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如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据Hive

本篇文章主要介绍如何使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取增量数据Hive。 StreamSets实现的流程如下: ?...配置错误日志输入路径,这里配置本地的/tmp/sdctest(需要自己创建)目录下 ? ? 2.添加JDBC查询者 ? ? ? ? 3.执行预览检查 ? 查看结果如下 ?...Hive Metastore ? 8.校验并执行 点击校验,返回成功后点击执行 ? 执行后可以看到有2条数据输入和输出,这与我们测试数据库的数据相符合 ?...去HUE 页面查看hive 表中的数据,发现已经更新进来 ? 4.Pipeline流程测试 ---- 1.去mysql 中增加数据并查看 ? 查看管道流信息发现输入输出数量变成了4 ?...去HUE 中查看hive 表的数据,跟mysql 中同步,说明增量更新成功 ?

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Sqoop抽取Hive Parquet表数据MySQL异常分析

Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 1.问题描述 ---- 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入RDBMS数据库中,使用Sqoop...工具可以方便的将Hive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。...Sqoop抽数脚本: sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password...[8krr8v2ozq.jpeg] 3.查看MySQL数据 [j96z8p9fmw.jpeg] 3.总结 ---- 目前通过Sqoop从Hive的parquet抽数到关系型数据库的时候会报kitesdk...2907: https://issues.apache.org/jira/browse/SQOOP-2907 该jira目前并没有修复,如果要实现该功能,需要参考第二章的做法,使用hcatalog参数指定Hive

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Hive快速入门系列(4) | 如何将Hive数据配置MySql

上一篇博文我们讲了怎样安装MySql,这篇文章为上篇的后续,此篇文章讲的是如何将Hive数据配置MySql。 本系列所用到的安装包博主已经上传到百度云盘中,如有需要的可以自取。...配置MetastoreMySql 2.1 在/opt/module/hive/conf目录下创建一个hive-site.xml 在这个时候就可以转换成hadoop用户了 [bigdata@hadoop001...根据官方文档配置参数,拷贝数据hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin...多窗口启动Hive测试 3.1 先启动MySQL [bigdata@hadoop001 mysql-libs]$ mysql -uroot -p199712 # 查看有几个数据mysql> show...[bigdata@hadoop001 hive]$ bin/hive 3.3 启动hive后,回到MySQL窗口查看数据库,显示增加了metastore数据mysql> show databases

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MySql 导数 Hive数据不一致问题

MySql 导数 Hive数据不一致问题 作者:幽鸿     最近在使用Sqoop的时候,发现从MySql导入Hive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: ?     而Hive在碰到\n\r等的时候,会被默认识别为换行,即一条数据可能被拆分成多条数据。...而sqoop显然考虑到了这个问题,只需在sqoop中加上--hive-delims-replacement "#"参数就可避免这种问题,但是该字段却不可还原了。...那么如何查看Sqoop导出的源数据呢?我们可以现将数据导入HDFS,使用-z命令: sqoop import --connect "jdbc:mysql://$ip:$port/$DBName?...,所以加上-z命令后,就可以查看源数据库文件,进行查看数据的具体原因了。

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Flink-CDC同步MySQLHive实践

核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。...,查询结果: 5. mysql数据同步hive mysql数据无法直接在flink sql导入hive,需要分成两步: mysql数据同步kafka; kafka数据同步hive; 至于mysql数据增量同步...kafka,前面有文章分析,这里不在概述;重点介绍kafka数据同步hive。...1) 建表跟kafka关联绑定: 前面mysql同步kafka,在flink sql里面建表,connector='upsert-kafka',这里有区别: CREATE TABLE product_view_mysql_kafka_parser...网上还有其它方案,关于mysql实时增量同步hive: 网上看到一篇写的实时数仓架构方案,觉得还可以: 参考资料 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release

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Apache-Hive 使用MySQL存储Hive的元数据

默认情况下,Hive的元数据是存储Derby中的,这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库,类似于Sqlite。...但是这样就会出现一个情况:Derby是单例的,当你在一个终端打开了hive时,在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题,并且也更方便迁移和备份。...sudo grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log 打开mysql客户端 mysql -uroot -p,输入初始密码后,登录成功 修改初始密码 ALTER...2、配置MySQL后,第一次打开hive的时候Cli无响应: 这个问题查阅了很多资料并没有找到更加详细的信息,但是经过DEBUG初步判断还是MySQL数据库的问题,导致Hive第一次启动时无法正常完成Metastore...的数据表的初始化,按照上述第三步,在启动Hive前初始化下数据表即可:使用 schematool -dbType mysql -initSchema 命令进行初始化。

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MySQL数据导入Hive-Java

文章来源:http://www.study-java.cn/ 上一篇文章我们使用通过beeline执行一些常规的HQL,今天这一篇文章主要来看如果通过Java将MySQL数据导入Hive中。...Sqoop 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将数据数据导入Hive中,其原理是将数据数据导入HDFS中临时存储, 然后在将文件导入Hive中...而笔者并没有采用这种方式,原因很简单,我的目的是学习Hive,过多的用这些工具会增加了我的学习工具成本,所以我看了Sqoop的原理后,准备模仿一下,简单的 实现数据的导入,过程如下: 连接MySQL 查询导入的数据...调用Hadoop的API将数据存入HDFS中 将HDFS文件导入Hive中 查询MySQL数据 这里我查询用户表的用户名称,年,月,日,并将结果集存入ResultSet中 String...int count = stmt.executeUpdate(importData); 这里实现数据的导入 总结 通过API操作Hive之后,笔者发现他和Hadoop的区别在于:Hadoop是操作HDFS

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知乎 Hive Metastore 实践:从 MySQL TiDB

Hive Metastore 是 Hive 的元信息管理工具,它提供了操作元数据的一系列接口,其后端存储一般选用关系型数据库如 Derby、 MySQL 等。...在去年,我们做过数据治理,Hive 表生命周期管理,定期去删除元数据,期望能够减少 MySQL数据量,缓解元数据库的压力。...但是经过调研,我们发现两种方案都有一定的缺陷: 对 MySQL 进行分库分表,首先面临的直接问题就是需要修改 Metastore 操作 MySQL 的接口,涉及大量高风险的改动,后续对 Hive 的升级也会更加复杂...存储不同的 MySQL 上,并且可能存在切分不均匀,导致各个子集群的负载不均衡的情况; 我们每天都会同步一份 MySQL数据 Hive,用作数据治理,生命周期管理等,同步是利用内部的数据同步平台...因此,除了将 MySQL数据原样 dump TiDB,几乎没有其他工作需要做; TiDB 由于其分布式的架构,在大数据集的表现远远优于 MySQL; TiDB 的可扩展性十分优秀,支持水平弹性扩展

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MySQL TiDB:vivo 的 Hive Metastore 横向扩展之路

一、背景大数据数据服务 Hive Metastore Service(以下简称 HMS),存储着数据仓库中所依赖的所有元数据并提供相应的查询服务,使得计算引擎(Hive、Spark、Presto)能在海量数据中准确访问到需要访问的具体数据...第二种思路当前主流的做法是用分布式存储引擎 TiDB 替换传统的 MySQL 引擎,在 Hive 社区中有不少公司对 hive 2.x 接入 TiDB 做了大量的测试并应用到生产中( 详情点击 https...,在切换前做了如下数据同步架构以保障切换前 MySQL 与 TiDB 数据一致以及切换后仍有 MySQL 兜底。...TiDB & MySQL 上线前后数据同步架构在上述架构中,切换前唯一可写入的数据源只有源数据库主库,其他所有 TiDB、MySQL 节点都为只读状态,当且仅当所有 HMS 节点停服后,MySQL数据库从库及...TiDB 端计算过滤,TiKV 则需不断扫描全表并传输数据 TiDB 段,从而导致 TiKV 负载异常。

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