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)
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
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。
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。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” 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。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
打开 Linux 或 MacOS 的 Terminal （终端）直接在 终端中输入 windows 快捷键 win + R，输入 cmd，直接在 cmd 上输入
Navicat 导出数据表的格式很多，增加了对 Excel 2007 以上版本的支持，当设计完一个表后，如果有上百条或更多的数据需要导入 MySQL 数据库时，我们可以先把设计好的数据导出到一个 Excel 表中，然后按照格式去填充，最后把这些填充完的数据再导入到 MySQL 数据库中。
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。
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：
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ，将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 一、背景概述 在将数据库从MySQL 5.7迁移到GreatSQL8.0.32时，由于数据量较小且关注安全性，决定使用mysqldump执行逻辑备份，并将数据导入GreatSQL。但在备份时采用了备份全库(--all-databases)的方式，在导入GreatSQL后，修改用户密码时出现错误。这是因为mysqldump备份时包括了mysql系统库，而MySQL 5.7中的mysql系统库采用了MyISAM存储引擎，而GreatSQL的mysql系统库采用了InnoDB存储引擎。因此，在导入数据后，部分系统表被覆盖，导致了错误的出现。 二丶问题复现 1.部署2个实例 部署MySQL 5.7与GreatSQL 8.0.32，具体步骤省略 2.MySQL 创建测试数据 通过sysbench创建10张表 $ sysbench lua/oltp_read_write.lua --mysql-db=sysbench --mysql-host=192.168.1.162 --mysql-port=6003 --mysql-user=root --mysql-password=greatsql --tables=10 --table_size=5000 --report-interval=2 --threads=10 --time=600 --mysql-ignore-errors=all prepare 3.MySQL 创建测试用户 mysql> create user test1@'%' identified by 'greatsql'; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> grant all on *.* to test1@'%'; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 4.MySQL进行全库备份 $ /mysql57/svr/mysql/bin/mysqldump -uroot -pgreatsql -h192.168.1.162 -P6003 --single-transaction --set-gtid-purged=OFF --all-databases > all.sql 5.GreatSQL导入备份数据 greatsql> source all.sql; 在导入过程中有如下报错，从这里可以看出导入时有系统表被导入，并且部分系统表不支持被修改：
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
mysqldump -u root -p tlxy > ~/Desktop/code/tlxy.sql
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
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。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
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。
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。
注：同构关联的表出自同一个地方，比如说两张表都来自Oracle数据库；异构关联的表出自不同地方，比如说一张表来自Oracle数据库，一张表来自于MySQL数据库。
在“集群”标签，勾选“使用集群”，然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例，需要指定自定义的分区ID，数据库实例的主机名（IP）、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区，就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
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！
mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入（或者说导入）数据的一个非常有效的工具。这是一个命令行工具。有两个参数以及大量的选项可供选择。这个工具把一个文本文件（text file）导入到你指定的数据库和表中。比方说我们要从文件Customers.txt中把数据导入到数据库Meet_A_Geek中的表Custermers中： mysqlimport Meet_A_Geek Customers.txt
MySQL Shell 是官方提供的 MySQL 周边适配组件，是新一代的高级客户端，在 MySQL 8.0 及其以后的版本得以慢慢推广应用。之前笔者因为 MySQL 8.0 用得比较少，一直没有详细使用过这个工具，近期在捣鼓 MySQL 8.0，趁此机会，一起来学习下吧。
MySQL 的数据导出导入其实从MYSQL 5.5 到 5.7 大部分采用的方法有如下几种
连接：mysql -h主机地址 -u用户名 －p用户密码 （注:u与root可以不用加空格，其它也一样） 断开：exit （回车）
键入命令mysql -uroot -p， 回车后提示你输入密码，输入12345，然后回车即可进入到mysql中了，mysql的提示符是： mysql>
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
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：
在mysql workbench里面对需要导入的表右键—>table data import wizard,选择刚才保存的utf-8编码的csv文件，选择next
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。
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。
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
mysql数据库和sqlite数据库是我们做开发最常用到的两种数据库，在我们使用mysql数据库开发时，导入excel出现中文乱码，下面的name、channel和msg这三个字段都出现了乱码的情况，只有数字是正常的。
今天接到一个任务，把excel表中的数据导入到mysql数据库中，通过半个多小时的鼓捣，基本上摸清了里面的门道。 首先，准备所要导入的ecxel文件，需要把excel另存为*.csv类型的文件，然后通过notepad转换编码格式为utf-8类型，注意要把表头删去，否则会出问题。
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