在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
在数据处理和数据仓库建设中,常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而,有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库,比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句,方便数据迁移和数据同步。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大,提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如,下面两个潜在的需求:
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库,与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
Hive支持两种方式的数据导入 使用load语句导入数据 使用sqoop导入关系型数据库中的数据 使用load语句导入数据 导入本地的数据文件 load data local inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 注意:Hive默认分隔符是: tab键。所以需要在建表的时候,指定分隔符。 导入HDFS上的数据 load data inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 使用sqoop导入关系型数据库中的数据
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下,是将数据分析的结果导出到关系型数据库中,供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年,刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的,不过后来为了更好的进行
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:
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
Sqoop并不在这篇文章的范围内,拿出来说的原因是,公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中,其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储, 然后在将文件导入到Hive中,最终删掉临时存储的文件。
sqoop job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
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。
Sqoop是Apache开源项目,用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据,本文将与您一起实践以下内容:
注意: 查询语句必须包含where条件,即使不需要where条件,也需要写上"where $CONDITIONS"来表示没有select语句没有where条件
此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了,接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中,完成原始数据的存储。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
1. Hadoop、Hive、MySQL安装(略) 2. 下载sqoop http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.6 3. 解压 tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 4. 建立软连接 ln -s sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop 5. 加执行文件路径 export PATH=$PATH:/
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
注意: 在sqoop-1.4.6以前,从MySQL中导出数据到hive表中,不能指定文件格式为parquet,只能先导入到HDFS,在从HDFS上load parquet file
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据,针对用户相关一些维度,提取用户相关的属性字段,其中包括属性字段直接提取,金额字段的计算提起,日期字段的格式转换等,最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导入到 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 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意,2 与 1 不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
导语:本身TBDS平台不提供sqoop组件,若用户想在TBDS平台上使用sqoop抽取外部数据导入至TBDS平台,需要单独部署sqoop组件。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
Hive的SQL基本上和我们原先的MYSQL的SQL查询效果差不多,下面是一些实例:
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
大家好,我是一哥,昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章,才发现Sqoop这个项目最近不咋好,心里很不是滋味,这个帮助过很多开发者的项目,竟然从Apache顶级项目中“下架”了,今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目,致敬!
Sqoop是一款开源的大数据组件,主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下:
Sqoop是一个用来将Hadoop(Hive、HBase)和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
apache doris在小米演进架构中的应用,原来的方式是来自各平台的数据,都要有一个数据汇总的平台,但是由于数据量巨大,如果还用传统的mysql来做数据筛选,mysql的查询语句会变得越来越复杂,而且每天产生的都是pb级别的数据量,这种级别的数据,不搭建hadoop大数据平台的话,根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台,运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话,可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果,对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大,所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传,支持insert into select from的查询语句,也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀),这些数据导入之后,就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用,大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询,就是建立相应的表
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群,为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求,我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并,但是不需要移动 HDFS 中的数据文件,比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中,然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库,和hadoop存储系统的桥梁,支持多种关系数据源和hive,hdfs,hbase的相互导入。一般情况下,关系数据表存在于线上环境的备份环境,需要每天进行数据导入,根据每天的数据量而言,sqoop可以全表导入,对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入,但是sqoop也提供了增量数据导入的机制。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中; 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
Sqoop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。
作为中国卓越的人工智能驱动的信贷科技服务平台,奇富科技(原 360 数科)致力于帮助金融机构提升智能化水平。经过多年金融领域实践,奇富科技以自身强大安全生态为依托,完成了在人工智能、大数据、云计算等技术方面的专业积累。目前,已与银行、消费金融公司、信托公司等建立广泛合作,针对不同类型金融机构的需求提供定制化解决方案,帮助客户完成数字化、智能化升级改造。
Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储基础上构建的NewSQL存储系统。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议,支持二级索引功能,提供超大规模数据持久化存储和高性能读写。
最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多,并且没有任何规律可循。最后观察发现是由于MySql中存储的一个大字段中含有若干干扰字符导致而成:
备注:本步骤不用重复执行,第7部分已经执行完成了,重复一遍,是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
导读:随着消费者更安全、更舒适、更便捷的驾驶体验需求不断增长,汽车智能化已成必然趋势。长安汽车智能化研究院作为长安汽车集团有限责任公司旗下的研发机构,专注于汽车智能化技术的创新与研究。为满足各业务部门的数据分析需求,长安汽车基于 Apache Doris 升级了车联网数据分析平台,支撑单日百亿级别数据实时处理,并实现十亿级别数据查询秒级响应,为长安汽车在提升用户用车体验、实时预警车辆故障、保证车辆安全驾驶等方面带来显著成果,为其在智能化方向的技术创新提供了有力支持。
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