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
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)
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。
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。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
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。
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。
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。
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。
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
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。
这次大作业的主要流程是: 首先要采集数据,采用脚本定时采集的那种,采集的数据来源这篇博文:https://www.dzyong.com/#/ViewArticle/123,里面有几个数据接口,返回的数据是json格式,用java程序,先转化为用tab键分割的文本数据,然后导入hive中; 其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤,再建几个表,把处理结果存到新建的表里,然后把hive处理结果的数据表导入mysql中;这样做完一次后,开始写脚本,每隔一天采集一次数据,hive处理数据一次,mysql统计数据一次; 接着就是编程,用ssm框架连接到mysql,对数据用javaBean进行封装,用mvc模式将部分数据显示到前台页面; 最后用echarts对封装的数据进行数据可视化,可以做成条形图,折线图,饼图,气泡图,地图等可视化图标。
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
--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
这些内容是从sqoop的官网整理出来的,是1.4.3版本的Document,如果有错误,希望大家指正。 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储,而MySQL中的Null在底层就是Null,为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
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简介 1,sqoop:sql-to-hadoop, sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁: (1),把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2),把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度,批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache:1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进:首先引入了
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
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:
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后数据条数增多了很多,问题找到了,怎么解决呢.
问题是这样的,从Mysql中导入数据到Hive中,Mysql中数据是"T2",到Hive中后,发现变为"54 32",咦,怎么乱码了,感觉这像ASCII编码。
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
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!
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
3.使用Sqoop从MySQL导入数据到HDFS,要导入的目录是Hive中新建表的数据目录
1. 向HDFS导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件,解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/root/big_data目录下。 http://wiki.pentaho.co
介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射成一张表,然后通过类似 SQL 的查询语句来执行查询。这些查询语句在Hive中被称作HQL,这些 HQL 会被翻译成 MapReduce 作业来执行。 Hive 把表和字段转换成 HDFS 中的文件夹和文件,并将这些元数据保持在关系型数据库中,如 derby 或 mysql。 Hive 查询的数据存储在HDFS上,运行在Yarn上。 Hive 适合做离线数据分析,如:批量处理和延时要求不高场景。 安装 安装 Hadoop 由
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据,数据以时间分区。测试两种导入场景,一种是将数据全量导入,即包含所有时间分区;另一种是每天运行调度,仅导入当天时间分区中的用户数据。
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)
问题导读 1.hive数据分为那两种类型? 2.什么表数据? 3.什么是元数据? 4.Hive表里面导入数据的本质什么? 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么? 6.外部表和表的区别是什么? Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,
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。
26.Validate 它用来比较源数据和目标数据的数量 它有三个接口 Validator. 它有三个接口 Validator. Property: validator Description: Driver for validation, must implement org.apache.sqoop.validation.Validator Supported values: The value has to be a fully qua
Sqoop(发音:skup)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。
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式: 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive表时通过从别的表中查询并插入的方式将数据导入到Hive表中 1、从本地文件系统中导入数据到Hive表中 格式: LOAD DATA LOCAL INPATH "path" [OVERWRITE
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。
sh脚本执行jar生成用户数据和日志行为数据:“/opt/app/genlog.sh”
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
sqoop是Apache旗下一款Hadoop和关系型数据服务器之间传送数据的的工具,其核心功能主要是两点:
在使用大数据的时候,各种不同的数据都要将数据采集同步到数据仓库中,一个是属于业务系统的RDBMS系统,也就是各种关系型数据库,一个是hadoop生态的存储,中间用于传输的数据的工具可以使用sqoop,也就是sql to hadoop。
将Mysql安装包上传到服务器上,然后解压压缩包,使用命令:unzip mysql-libs.zip
Sqoop简介以及安装 近期用到Sqoop进行数据导出导入,发现网上很多的博客都不够精细,所以本人就针对Sqoop1.4.7的官方文档进行了学习,以下是学习笔记。 一、介绍 sqoop是沟通HDFS和关系型数据库的桥梁,可以从HDFS导出数据到关系型数据库,也可以从关系型数据库导入数据到HDFS。当然也支持Hive、HBase跟关系型数据库之间的互相导出导入。这是一个可以进行双向转化数据的工具。 二、安装 1、下载 Sqoop是Apache提供的工具,下载的时候一定要先确定hadoop的
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。
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
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