到hive表中: load data local inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 2.从HDFS上导入数据到hive表中: load data inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 3.从别的表查询出来的数据导入到hive表中: insert overwrite table ta

mysql导入数据到oracle中. 建立Oracle表: CREATE TABLE "GG_USER" ( "USERID" BYTE) NOT NULL, "ISPART" BYTE) DEFAULT NULL, "ACTUALPOSITIONID" ) DEFAULT NULL, "BEGINWORKTIME" ) DEFAULT NULL, "BIRTHDAY" ) DEFAUL

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

注意,64位系统,用64位的补丁文件; https://www.cnblogs.com/A2008A/articles/2438962.html 操作系统:使用的是64位的Windows Server 2008 解决办法: 这是由于该计算机上没有安装Microsoft Access数据库引擎组件,该组件帮助在现有的Microsoft Office文件与其他数据源之间传输数据. 在向软件中导入数据时,如果数据源选用的Excel时,连接字符串中使用的是"Microsoft.ACE.OLEDB.12.

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----

1.建完分区表之后,向表中导入数据 命令为: load data local inpath '/home/admin/Desktop/2015082818' into table db_web_data.track_log partition(data='20150828',hour='18'); 2.错误类型提醒 FAILED: SemanticException Partition spec {data=20150828, hour=18} contains non-partition co

将数据导入到Oracle指定的表空间的具体内容如下: 首先,在ArcCatalog中建立指定表空间的数据库连接(要以指定表空间的用户登录): 然后,在ArcCatlog中定位到数据源,选中并拷贝图层; 最后,再定位到数据库连接,最好用右键菜单粘贴就行了. 如果往指定表空间的中的已有图层添加数据,在该图层上用右键菜单Load命令. 上图所示内容表明已经建立了数据库连接. 疑问1:"那为什么在这里面没有我所建的表空间啊,明明已经新建了表空间” . 这是oracle的内容了.你建立一个新的表空间,还要

MongoDB中导入数据命令的使用(mongoimport) 制作人:全心全意 语法: mongoimport <options> <file> 介绍: 该命令可以将CSV,TSV或JSON文件数据导入MongoDB, 如果没有提供文件,则mongoimport从stdin(标准输入)读取. 常规选项: /help 获取命令用法 /version 获取工具版本 详细选项: /v, /verbose:<level> /quiet 隐藏所有日志输出 连接选项: /h, /h

1.项目介绍: 由于大数据部门涉及到其他部门将数据传到数据中心,大部分公司采用的方式是用json文件的方式传输,因此就需要编写服务端和客户端的小程序了.而我主要实现服务端的代码,也有相应的客户端的测试代码.这里须有一个需要提到的是,我在实现接收json文件的同时,而且还需将数据写到hbase中.写入到hbase当中采用的是批量插入的方式,即一次插入多条记录. 好了,有了前面的说明,下面来简单的说一下我实现的服务端的小程序把. 2.为了实现服务端能够监听客户端的行为,因此我在服务端采用多线程的技术

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

手把手教你springboot中导出数据到excel中 问题来源: 前一段时间公司的项目有个导出数据的需求,要求能够实现全部导出也可以多选批量导出(虽然不是我负责的,我自己研究了研究),我们的项目是xboot前后端分离系统,后端的核心为SpringBoot 2.2.6.RELEASE,因此今天我主要讲述后端的操作实现,为了简化需求,我将需要导出的十几个字段简化为5个字段,导出的样式模板如下: 实现步骤: 打开一个你平时练习使用的springboot的demo,开始按照以下步骤加入代码进行操作.

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

利用load data将文件中的数据导入数据库表中的时候,遇到了两个问题. 首先是load data命令无法执行的问题: 命令行下输入load data local infile "path/filename" to table table_name: 系统提示:ERROR 1148 (42000): The used command is not allowed with this MySQL version. 解决方法:退出mysql, 重新以此命令登录mysql mysql -u