hue是一个Apache基金会下的一个开源图形化管理工具,使用python语言开发,使用的框架是Django.而sqoop也是Apache的一个开源工具,是使用Java语言开发,主要用于进行hdfs和传统关系型数据库之间的数据传递.这两天在整合这两个工具的时候,遇到了一个问题,特此记录. Hue版本是3.9.0,Sqoop版本是1.99.6,也就是最新版的Sqoop2. 把Hue和Sqoop安装好后,修改Hue配置文件,hue-3.9.0/desktop/conf/hue.ini 找到Sqoop

之后可能会整理成文章..还有一些坑没趟完. Reference: https://cloud.tencent.com/developer/article/1078473  Sqoop抽取Hive Parquet表数据到MySQL异常分析 https://stackoverflow.com/questions/42991952/hadoop-sqoop-export-import-partitioned-table  Hadoop - sqoop Export/Import Partitioned

案例分析: 需要将hdfs上的数据导出到mysql里的一张表里. 虚拟机集群的为:centos1-centos5 问题1: 在centos1上将hdfs上的数据导出到centos1上的mysql里: sqoop export --connect jdbc:mysql://centos1:3306/test \ --username root \ --password root \ --table order_uid \ --export-dir /user/hive/warehouse/test

Sqoop Export应用场景——直接导出 直接导出 我们先复制一个表,然后将上一篇博文(Sqoop Import HDFS)导入的数据再导出到我们所复制的表里. sqoop export \ --connect 'jdbc:mysql://202.193.60.117/dataweb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \ --username root \ --password-file /user/hadoop/.password \ --t

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

 Sqoop Export原理 Sqoop Export详细流程讲解

Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive)     前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop

1.更新导出(updateonly模式)1.1参数说明-- update-key,更新标识,即根据某个字段进行更新,例如id,可以指定多个更新标识的字段,多个字段之间用逗号分隔. -- updatemode,指定updateonly(默认模式),仅仅更新已存在的数据记录,不会插入新纪录. 1.2代码bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://node-1:3306/userdb \ --username root --password hadoop \ -

26.Validate 它用来比较源数据和目标数据的数量 它有三个接口 Validator. 它有三个接口 Validator. Property: validator Description: Driver for validation, must implement org.apache.sqoop.validation.Validator Supported values: The value has to be a fully qualified class name. Default

一.先创建一个小表(test_01)进行测试(主节点IP:169.254.109.130/oracle服务器IP:169.254.109.100) 1.测试连接oracle; sqoop list-tables --connect jdbc:oracle:thin:@169.254.109.100/库名 --username XX --password XX 2.创建HDFS目录: sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /oracle 3.先将oracle中的数据导入HDFS

Sqoop is a tool designed for efficiently transferring data between RDBMS and HDFS, we can import data from mysql, oracle, and other data bases into HDFS very easily; meanwhile we can dump data into data base from HDFS. For detailed documentation, ple

使用sqoop将hive中的数据传到mysql中 1.新建hive表 hive> create external table sqoop_test(id int,name string,age int) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE > location '/user/hive/external/sqoop_test'; OK Time taken: 0.145 s

一.export 1.export概述 export工具将一组文件从HDFS导入到RDBMS.目标表必须已经存在于数据库中.根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录, 只有map: [root@hadoop-senior sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]# bin/sqoop help export sqoop-export有三种模式: 默认模式:将它们转换为一组将INSERT语句注入数据库的语句. 更新模式:Sqoop将生成UPDATE替换数据库中现有记录的语句. 调用模

问题描述: Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143 21/10/10 08:51:52 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 21/10/10 08:51:53 INFO mapreduce.Job: Job job_16338

安装sqoop 1.默认已经安装好java+hadoop 2.下载对应hadoop版本的sqoop版本 3.解压安装包 tar zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 4.配置环境变量(/etc/profile) #sqoop export SQOOP_HOME=/opt/sqoop export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin 保存退出 source /etc/profile 5.修改配置文件(sqoop-env.s

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与

1. 将mysql中的数据导入到hive中 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop --direct --username root --password 123456 --table tb1 --hive-table tb1 --hive-import -m 1 其中--table tb1是mysql sqoop数据库中的一张表,--hive-table tb1是导入到hive中该表的名字,不需要事先建表. 2. 将hi

Apache Sqoop - Overview Apache Sqoop 概述 使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度

1.数据库连接异常 执行数据导出 sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.208.129:3306/test --username hive --P --table tvdata --export-dir /user/hive/warehouse/tvdata --input-fields-terminated-by '@' --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' ip地址必须

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作