Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 1.问题描述 ---- 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中，使用Sqoop...工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中，在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常。...Sqoop抽数脚本： sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password...[8krr8v2ozq.jpeg] 3.查看MySQL表数据 [j96z8p9fmw.jpeg] 3.总结 ---- 目前通过Sqoop从Hive的parquet抽数到关系型数据库的时候会报kitesdk...2907： https://issues.apache.org/jira/browse/SQOOP-2907 该jira目前并没有修复，如果要实现该功能，需要参考第二章的做法，使用hcatalog参数指定到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
hive数仓 - 数据抽取架构实践 web sql DROP DATABASE IF EXISTS test; # 先删表再删库 DROP TABLE
1.建立Mysql连接 image.png 2.建立Sqlite连接 自定义连接URL：jdbc:sqlite:/data/testdb.sqlite3 自定义驱动类型 org.sqlite.JDBC...image.png 3.建立抽取和插入步骤 image.png 4.编辑输入步骤 image.png 5.编辑插入步骤 如果两边字段都完全一致kettle会自动映射匹配 image.png 6.运行转换
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 ?
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。
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
，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的写入大数据平台的Hive、HDFS、HBase、Solr、Elasticserach等。...本篇文章主要介绍如何使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取增量数据到Hive。 StreamSets实现的流程如下： ?...Hive Metastore ? 8.校验并执行 点击校验，返回成功后点击执行 ? 执行后可以看到有2条数据输入和输出，这与我们测试数据库的数据相符合 ?...去HUE 页面查看hive 表中的数据，发现已经更新进来 ? 4.Pipeline流程测试 ---- 1.去mysql 中增加数据并查看 ? 查看管道流信息发现输入输出数量变成了4 ?...去HUE 中查看hive 表的数据，跟mysql 中同步，说明增量更新成功 ?
上一篇博文我们讲了怎样安装MySql，这篇文章为上篇的后续，此篇文章讲的是如何将Hive元数据配置到MySql。 本系列所用到的安装包博主已经上传到百度云盘中，如有需要的可以自取。...配置Metastore到MySql 2.1 在/opt/module/hive/conf目录下创建一个hive-site.xml 在这个时候就可以转换成hadoop用户了 [bigdata@hadoop001...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...多窗口启动Hive测试 3.1 先启动MySQL [bigdata@hadoop001 mysql-libs]$ mysql -uroot -p199712 # 查看有几个数据库 mysql> show...[bigdata@hadoop001 hive]$ bin/hive 3.3 启动hive后，回到MySQL窗口查看数据库，显示增加了metastore数据库 mysql> show databases
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
测试环境 组件版本 mysql 5.7 hive 3.1.2 flink 1.12.2 hudi 0.9.0 hadoop 3.2.0 首先请确保以下组件正常启动： mysql hivemetastore...生成测试数据 使用datafaker生成100000条数据，放到mysql数据库中的stu4表。...datafaker工具使用方法见datafaker — 测试数据生成工具 首先在mysql中新建表test.stu4 create database test; use test; create table...bigint||电话号码[:phone_number] email||varchar(64)||家庭网络邮箱[:email] ip||varchar(32)||IP地址[:ipv4]Copy 生成10000条数据并写入到...hive数据查询 使用hive命令进入hive cli 执行如下命令查询数据 select * from test.stu_tmp_1 limit 10;Copy 结果： 本文为从大数据到人工智能博主
从MySql 导数 到Hive数据不一致问题 作者:幽鸿 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： ? 而Hive在碰到\n\r等的时候，会被默认识别为换行，即一条数据可能被拆分成多条数据。...而sqoop显然考虑到了这个问题，只需在sqoop中加上--hive-delims-replacement "#"参数就可避免这种问题，但是该字段却不可还原了。...那么如何查看Sqoop导出的源数据呢？我们可以现将数据导入到HDFS，使用-z命令： sqoop import --connect "jdbc:mysql://$ip:$port/$DBName?...，所以加上-z命令后，就可以查看源数据库文件，进行查看数据的具体原因了。
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。...，查询结果： 5. mysql数据同步到hive mysql数据无法直接在flink sql导入hive，需要分成两步： mysql数据同步kafka； kafka数据同步hive； 至于mysql数据增量同步到...kafka，前面有文章分析，这里不在概述；重点介绍kafka数据同步到hive。...1） 建表跟kafka关联绑定： 前面mysql同步到kafka，在flink sql里面建表，connector='upsert-kafka'，这里有区别： CREATE TABLE product_view_mysql_kafka_parser...网上还有其它方案，关于mysql实时增量同步到hive： 网上看到一篇写的实时数仓架构方案，觉得还可以： 参考资料 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release
一、产品简介 ODS数据抽取平台是数据仓库对数据进行精细加工的中间环节，将加工后的数据存储到ODS数据模型中，以便总账，报表，数据仓库使用。...将远程网络生产数据库中的数据备份到一台备份机中(防止对生产数据的误操作)，然后在可视化的第三方ETL工具中编辑ETL脚本，对备份库中的数据进行精细的加工，ETL脚本可以对网络中的任意一台数据库中任意的一张或多张表进行复杂的计算...实时脚本监测可以对正在执行的脚本进行实时监测的功能，监测具体到脚本中的每一个步骤。...通过和外系统集成，可以实现定时调度ODS平台的功能，这样就不需要人工去触发ODS了，在夜间也可以进行数据抽取的功能。...C、任务状态查询 每次数据抽取任务从触发开始到结束，数据抽取平台会根据运行的任务编号，记录抽数任务的运行状态的详细信息，通过任务状态查询平台，可以查询每次任务运行的历史记录和每次抽数任务脚本的详细信息，
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。...的metastore 的MySQL数据库的字符集格式问题。...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。
直接上代码，如下List-1，会将student_info的数据导入到/tmp/student_info文件中 List-1 bin/hive -e "select * from default.student_info...;" > /tmp/student_info 将宿主机上文件的内容导入到Hive表中，如下List-2 List-2 hive> load data local inpath '/tmp/sutdent_info
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
Hive Metastore 是 Hive 的元信息管理工具，它提供了操作元数据的一系列接口，其后端存储一般选用关系型数据库如 Derby、 MySQL 等。...在去年，我们做过数据治理，Hive 表生命周期管理，定期去删除元数据，期望能够减少 MySQL 的数据量，缓解元数据库的压力。...但是经过调研，我们发现两种方案都有一定的缺陷： 对 MySQL 进行分库分表，首先面临的直接问题就是需要修改 Metastore 操作 MySQL 的接口，涉及到大量高风险的改动，后续对 Hive 的升级也会更加复杂...存储到不同的 MySQL 上，并且可能存在切分不均匀，导致各个子集群的负载不均衡的情况； 我们每天都会同步一份 MySQL 的数据到 Hive，用作数据治理，生命周期管理等，同步是利用内部的数据同步平台...因此，除了将 MySQL 的数据原样 dump 到 TiDB，几乎没有其他工作需要做； TiDB 由于其分布式的架构，在大数据集的表现远远优于 MySQL； TiDB 的可扩展性十分优秀，支持水平弹性扩展
pip3 install python-docx; pip3 install xlwl; 从docx抽取数据 import docx def get_docx(): from docx import
update_time string comment '更新时间' ) COMMENT='数据类型转换维表'; 数据示例如下： 源库 源库数据类型 目标库 目标库数据类型 更新时间 mysql...bigint hive bigint 20220817 mysql int hive bigint mysql tinyint hive bigint mysql char hive string...mysql varchar hive string mysql datetime hive datetime mysql decimal hive double mysql double hive...double mysql float hive double mysql json hive string mysql mediumtext hive string mysql text hive...string mysql time hive string mysql timestamp hive timestamp mysql varbinary hive binary mysql binary
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