在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地,这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的.数据导入至本地的HQL语法如下: INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A,使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码,同时,后续提取字段值时需要指定这个特殊的分隔符,在python中使用line.split('\x01')来进行切分在java中split("\\u000

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

1.使用insert导出 这种方式的优点在于既可以导出到hdfs上还可以导出到本地目录 下面以导出emp表中数据为例 insert overwrite local directory "/opt/module/data/export/emp" 如果去除local,则是导出到hdfs上 row format delimited fields terminated by "\t"   (格式,可选) select * from emp; 导出结果 2.使用export导

报错信息: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Unable to move source hdfs://localhost:9000/tmp/hive/daisy/185ccfc8-52f0-48e4-acd2-866340445241/hive_2020-01-21_11-00-58_110_6359830348207520702-1/-mr-10000 to destina

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo

mysqldump是MySQL自带的导出数据工具,通常我们用它来导出MySQL中,但是有时候我们需要导出MySQL数据库中某个表的部分数据作为测试. mysqldump命令中带有一个 --where/-w 参数,它用来设定数据导出的条件,使用方式和SQL查询命令中中的where基本上相同,命令格式如下: 导出单个表结构导出部分数据 mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 --where="筛选条件" > 导出文件路径 mysqldump -h54.0.88.53

export是HDFS里的文件导出到RDBMS的工具,不能从hive.hbase导出数据,且HDFS文件只能是文本格式.如果要把hive表数据导出到RDBMS,可以先把hive表通过查询写入到一个临时表,临时用文本格式,然后再从该临时表目录里export数据. HDFS导出数据到MySQL  说明: (1).Sqoop与数据库通信,获取数据库表的元数据信息: (2).将Hadoop上的文件划分成若干个Split,每个Split由一个Map Task进行数据导出操作: 参数 --columns:指

hive有三种导出数据的方式 >导出数据到本地 >导出数据到hdfs >导出数据到另一个表   导出数据到本地文件系统 insert overwrite local directory '[desFile]' select * from [srcFile]; 例: insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' select * from wyp;   这数据是导出到本地文件系统(/home/wyp/wyp),将会在本地目录下生成文件,这

原文:http://blog.javachen.com/2014/06/09/hive-data-manipulation-language.html 关于 Hive DML 语法,你可以参考 apache 官方文档的说明:Hive Data Manipulation Language. apache的hive版本现在应该是 0.13.0,而我使用的 hadoop 版本是 CDH5.0.1,其对应的 hive 版本是 0.12.0.故只能参考apache官方文档来看 cdh5.0.1 实现了哪些

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 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.ja

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

---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

<------ 导入 ------> 从本地目录文件导入Hive表 语法:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL : 区分是从本地,还是HDFS 导入 OVERWRITE : 表示重写:不加,表示追加写入 PARTITION(par1='val1') : 指定分区 步骤: 1. 新建一张Hiv

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

一.导入数据进hive表 1.语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2...)] ## * 原始文件的存储位置 *在本地要写local *在HDFS不用写local * 'filepath' 文件路径要加引号 * 对表的数据是否覆盖 * 覆盖要写overwrite * 追加不写overwrite * 分区表要写par

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

导出数据 在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字. HIVE/HDFS到RDBMS $ bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-