sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

sudo -u hdfs sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.33.93:3306/leochentest --username root --password chenliangliang --table aaa --columns "id,name" --fields-terminated-by "\t" --lines-terminated-by "\n" --hive-import --

根据出错信息是找不到hive的位置,所以想到的解决方法是: 在sqoop的workflow中添加job-xml,属性写hive-site.xml在hdfs上的位置. (fail) 直接配置一个hive-home的属性,类似于下面的 (fail) <configuration> <property> <name>HIVE_HOME</name> <value>/usr/local/hive/<value> </property&g

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null.设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果. 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false. 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,问题产生的原因和hive建表语句无关,只能发生在sqoop端或者mysql端. 经过查看,发现mysql中有问题的那几列数据类型都是tiny

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

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

参考:segmentfault.com:Sqoop导入关系数据库到Hive Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具.本文以 mysql 数据库为例,实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive. 1. 安装 Sqoop 使用 rpm 安装即可. yum install sqoop sqoop-metastore -y 安装完之后需要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录. 这里使用 hive 的 metastore 的 mysql

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

版本 hive:apache-hive-2.1.0 sqoop:sqoop-1.4.6 hadoop:hadoop-2.7.3 导入方式 1.append方式 2.lastmodified方式,必须要加--append(追加)或者--merge-key(合并,一般填主键) 创建mysql表并添加数据 -- ---------------------------- -- Table structure for `data` -- ---------------------------- DROP

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

1.hive建表 hive是支持分区的,但是这次建表没有写分区. CREATE TABLE `cuoti_rpt` ( `COURSE_ID` string, `NAME` string, `PERIOD` string, `USER_ID` string, `SUBJECT_ID` string ); 2.opt文件 --connect 连接master节点的数据库.--username 数据库用户名--password 数据库密码--table mysql数据库中的表名--columns 列

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

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

Sqoop命令详解 1.import命令 案例1:将mysql表test中的数据导入hive的hivetest表,hive的hivetest表不存在. sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop-001:3306/test --username root --password 123456 --table my_user --hive-table hivetest --hive-import -m 1 案例2:在案例1的基础上,分别进行overwrite

Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式. 今天处理下面的场景时,解决了一些问题,记录下来: flume消费kafka的数据实时写入hdfs,通过创建分区表,t + 1 时,需要看到昨天的数据: flume 通过snappy 将数据写入hdfs,可以通过在fliume.conf中配置以下 保证每天的数据写入同一个目录中: agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hd

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/29384357 假设你指定了\n为sqoop导入的换行符.mysql的某个string字段的值假设包括了\n, 则会导致sqoop导入多出一行记录. 有一个选项 -hive-drop-import-delims Drops \n, \r, and \01 from string fields when importing to Hive. 这