到maven仓库查看适用的mysql驱动，5.7的没有，8.0兼容5.7的，所以选择8.0的驱动
数据库使用的mysql，起初是单库单表，时间久了单表的数据量越来越大，一个表中的数据量达到3个多亿，mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了，不得不分表了,使用mycat中间件
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。
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
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。
爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010 年 4 月 22 日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
日常使用 MySQL 的过程中，我们可能会经常使用可视化工具来连接 MySQL ，其中比较常用的就是 Navicat 了。平时也会遇到某些同学问， Navicat 怎么安装，如何使用等问题。本篇文章笔者将结合个人经验，分享下 Navicat 操作 MySQL 简易教程。
前几天开发突然有这么一个需求，想导一份200多G的MySQL数据出来到另一台机器上，而且时间有点赶，第一时间就想要使用Xtrabackup来全备与增备。但想到之前使用Xtrabackup来备份恢复的时候出现了各种坑，就问了下同事有什么好建议来快速导出导入数据，后来知道了可以使用select into outfile导出表数据，就冒着尝试一下的心里去弄了一下，得到的结果是惊人的，个人感觉速度要比Xtrabackup快很多。
在服务器进行数据传输、数据存储和数据交换，就有可能产生数据故障。比如发生意外停机或存储介质损坏。这时，如果没有采取数据备份和数据恢复手段与措施，就会导致数据的丢失，造成的损失是无法弥补与估量的。
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。
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。
“导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录都存储为文本文件的文本数据（或者Avro、sequence文件等二进制数据）
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统。本小节通过 Python 对 MySQL 数据库进行增删改查操作，后期高阶可以通过结合 DataFrame 对文件实现快速导入导出操作。
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。
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
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。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
今天我们的zabbix-server机器根空间不够了，我一步步排查结果发现是/var/lib/mysql/下的libdata1文件过大，已经达到了41G。我立即想到了zabbix的数据库原因，随后百度、谷歌才知道zabbix的数据库他的表模式是共享表空间模式，随着数据增长，ibdata1 越来越大，性能方面会有影响，而且innodb把数据和索引都放在ibdata1下。
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
爱可生 DBA 成员，主要负责 MySQL 故障处理及 DMP 平台相关技术支持。追求技术，乐此不疲。
SQLyog中文版是一款专业的图形管理软件，SQLyog操作简单，功能强大，能够帮助用户轻松管理自己的MYSQL数据库，SQLyog中文版支持多种数据格式导出，可以快速帮助用户备份和恢复数据，还能够快速地运行SQL脚本文件，为用户的使用提供便捷。
数据无价，谨慎操作, 防止误删，学习备份... 一、mysqldump 备份工具 MySQL自带的逻辑备份工具 它支持数据库全备或指定库备份 它备份的输出以文件形式保存 并且文件内容都是SQL语句 选项 含义 -A --all-databases导出MySQL中所有数据库 -B --databases导出一个或多个数据库 -d 只导出表结构 -t 只导出表内容 --tables 指定需要导出的表名 --single-transaction innodb热备启用一个大的事务完成的备份保证数据完整性 --flu
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
mysql 命令完全总结 /* 精心整理关于 mysql 的命令 By CS逍遥剑仙 www.csxiaoyao.com 数据库环境配置见 mysql配置总结.md 常用SQL用法见文件 sql代码总结.md */ mysql 命令完全总结 连接mysql 修改密码 用户管理 1 新建用户 2 用户权限管理 3 删除用户 数据库操作 1 连接数据库 2 显示数据库 3 创建数据库 4 SELECT操作 5 删除数据库 表操作 1 创建数据表 2 表字段操作 3 修改表名 4 删除数据表 5
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 连接 Redis，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Zookeeper，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Kafka，增删改查主题，推送主题消息，自定义消费主题消息等 配置 Linux 服务器 SSH 连
mysql 命令完全总结 Write By CS逍遥剑仙 我的主页: www.csxiaoyao.com GitHub: github.com/csxiaoyaojianxian Email: sunjianfeng@csxiaoyao.com QQ: 1724338257 目录导航 mysql 命令完全总结 1. 连接mysql 2. 修改密码 3. 用户管理 3.1 新建用户 3.2 用户权限管理 3.3 删除用户 4. 数据库操作 4.
使用load这种底层的迁移方式，会让移动速度非常快。将已经导出为txt的7.2G数据合成为接近1亿行的总表，大致耗时2分钟。
数据库服务能力提升是一项系统性的工程，在不同的应用场景下，用户对于数据库各项能力的关注点也不同，如：读写延迟、吞吐量、扩展性、可靠性、可用性等等。国内不少数据库系统通过系统架构优化、硬件设备升级等方式，来解决性能的问题，但随着集群规模的逐渐扩大，对系统健壮性的要求也越来越高。
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
我们通常会遇到这样的一个场景，就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
MySQL中的alter table操作对于大表来讲，是一个比较严重的问题，MySQL执行大部分alter table的操作步骤是：
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
Navicat premium 是一款数据库管理工具。将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息。包括报错，等等。当然，你也可以通过他，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
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
1.使用mysql引擎的表 创建mysql引擎表： CREATE TABLE ck_test.tab_datack ( `id` Int32, `phone_id` Int32, `phone` Nullable (String), `callid` Nullable (Int32), `content` Nullable (String), `answer` Nullable (String), `usedtimems` Nullable (String), `file` Nullable
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。
使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。
关系行数据库与非关系型数据库之间的数据同步 一、在不使用sqoop的情况下 Mysql–>hive 1.利用naivacat（工具）将数据库中的表导出（导出的时候要主要制表符/t） 2.利用WinSCP（工具）上传到linux指定的文件夹下 3.先在hive建表 create table 表名(idfa string) row format delimited fields terminated by ‘\t'” 4.hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ into table t1” (假设表里面有数据，须要truncate table hive表名。在运行4） truncate table t1;( 仅仅删除表数据) 或者hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ overwrite into table t1”; hive–>Mysql 1.hive -e “sql语句;>>name.txt” 导出在home/dev 2.然后在利用WinSCP（工具）下载到本地 二、在使用sqoop的情况下 1.解压sqoop，配置环境变量： 在/etc/profile中加入：(没有root权限是不能改动的，所以仅仅能在sqoop/bin路径下启动) export SQOOP_HOME/bin:PATH 配置完毕后要运行 source etc/profile 2. 解压mysql，将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar放到
将已有的 Apollo 1.0 表数据导入 Apollo 2.0 表。目标库已经创建了 Apollo 2.0 的库表结构。2.0 版本比 1.0 版本多四个表： ApolloConfigDB.AccessKey ApolloConfigDB.ServiceRegistry ApolloPortalDB.SPRING_SESSION ApolloPortalDB.SPRING_SESSION_ATTRIBUTES
早上刚来，有个业务需求，是要变更一张表的表结构，我登陆到服务器上看了看之前的变结构，大概信息如下：
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
