MySQL表导入到HDFS 导入loudacre数据库中的account表到HDFS sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \...HDFS --check-column 检查的增量更新的列 --last-value 检查的列中的上一个导入的值 sqoop...training --password training \ --fields-terminated-by '\t' \ --table device \ --hive-import 使用avro的格式导入到...HDFS 使用--as-avrodatafile可将导入数据格式化成avro sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username...parquet的格式导入到HDFS 使用--as-parquetfile可将导入数据格式化成parquet sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost
为了验证在HDFS导入的数据，请使用以下命令查看导入的数据 hadoop fs -cat /user/centos/emp/part-m-00000 emp表的数据和字段之间用逗号(,)表示。...table emp --hive -import --m 1 导入到HDFS指定目录 在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。...以下是指定目标目录选项的Sqoop导入命令的语法。...我们可以导入表的使用Sqoop导入工具，"where"子句的一个子集。...它执行在各自的数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。 where子句的语法如下。 --where 下面的命令用来导入emp_add表数据的子集。
当我们用Sqoop导入一张表的时候可以用 --table 去指定要导入一个表，但是我们要导入多个表的话，用这个--table是不行的。...这时候我们可以用Sqoop的import-all-tables加--exclude-tables 进行组合使用，实现我们一次导入多个表的目的。 ---- 示例 数据库waimai有7个表。...我们要导入其中的ti开头的6个表，那么我们就可以使用import-all-tables加--exclude-tables "td_new_old_info" ，来导入我们需要导入的6个表。...使用mysqlshow -u -p [database]可展示数据库下的所有表。...image.png sqoop 导入waimai数据库里面的除td_new_old_info以外的表 sqoop import-all-tables \ --connect "jdbc:mysql
3.使用Sqoop从MySQL导入数据到HDFS，要导入的目录是Hive中新建表的数据目录 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.0.178:3306/...4.查看导入HDFS的文件格式 /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/parquet/bin/parquet-tools meta ./5fc2fe2c-10da-4aae-b432...2 问题分析 在Sqoop抽取MySQL到HDFS的命令中，使用的是query方式，并且语句中使用了cast(s1 as char)的方式，这样查询出来的结果列名产生了变化，不是原来的s1。 ?...而在Hive中默认使用名字来查询Parquet的列，所以在Hive中查询出的数据都是null；而在Impala中，则是以位置来查询，所以在Impala中能够正常的查询到数据。...4 总结 1.使用Sqoop命令进行数据抽取为Parquet格式时，如果导入的数据的列名与Hive建表时定义的列名不一致，会导致Hive中查询到数据为null，因为Hive默认使用列名来访问Parqeut
接前面的文章 “使用Sqoop从Postgresql中导入数据到Hive中”，今天看看怎样从 Postgresql 入数据到 HBase 中。...这里有一点需要注意的是 Sqoop 1.4.7 目前不支持 HBase 2.x，所以准备了一个 hbase 1.4.9 的环境来做测试。...配置 进入 sqoop 的 conf 目录，修改 sqoop-env.sh 文件，如下： #Set path to where bin/hadoop is available export HADOOP_COMMON_HOME...使用项目的命令来向 HBase 导入数据 $ bin/sqoop import --connect jdbc:postgresql://localhost:5432/test --username test...http://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html
下载安装 从 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/ 地址下载 sqoop 安装包，这里我使用的是1.4.7版本。...，并放入 sqoop 的根目录下。...文件内容 $ hdfs dfs -cat /user/kongxx/users2/* 1,user1,password1 2,user2,password2 3,user3,password3 # 导入使用查询语句查询的数据到指定目录...在使用Hive前，需要在 sqoop 的根目录下创建一个 hive-exec.jar 的软连接，如下： ln -s /apps/apache-hive-2.3.2-bin/lib/hive-exec-...2.3.2.jar 向 Hive 中导入数据 # 导入数据到 hive 中 （也可以指定 Hive 中的数据库，表和使用增量导入方式） $ bin/sqoop import --connect jdbc
文章目录 运行测试 原理理解 引言 sqoop在导入数据时，可以使用--query搭配sql来指定查询条件，并且还需在sql中添加$CONDITIONS，来实现并行运行mr的功能。...（3） 如果只有多个maptask，需使用--split-by来区分数据，$CONDITIONS替换查询范围。...原理理解 当sqoop使用--query+sql执行多个maptask并行运行导入数据时，每个maptask将执行一部分数据的导入，原始数据需要使用**–split-by 某个字段**来切分数据，不同的数据交给不同的...maptask执行sql副本时，需要在where条件中添加$CONDITIONS条件，这个是linux系统的变量，可以根据sqoop对边界条件的判断，来替换成不同的值，这就是说若split-by id，...则sqoop会判断id的最小值和最大值判断id的整体区间，然后根据maptask的个数来进行区间拆分，每个maptask执行一定id区间范围的数值导入任务，如下为示意图。
关系行数据库与非关系型数据库之间的数据同步 一、在不使用sqoop的情况下 Mysql–>hive 1.利用naivacat（工具）将数据库中的表导出（导出的时候要主要制表符/t） 2.利用WinSCP...overwrite into table t1”; hive–>Mysql 1.hive -e “sql语句;>>name.txt” 导出在home/dev 2.然后在利用WinSCP（工具）下载到本地 二、在使用...sqoop的情况下 1.解压sqoop，配置环境变量： 在/etc/profile中加入：(没有root权限是不能改动的，所以仅仅能在sqoop/bin路径下启动) export SQOOP_HOME/...–password 1234 –hive-table /hive/warehouse/t1 5.从关系数据库导入文件到hive中 ....–table t1 –hive-import 6.将hive中的表数据导入到mysql中 .
Sqoop1和Sqoop2。 Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，支持关系型数据库和hive、hdfs。hbase之间数据的相互导入，能够使用全表导入和增量导入。...配置部署更繁琐 使用 命令行方式easy出错，格式紧耦合。无法支持全部数据类型。安全机制不够完好。比如password暴漏 多种交互方式，命令行。web UI。...另外一种：将Hbase数据导入Hive表中，然后再导入mysql。 第三种：直接使用Hbase的Java API读取表数据。直接向mysql导入 不须要使用Sqoop。...： 本质上SQOOP使用的是JDBC，效率不会比MYSQL自带的导入\导出工具效率高以导入数据到DB为例。...比方说使用的便利性，任务运行的容错性等。在一些測试环境中假设须要的话能够考虑把它拿来作为一个工具使用。
（4）使用 sqoop 关键字筛选查询导入数据 [atguigu@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102...4.3 脚本打包 使用opt格式的文件打包 sqoop 命令，然后执行。...5 --boundary-query 边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。...6 --columns 指定要导入的字段 7 --direct 直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。...11 --query或--e 将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参--target-dir，--hive-table，如果查询中有 where 条件，则条件后必须加上 $CONDITIONS
Haplovew目前主要接受：Linkage Format；PHASE format；PLINK format；Hapmap format；Haps format等格式的输入文件，下面将对这些文件的具体格式做以介绍...1 输入文件格式 01 Linkage format输入文件格式 这种格式的文件需要输入两个文件，一个是数据信息文件（sample.ped文件），一个是位置信息文件（sample.info文件）。...SNP数目相同，且和sample.ped文件中的位置一一对应） 02 Haps format输入文件格式 这种格式的输入文件的格式主要包括两个文件，一个是位置信息文件，一个是数据信息文件，其中位置信息文件和...；和Linkage format格式一样，1=A; 2=C; 3=G; 4=T； 03 Hapmap PHASE format文件格式 这种格式的输入文件包括三个独立的文件，其中第一个文件Data file...（Haploview有一个默认关联，即如果两个文件主要名称一样，且这两个文件应该放在一个文件夹中时，扩展名分别为ped和info，只要导入ped文件，haploview软件会自动导入info文件） ?
Sqoop简介 Sqoop(发音：skup)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，可以将一个关系型数据库（例如 ：...MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。...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下载 最新的官方版本为1.4.7下载地址如下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/ 解压 tar -xvf sqoop-1.4.7.bin...sqoop-env.sh 测试数据库连接 sqoop list-tables --connect jdbcUrl --username test --password 'test' 导入数据到hdfs
文章作者：foochane 原文链接：https://foochane.cn/article/2019063001.html Sqoop数据迁移工具的使用 sqoop简单介绍 sqoop数据到HDFS...3.3 导入表数据子集 有时候我们并不需要，导入数据表中的全部数据，sqoop也支持导入数据表的部分数据。 这是可以使用Sqoop的where语句。where子句的一个子集。...它执行在各自的数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。 where子句的语法如下: --where 下面的命令用来导入emp_add表数据的子集。...增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。...4 Sqoop的数据导出 将数据从HDFS把文件导出到RDBMS数据库,导出前目标表必须存在于目标数据库中。默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中。
第4章 Sqoop的简单使用案例 4.1 导入数据 在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字...如果query后使用的是双引号，则CONDITIONS′inWHEREclause.如果query后使用的是双引号，则CONDITIONS前必须加转移符，防止shell识别为自己的变量。...sqoop关键字筛选查询导入数据 $ bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root...HDFS，第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库，第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名 4.1.3 RDBMS到Hbase $ bin/sqoop import \ --connect...opt格式的文件打包sqoop命令，然后执行 创建一个.opt文件 $ mkdir opt $ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt 编写sqoop脚本 $ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
最近常用Sqoop导入一些数据到HDFS中。但是执行完成后，总是会在我执行sqoop命令的文件夹下生成一些MR代码。总是需要去手动清理。感觉比较困扰，然后就看Sqoop的文档。...发现有一个配置可以指定生成MR代码的路径。如果能指定让这个MR代码存放到系统的/tmp/目录下，我就不用手动清理了吗，让操作系统帮我去清理。...这个配置就是--outdir 通过导入的时候配置--outdir 会让生成的代码在这个dir目录下。...下面是我的导入语句，这个导入语句生成的MR代码会在/tmp/sqoop/下 image.png
在Hive上面创建了一个Dimension表并用ORC格式储存（关于Hive ORC存储的介绍参考 Hive:ORC File Format存储格式详解 ），然后在执行Sqoop导入便会抛出下面的异常...经过几番测试后发现，Sqoop默认导入的数据格式为TXTFILE，所以当建表时使用TXTFILE存储格式就能正常的导入数据，但这不是我们所想要的，又查看了一下文档，发现其在1.4.5版本后提供了一个hcatalog...TIMESTAMP --hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY")' 从上面命令可以看出后续可以自由的定义存储格式及压缩格式...执行Sqoop命令时一下要记得切换到同时安装有Sqoop Client与Hive Client的集群机器上，不然就会出现数据导入失败的情况。...参考： Sqoop使用手册 Hive:ORC File Format存储格式详解 Hive创建表时添加中文注释后乱码问题 SQOOP Import to Snappy ORC qoop Hive
sqoop是用来将mysql数据库上的内容导入到hdfs，或者将hdfs上的数据导入mysql的（相互之间转化）一个工具。...（3）使用命令将表插入： ?...ps：命令为sqoop import 后面跟要连接的mysql地址和数据库，后面写上mysql名称和密码，再加上表名，最后m后面跟的数字表示拆成几个MR任务，此次我选择一个。
1、分割文本 分隔文本是默认的导入数据存储格式。也可以使用--as-textfile参数显式指定。...在某些情况下，这个查询不是最优化的，所以可以使用--boundary-query参数指定列作为边界。 5.导入查询结果集 Sqoop也可以导入任意SQL查询的结果集。...双引号查询语句如下所示： "SELECT * FROM x WHERE a='foo' AND \$CONDITIONS" 2.在当前版本的Sqoop中使用SQL查询的功能仅限于简单查询，其中不能包含模糊查询和...使用复杂的查询，可能会导致意想不到的结果。 3、控制并行相关参数 从数据库导入数据的时候可以使用-m或--num-mappers参数来增加导入任务的并行。...使用此压缩编解码器导入表格时，Sqoop将根据索引文件自动的对数据进行切分并创建正确的Hive表格式。此功能目前必须使用lzop编解码器对表的所有分区进行压缩。
它的功能包括： 导入数据：Sqoop可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，生成Hadoop支持的数据格式，如HDFS文件或Hive表。...导出数据：Sqoop可以将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中，以便进行进一步的分析和查询。这样，用户可以利用关系型数据库的强大查询能力来分析数据。...然后，我们可以使用Sqoop命令行工具来执行导入操作。...然后，我们指定了要导入的表名和目标目录。Sqoop将会从MySQL数据库中读取数据，并将数据以Hadoop支持的格式存储在指定的目录中。...通过这个案例，我们可以看到Sqoop的使用方式和语法，以及如何使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中。
利用Sqoop实现HDFS的数据与MySQL数据的互导 1. 查看帮助 [root@repo bin]# ....--split-by选项来指定 默认用4个map task并行导入 (4) Mysql表中数据导入HDFS的指定路径下，并指定导入时的map task个数 [root@repo bin]# ....\ --split-by Ownerid HDFS的存储文件有以下3种格式： textfile(默认) sequencefile parquetfile 创建hive表来解读刚才导入的parquetfile...增量导入 (1) 逐条导入 -- 方法一：指定查询语句 [root@repo bin]# ..../Ownerinfo_select \ --num-mappers 1 \ --split-by Ownerid -- 方法二：使用相关的选项参数(用追加的方式导入Age>33的数据) [root@repo
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