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。
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。
前面介绍了sqoop1.4.6的 如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装，下面就介绍两者间的数据互通的简单使用命令。 显示mysql数据库的信息，一般sqoop安装测试用 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/ --username root --password root 显示数据库里所有表: sqoop list-tables --connectjdbc:mysql://192.168.2.101:
本篇博客，博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
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)
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
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。
作为中国卓越的人工智能驱动的信贷科技服务平台，奇富科技（原 360 数科）致力于帮助金融机构提升智能化水平。经过多年金融领域实践，奇富科技以自身强大安全生态为依托，完成了在人工智能、大数据、云计算等技术方面的专业积累。目前，已与银行、消费金融公司、信托公司等建立广泛合作，针对不同类型金融机构的需求提供定制化解决方案，帮助客户完成数字化、智能化升级改造。
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。
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。
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：
前提：开启hadoop，关闭safe模式（关闭safe模式命令：hdfs dfsadmin -safemode leave） （1）创建一个数据库hive_test
此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了，接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中，完成原始数据的存储。
2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
默认情况下，Hive的元数据是存储到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。
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
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
在 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
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。
一般我们分析大数据，也许会想到Spark、Storm，但前提得会JAVA等编程语言，不然拿到数据也无法做分析。而Hive而解决了这个问题，只需要会Sql语言即可做mapreduce的大数据分析任务。今天我们创建测试数据用Hive进行mapreduce的实际分析。
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。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
Oracle：hostname、port、username、password、sid
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。
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！
在当前CDP的大部分的场景中，PART_COL_STATS和TAB_COL_STATS这两张Hive元数据表都会比较大。因为这两张表是分别存放分区表和非分区表的一些字段上的统计信息，而在CDP中Hive的CBO、Mapjoin和谓词下推等优化查询功能默认是开启的，而这些优化功能又需要基于这些统计信息来做优化，所以在一个已经稳定运行的生产环境中，对应的这两张表可能有非常庞大的数据量（上千万甚至于上亿）。
Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库，和hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系数据源和hive,hdfs,hbase的相互导入。一般情况下，关系数据表存在于线上环境的备份环境，需要每天进行数据导入，根据每天的数据量而言，sqoop可以全表导入，对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入，但是sqoop也提供了增量数据导入的机制。
该文介绍了关于数据库连接池的知识点，包括概念、特点、配置方式、调优参数和常见问题。同时，文章还提供了如何正确配置和优化数据库连接池的相关建议，以帮助开发人员更好地掌握和应用该技术。
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sqoop 基本使用 sqoop的主要功能是导入和导出 导入 读数据（row-by-row） 并行化执行 导入的结果可以是文本文件或者二进制序列化文件 导出 并行化读取HDFS文件 基本操作 sqoop实质上是一个工具箱，使用的时候需要指定哪个工具和控制工具的参数。 通过sqoop help，来查看sqoop支持哪些命令 $ sqoop help Available commands: codegen Generate code to interact with databa
最近生产环境有将近 8 亿条，数据大小约 1T 左右的某类型客户业务数据需要查询分析。但是发现执行一次 hive sql 筛选数据需要耗时近几千秒，这样的性能指标实在太不理想太慢。所以需要对 hive 查询性能进行优化，在查询相关资料发现 hive 查询优化有如下几种方式：
点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1Z4VG7mPBpmW6mWpR_WcyPQ 提取码：7afc
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
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务：“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层，EDS层（DWD层、DWS层）、DM层几个方面，每层数据校验的内容不一样，我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面，本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
Sqoop (SQL to Hadoop) 是Apache顶级项⽬,官⽹地址：http://sqoop.apache.org.
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR（数据建模和建仓场景，支持hive、spark、presto等引擎）和DLC（数据湖分析场景，引擎支持spark、presto引擎），其中EMR场景存储为HDFS（支持本地盘和对象存储cos），数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等，均支持内外表；DLC场景存储为cos，内表数据格式为Iceberg，外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC，同时实现下游用户可读。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台。图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
1、 准备环境 1， 软件准备 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hive-- apa
原文链接：https://foochane.cn/article/2019063001.html
在这里可以回顾一下Hadoop的相关知识: 1.x job tracker 既管资源调度又管任务分配 2.x 分为ResourceManager(资源分配)和DataManager(任务分配) 牢记Hadoop 1.x与2.x架构图
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 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，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
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