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。 ...现象有了,之前都没遇到过这样,觉得很奇怪,迅速找了下相关资料,再查看Mysql中数据库表字段是text类型。 ...如何解决: 在sqoop导入语句中加入如下的参数,其中xxx是数据库库表中的列名称,即上面出现ASCII的列名称。 List-1 --map-column-java xxx=String
1、导入到Hive默认数据库 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306...Use the --direct 18/05/24 15:26:22 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast...path. 18/05/24 15:26:22 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql...> 2、导入到指定Hive数据库 默认是导入到default数据库中,如果想指定导入到某个数据库中,可以使用–hive-database参数 hive> create database test; OK...:mysql://node1:3306/esdb --username root --password 123456 --hive-import --hive-database test --create-hive-table
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数据导入到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...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将数据存入到HDFS中 将HDFS文件导入到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); 到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
前言 Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大,就会占用大量的内存。如果内存不够,就会报错。...方式1 流式处理结果,让驱动每次返回1行数据 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.7.102/", "user", "123456..."); } } 读取Mysql package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import...写入Hive package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import org.apache.flink.configuration.Configuration...; import org.apache.flink.types.Row; public class Mysql2Hive { public static void main(String[]
Hive导入数据 创建规则文件 vim /tmp/result.log baidu.com 12 2018-08-12 baidu.com 22 2018-08-12 baidu.com 19 2018...-08-12 baidu.com 10 2018-08-12 hadoop fs -put /tmp/result.log /data/ Hive创建数据库 # 创建hive数据库 create database...generate_date STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\b' STORED AS TEXTFILE; \b 制表符是文件导入到...hive表中时一个分割符,也可以填写入ascii码 在文件数据成功导入到hive中时会把hdfs中文件删除 Hive导入本地及HDFS数据 # 导入本地文件 load data local inpath...; # 查询数据导入是否正确 select * from t_result; 扩展链接 Hive基本概念 Hive批量日志分析 Hive建表格式示例
1.下载MySql ODBC Driver并进行安装。例如我下载的这个安装包是mysql-connector-odbc-5.1.6-win32.msi。 2.装完后,添加odbc数据源: ? ?...3.在sqlserver management studio里,选择一个数据库,右键,然后导出数据,在导出目标那里选择.Net Framework Data Provider for Odbc,配置好dsn...为上一步建立的数据源名称,Driver里面填MySQL ODBC 5.1 Driver,然后ConnectString会自动填充: ?...4.下一步就可以选择要导出的表了,最后点完成,执行数据导出。...5.导出的过程中很可能会报错,很可能是MySql不识别什么引号,解决办法是在MySql里运行下面的语句:set global sql_mode=ansi_quotes,如下图: ?
/hive-log4j.properties 18/05/23 22:44:11 INFO hive.HiveImport: OK 18/05/23 22:44:11 INFO hive.HiveImport...in file:/opt/hive-1.2.2/conf/hive-log4j.properties hive> show tables; OK fund_info t1 Time taken: 1.411...> 5、测试导入一张大表 [root@bigdata01-test sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@10.17.12.31.../hive-log4j.properties 18/05/24 11:18:49 INFO hive.HiveImport: OK 18/05/24 11:18:49 INFO hive.HiveImport...INFO hive.HiveImport: Time taken: 0.903 seconds 18/05/24 11:18:50 INFO hive.HiveImport: Hive import
create table XXX( ..... )partitioned by(dt string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、数据导入
大家好,又见面了,我是全栈君 这里介绍一个直接将excel文件导入mysql的例子。我花了一晚上的时间测试,无论导入简繁体都不会出现乱码,非常好用。...PHP-ExcelReader,下载地址: http://sourceforge.net/projects/phpexcelreader 说明: 测试环境:MYSQL数据库采用utf8编码.导入EXCEL...文中红色标注为需要注意的地方,请替换成你配置好的数据,如数据库配置等。运行http://localost/test.php实现导入。...$data->setOutputEncoding('gbk'); //”data.xls”是指要导入到mysql中的excel文件 $data->read('date.xls'); @ $db =...】插入到mysql中,根据你的excel表字段的多少,改写以下代码吧!
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...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 将关系型数据的表结构复制到hive...--password 123456 --hive-table test 其中 --table username为mysql中的数据库test中的表 --hive-table test 为hive...中新建的表名称 ########## 从关系数据库导入文件到hive中 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username...root --password mysql-password --table t1 --hive-import ########## 将hive中的表数据导入到mysql中 sqoop export
create table XXX( ..... )partitioned by(dt string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、数据导入...load DATA LOCAL inpath 'test' overwrite into TABLE XXX partition(dt='20200417'); 3、数据导出 insert overwrite
使用 sqoop 将 hive 数据导入 mysql 后出现乱码: ? 进入数据库,输入 show variables like 'character%'; 回车 ?...我这里有两种解决办法,如下 方法1:修改数据库配置文件 (1)在下面这个位置添加几行配置 vim /etc/my.cnf ?...之后再执行命令的时候在mysql数据库名后面加上?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8就可以了。...示例:sqoop export --connect "jdbc:mysql://数据库ip:3306/数据库名称?...characterEncoding=utf-8" \ --username root \ --password 123456 \ --table test3 \ --export-dir /user/hive
通过mapreduce清洗数据绑定到hive,再通过hive查询出结果集导入到hive的表,再通过sqoop导出到mysql 1.在hive中创建表 create external table mydb.access...string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','; 2.加载清洗后的数据到刚创建的表...insert into mydb.upflow select ip, sum(upflow) as sum from mydb.access group by ip order by sum desc; 5.在mysql...中创建一张用于存放结果集的表 create table upflow ( ip varchar(200), sum varchar(200) ); 6.通过sqoop将hive中的结果集导入mysql...中的表 sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table
# 导入数据到默认目录 $ bin/sqoop import --connect jdbc:postgresql://localhost:5432/test --username test --password...hdfs文件内容 $ hdfs dfs -cat /user/kongxx/users/* 1,user1,password1 2,user2,password2 3,user3,password3 # 导入数据到指定目录...文件内容 $ hdfs dfs -cat /user/kongxx/users2/* 1,user1,password1 2,user2,password2 3,user3,password3 # 导入使用查询语句查询的数据到指定目录...导入数据 在使用Hive前,需要在 sqoop 的根目录下创建一个 hive-exec.jar 的软连接,如下: ln -s /apps/apache-hive-2.3.2-bin/lib/hive-exec...-2.3.2.jar 向 Hive 中导入数据 # 导入数据到 hive 中 (也可以指定 Hive 中的数据库,表和使用增量导入方式) $ bin/sqoop import --connect jdbc
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。...NiFi重启后仍会监控到。...中映射Hive表。...json格式转换成自定义文本格式数据,再传递到“PutHDFS”处理器即可,所以解决以上问题,我们这里复用之前的“TailFile”和“PutHDFS”处理器即可,下面只需要配置“ConvertRecord
本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: ?...导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr...第二种,从hdfs文件中导入数据 首先上传数据到hdfs中 hadoop fs -put /usr/tmp/test1.txt /test1.txt 在hive中查看test1.txt文件 hive>...导入数据的命令有些差异: load data inpath '/test1.txt' overwrite into table test2; 第三种,基于查询insert into导入 首先定义数据表,...string Time taken: 0.071 seconds, Fetched: 9 row(s) 通过查询直接导入数据到固定的分区表中
有时候需要批量插入一批数据到数据库,有很多种办法,这里我用到过三种办法: 1、通过Excel直接生成insert语句 =CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai...department,subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 参见:详情 2,通过直接导入...Excel到mysql表,如下图所示: 其实,也可以比上图更简单,第一步可以直接到最后一步,把最后一步中的文件名从dept.txt改为第一步中的dept…xls就行了 3、通过python解析excel...#获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件,然后批量插入 在这里插入代码片 5.使用Navicat等工具,直接将excel导入数据库...参考文章: python执行mysql CUID操作 python解析excel 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
在hive的安装目录下,进入conf目录,创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数,拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/confluence.../display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin 注意:先创建一个metastore数据库,字符集要用latin1 ?...驱动复制到hive的lib目录里。...(这有关上一篇安装MySQL的内容) 解压驱动包 ? 将mysql驱动复制到hive的lib目录里 ?...启动hive(别忘了先启动hdfs和yarn~~) start-dfs.sh start-yarn.sh hive 创建一张表,试试看元数据能否保存到MySQL里 ?
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...后数据条数增多了很多,问题找到了,怎么解决呢....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..."\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。
实时同步MySQL数据到Hive 案例:将mysql中新增的数据实时同步到Hive中。...”将数据写入到Hive表。...当后面向Hive表中插入新增和更新数据时,对应MySQL中的元数据表也会变化,也会监控到对应的binlog事件。为了避免后期出现监控到其他表的binlog日志,这里建议配置上“test2”。...”处理器和“EvaluatejsonPath”处理器 连接关系中,我们这里只关注“insert”和“update”的数据,后期获取对应的属性将插入和更新的数据插入到Hive表中,对于“delete”的数据可以路由到其他关系中...,例如需要将删除数据插入到另外的Hive表中,可以再设置个分支处理。
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