原因在异常中已经很明显了：没有找到类 org.apache.commons.lang.StringUtils 也就是说Sqoop中没有这个类或者包含这个类的jar包。但是我查看lib目录下的jar包，是包含commons-lang3的。上网查到因为Sqoop版本大部分是支持2 的。
本项目是一个轻量级代码生成器,并提供多种方式来完成模拟数据的批量生产,项目架构如下:
http://sqoop.apache.org/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/
由于之前上传到Sqoop lib下的MySQL驱动程序有些低，更新到mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar即可
最新版下载地址：http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
1、问题 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.100:1521:TPADC --username test --password test --table fund_info -m 1; Warning: /opt/sqoop-1.4.7/bin/../../hbase does not exist! HBase imports will fail. Please set $HBA
1、当时初学Sqoop的时候，mysql导入到hdfs导入命令执行以后，在hdfs上面没有找到对应的数据，今天根据这个bug，顺便解决这个问题吧，之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html。 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ 2 > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ 3 > --username root
hive.HiveImport: Exception in thread "main" Java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.thrift.EncodingUtils.setBit(BIZ)B
默认是导入到default数据库中，如果想指定导入到某个数据库中，可以使用–hive-database参数
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$CONDITIONS，来实现并行运行mr的功能。
sqoop是专门用来迁移数据的，它可以把数据库中的数据迁移到HDFS文件系统，当然也可以从HDFS文件系统导回到数据库。
Oracle: Connection Reset Errors 错误代码 11/05/26 16:23:47 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201105261333_0002_m_000002_0, Status : FAILED java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: Connection res
在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中，使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中，在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常。
因为指定了-m 4，也就是4个map处理，-m > 1 必须有主键。因为这个表没有主键，所以需要需要设置-m 1
java.net.ConnectException: Call From node4/192.168.179.143 to node4:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
1、导入到HDFS [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username TEST --password test --as-textfile --warehouse-dir /user/root Warning: /opt/sqoop-1.4.7/bin/../../hbase does not exist! HBase imports will
Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具。充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快传输数据。发展至今主要演化了二大版本号。Sqoop1和Sqoop2。
最近使用Sqoop从Hive导出数据到MySQL中，出现了一系列的问题，下面将这个问题记录一下，避免再度踩坑！
1、使用sqoop技术将mysql的数据导入到Hive出现的错误如下所示： 第一次使用命令如下所示： 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table tb_user --hive-import --m 1 2 Warning: /home/hadoop/soft/s
和尚在很久之前尝试过 SQL 数据库的应用，但在实际场景中用到的比较少，一直没有后续研究；今天和尚根据实际应用对 SQL 进行一个简单的小封装；
Want to know clearly what is a quantitative trading robot?First of all,we should clarify the basic
复杂网络情况的处理从来都是后端开发的重点和难点之一，你是不是也为各种网络情况的调试而头顶发凉呢？
A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql)
原文链接：https://foochane.cn/article/2019063001.html
设计模式之单例模式一般应用在在数据库操作里，数据库操作就要经常创建实例，然后进行数据库操作，所有就可以
大约3亿条记录 SQL> SELECT count(*) FROM INFO; COUNT(*) ---------- 294239674 SQL> 导入Hive [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username test --password test --table info --hive-import --target-dir temp_table
91712 Map-Reduce Framework Map input records=125 Map output records=125 Input split bytes=85 Spilled Records=0 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=71 CPU time spent (ms)=1700 Physical memory (bytes) snapshot=259682304 Virtual memory (bytes) snapshot=2850103296 Total committed heap usage (bytes)=235929600 Peak Map Physical memory (bytes)=259682304 Peak Map Virtual memory (bytes)=2850103296 File Input Format Counters Bytes Read=0 File Output Format Counters Bytes Written=2181 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 2.1299 KB in 29.0742 seconds (75.0149 bytes/sec) 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 125 records. Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/slf4j-log4j12-1.7.30.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 20/11/25 11:07:56 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7.7.1.3.0-100 20/11/25 11:07:56 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 20/11/25 11:07:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 20/11/25 11:07:56 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 20/11/25 11:07:57 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select id, name, category2_id from base_category3 where 1=1 and (1 = 0)
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio，可以连接多个 Flink 集群实例，并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果，支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
即当一辆车在道路上面行驶的时候，道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集。
该文章是基于 Hadoop2.7.6_01_部署 、 Hive-1.2.1_01_安装部署 进行的
这是上午上课时即兴发挥并现场编写的一段小代码，稍微美化一下分享。 思路：假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。根据已有数据，查找与该用户爱好最相似的用户，也就是看过并喜欢的电影与该用户最接近，然后从那个用户喜欢的电影中选取一个当前用户还没看过的电影，进行推荐。 本文主要演示Python内置函数以及内置字典与集合的用法。 from random import randrange # 其他用户喜欢看的电影清单 data = {'user
Realm是一个开源的ORM概念的（对象关系映射）移动数据库，可以在Android ，ios ，java各个平台上使用，性能秒杀sqlite等数据库比如（greendao）。
Helm 帮助您管理 Kubernetes 应用—— Helm Chart，即使是最复杂的 Kubernetes 应用程序，都可以帮助您定义，安装和升级。Helm Chart 易于创建、发版、分享和发布，所以停止复制粘贴，开始使用 Helm 吧。Helm 是 CNCF 的毕业项目，由 Helm 社区维护。
Helm V3 版本已经发布了第三个 Beta 版本了，由于 V2 和 V3 版本之间的架构变化较大，所以如果我们现在正在使用 V2 版本的话，要迁移到 V3 版本了就有点小麻烦，其中最重要的当然就是数据迁移的问题，为了解决这个版本迁移问题，官方提供了一个名为 helm-2to3 的插件可以来简化我们的迁移工作。
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很多人都在问PID的复杂的微积分算法如何形成程序的？我在这里把STEP7 里FB41源代码和注释给大家贴出来，让大家学习一下，FB41是积分PID。另外如果大家习惯了STEP7的PID也可以通过这个源代码移植到别的控制器上。
来看最最最直接的算法：暴力枚举！！！因为只能取两头的元素，所以等价于中间留下的值的和恰好等于数组和减去x。那这样遍历所有的子串，找到最小的即可！！！ 怎么进行优化呢？当然是使用单调性来进行优化： 每次我们统计一个子串的和时，想一想right有必要回到 left++ 然后从新开始遍历吗？ 当然不用！！！ 因为left 到 right 就不满足要求（中间留下的值的和大于数组和减去x），left++后right从left开始最终也会回到原来位置，所以没有必要。 那这样就形成了滑动窗口：
Helm Chart 包含了 Docker 镜像以及其在 k8s 中的基础设施配置，例如 service，deployment 等等，helm 可以把 k8s 的应用进行完成封装，发布给任意一个其他的 k8s 环境使用
题目： Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
题目： Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.
使用的是Kali Linux 系统，系统中默认的sqlmap 是安装好了的，电脑上没有安装sqlmap，自己百度 ，需要python的环境
以上，就是该项目的所有数据库表。实际项目会因业务需求，追加一些字段，但核心还是不变的。
介绍 Realm 是一个 MVCC （多版本并发控制）数据库，由Y Combinator公司在2014年7月发布一款支持运行在手机、平板和可穿戴设备上的嵌入式数据库，目标是取代SQLite。 Realm 本质上是一个嵌入式数据库，他并不是基于SQLite所构建的。它拥有自己的数据库存储引擎，可以高效且快速地完成数据库的构建操作。和SQLite不同，它允许你在持久层直接和数据对象工作。在它之上是一个函数式风格的查询api，众多的努力让它比传统的SQLite 操作更快 。 详细介绍（如果进不去，看这个也行）
任何数据库都无非是CRUD的操作，也就是为了增、删、改、查的使命。 相对于传统的原生的Sqlite开发，Realm的API使开发者显得轻松自在。
Simple linear regression Estimating the coefficients Assessing the accuracy of the coeff conference
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