由于HIVE更新的机制极其不适应SPARK环境，于是利用HBase来执行HIVE中某些统计结果的更新。...首先要做的是实现Spark + Hive访问，得到RDD，再将这个RDD导入到HBase中操作。 然而网上关于这一块目前资料还真很少。但是其原理总体上来说是非常简单的。...步骤主要是两步： (1)开启hive连接器，实现spark + hive的访问，得到dataframe对象。
问题是这样的: Sqoop从关系型数据库导入数据到Hive时，发现数据量增多了，查找之后发现是由于源数据中含义\r\t\n特殊字符的数据，这样Hive遇到之后就将其视为换行，所以导入到Hive...List-1 从mysql导入时用replace replace(replace(replace(description,'\r',' '),'\n',' '),'\t',' ') 方法2: 使用hive-drop-import-delims...，这是sqoop官方提供的一个参数，导入到hive时，遇到特殊字符就会将改字符丢弃，如下List-2 List-2 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://xxxxxxx...\ --username xxx --password xxx \ --delete-target-dir \ --target-dir /tmp/hive/xxxx_temp \ -m 1 \ --..."\t" \ --lines-terminated-by "\n" Sqoop还提供了另一个参数--hive-delims-replacement，它会将特殊字符替换为我们设定的字符。
实时Json日志数据导入到Hive 案例：使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。...这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性，然后手动设置数据格式，将数据导入到HDFS中，Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。...处理器“failure”的FlowFile传递关系为自动终止： 配置“PutHDFS”处理器“failure”和“success”的FlowFile传递关系为自动终止： 五、运行测试 1、在Hive...中创建外表personinfo在Hive中创建外表personinfo CREATE TABLE personinfo( id int, name string, age int ) ROW FORMAT...}" >> /root/test/jsonfile echo "{\"id\":5,\"name\":\"tianqi\",\"age\":22}" >> /root/test/jsonfile 查询Hive
其中数据导出采用CSV有利于直接从oracle迁移到hive等大数据存储环境中。...由于第一回写存储过程的时候，并没有考虑到导入到HIVE中的问题，在原始过程中添加了引号。而有引号的CSV数据导致HIVE中将出现错误。...生成CSV后，再写一个注入HIVE的SQL语句，通过hive -f "*.sql"语句实现数据的注入。特别是下班之后，让数据导出和注入，第二天上班就OK了。
Database connection Driver class: com.mysql.jdbc.Driver Connection String: jdbc:mysql://127.0.0.1:..." -t "hdfs" Creating job for links with from name mysql and to name hdfs Please fill following values...sqoop:000> start job -n from-mysql-to-hdfs Submission details Job Name: from-mysql-to-hdfs Server...21.3.6. update 21.3.6.1. link sqoop:000> update link -n mysql Updating link with name mysql Please...update link: Name: mysql Database connection Driver class: com.mysql.jdbc.Driver Connection String
本文将利用Sqoop将MySQL海量测试数据导入到HDFS和HBase。...数据导入 1、导入HDFS sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username hive --password hive...--table point 参数解析： import：表示从传统数据库导入数据到 HDFS/HIVE/HBASE等； –connect：建立数据库连接； jdbc:mysql://localhost...c)导入到指定目录：sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username hive –password hive –table...hbase-table HPoint --column-family info --hbase-row-key pointId --hbase-create-table 参数解析： –hbase-table：指定导入到
生效 source /etc/profile 3.配置hive-site.xml 先生成一个hive-site.xml cp hive-default.xml.template hive-site.xml...schematool -dbType mysql -initSchema 5.找不到jar org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed...https://downloads.mysql.com/archives/c-j/ 下载解压获取jar 7.复制jar到hive到lib scp -r /Users/hh/desktop/mysql-connector-java...-5.1.46-bin.jar hh555:/root/hd/apache-hive-2.3.3-bin/lib/ 8.再次重新初始化mysql schematool -dbType mysql -initSchema...hive安装完毕！
hive.metastore.uris Thrift uri for the remote metastore... javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql:/.../localhost:3306/mysql?...=true javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.jdbc.Driver.../beeline -u jdbc:hive2://yangsy132:10000/default -n root -p yangsiyi
/kibana/logstash-5.x.sh | bash mysql 驱动文件位置在 /usr/share/java/mysql-connector-java.jar 23.8.2....配置 logstash 创建配置文件 /etc/logstash/conf.d/jdbc-mysql.conf mysql> desc article; +-------------+------..." jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost..." jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost...多表导入 多张数据表导入到 Elasticsearch # multiple inputs on logstash jdbc input { jdbc { jdbc_driver_library
前言 昨天写小项目的时候遇到了一个需求：把txt文档的数据导入到mysql数据库中，开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件，但是最后发现不支持TXT导入，结果我吧嗒吧嗒的去把TXT...下面是具体的代码： mysqlpython.py文件： 自定义的连接mysql数据库的类 importtxt.py文件： 读TXT文件并进行插入操作 dict.txt文件： 要操作的TXT文件 mysqlpython.py
前言 昨天写小项目的时候遇到了一个需求：把txt文档的数据导入到mysql数据库中，开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件，但是最后发现不支持TXT导入，结果我吧嗒吧嗒的去把TXT...自定义的连接mysql数据库的类 importtxt.py文件： 读TXT文件并进行插入操作 dict.txt文件： 要操作的TXT文件 mysqlpython.py文件 from pymysql import
一、Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据 students.txt 1001 zhangsan 1002 ...查看系统是否自带Mysql，将系统上的MySQL卸载 ? 然后首先安装Mysql-Server 其中有个重要的目录要查看 里面记录着Mysql的随机密码 ? ? ...OK,退出Mysql之后在重新登录一下，登录成功！ 三、Hive配置metastore 首先进入到Hive的安装目录中 /opt/moudles/hive-..... ...配置好后执行一下 bin/hive 在mysql数据库中可以看见 hive给自动创建的数据库 ? 查看一下这个数据库中的表 ?...; # 将本地的数据导入到数据库中 load data local inpath '/opt/datas/students.txt'into table db_hive.student ; # 查看
吉日嘎拉的DotNet.CommonV4.2程序增加了DotNet.MVC，但是目前的项目用的是MySQL数据库，而SVN上只有psc文件，而不是sql文件，所以只好Bing搜索一下如何恢复这个数据库，...找了半天，不过好在又学会了用一个管理MySQL的客户端，这里记录下来过程，以备不时之需。...第一步：安装MySQL数据库到本机，我用Window 7操作系统，安装32位或64位MySQL都行。默认安装即可。...\Documents\Navicat\MySQL\servers\下），我的是：C:\Users\troy.cui\Documents\Navicat\MySQL\servers\local\UserCenterV42...直观的 GUI 让用户简单地管理 MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL 的数据库。中文版可以14天的免费试用。
本篇博客,小菌为大家带来关于如何将本地的多个文件导入到Hive分区表中对应的分区上的方法。一共有四种方法,本篇将介绍第一种—Java代码。...接下来我们需要做的,就是把HDFS上的多个文件通过Java写入到Hive的分区表。...// 设置命令,执行之后相当于在Linux上执行 // // ExecCommand add = new ExecCommand("hive...month = '"+month+"' , day = '"+day+"'); \""); ExecCommand execCommand2 = new ExecCommand("hive...到这里我们就实现了通过Java代码把本地的文件数据导入到Hive的分区表中的操作! 下一篇博客,将介绍的是通过Linux脚本的方式批量导入数据至不同的分区,敬请期待!
把MongoDB的全量数据导入到MySQL里借助开源DuckDB - 嵌入式DB的OLAP类型（采用列式存储）充当ETL工具http://duckdb.org/功能概述：- 无需安装，就一个启动文件duckdb...- 支持映射MySQL数据库，直接在本地读写MySQL表数据- 支持读取本地json文件- 没有端口号，本地运行To Do List：第一步，导出MongoDB的t1表shell> /usr/local...t1表里duckdb> create table t1 as SELECT * FROM read_json_auto('t1.json');#注：会根据json文件内容，自动创建表结构第四步，映射远端MySQL...hh库，并起一个数据库别名mysql_hhduckdb> ATTACH 'host=192.168.137.132 user=admin password=123456 port=3306 database...=hh' AS mysql_hh (TYPE mysql_scanner);第五步，从DuckDB里取出me库t1表的数据写入远端MySQL hh库的t1表里duckdb> create table mysql_hh.t1
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。...-8.0.21.jar，将jar包移动至 /opt/apache-hive-1.2.2-bin/lib 下 配置Hive中MySQL的连接 第一步，在Hive的conf目录中新建文件hive-site.xml...://localhost:3306/hive_metastore?...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。
目录 一、概念 二、特征 三、常用命令示例 四、实战案例示例 1.全量导入(将数据从mysql导入到HDFS指定目录） 2.全量导入(将数据从mysql导入到已有的hive表) 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) 4.批量全库导入（将mysql全库数据批量导入到hive） 5.增量导入-append模式(将mysql数据增量导入hadoop)...，主要用于在Hadoop(Hive)与传统数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到...-split-by id \ -m 1 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) # 全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在，...全库数据批量导入到hive） # 全库导入（将mysql全库数据批量导入到hive） sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://ip:prot/db
中创建table并且导入数据 -- 创建table，并且把结果数据导入到Hive table里面 cd /root/vehicle_dir/ vi hive_vehicle.sql --1.drop...数据导入到mysql中 --注意： --export-dir /user/hive/warehouse/t_monitor_camera/ 这里的地址可以在hive中， --通过desc formatted...QAZ2wsx3edc use sqoop_db; --如果有则删除 DROP TABLE IF EXISTS t_hive_to_mysql_for_vehicle; CREATE TABLE t_hive_to_mysql_for_vehicle.../vehicle_dir/hive_to_mysql_for_vehicle echo 'done.'.../hive_to_mysql_vehicle.sh 9.结果 9.1.执行脚本前，检查mysql table --执行脚本之前，查询t_hive_to_mysql_for_vehicle mysql>
Hive基础01、安装MySQL 目录 1、安装需要的包 2、卸载不需要的包 3、安装MySQL服务端 4、安装MySQL客户端 5、登录MySQL 6、修改密码 7、分配master权限 8、刷新权限...登录测试 ---- 1、安装需要的包 前置位置有【MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm】和【MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86...ypdomainname同domainname. 2、卸载不需要的包 yum remove mysql-libs -y 3、安装MySQL服务端 rpm -ivh MySQL-server-5.1.73...-1.glibc23.x86_64.rpm 4、安装MySQL客户端 rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm 5、登录MySQL mysql
Hive支持MySQL，Postgres，Oracle，MS SQL Server这四种数据库。...配置Hive Metastore存储到MySQL 需要在hive-site.xml配置如下的参数 Config Param Config Value Comment javax.jdo.option.ConnectionURL...com.mysql.jdbc.Driver MySQL JDBC driver class javax.jdo.option.ConnectionUserName user name...to MySQL server 打开$HIVE_HOME/conf下的hive-site.xml 添加上表中的配置到hive-site.xml中，如下图所示 WX20181116-231121@2x.png...然后使用Hive Schema Tool初始化Schema schematool -dbType mysql -initSchema 至此，我们就将Hive的Metastore存储到了MySQL中。
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