MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ,将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
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。
MySQL能够识别和使用的数据值包括数值、字符串值、日期/时间值、坐标值和空值(NULL)。
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
一、数据导入 1.什么是导入:把系统文件的内容保存到数据库服务器的表里 2.导入数据时的注意事项? -表中字段的个数要和文件列中的个数相等 -字段的类型要和文件中列的值匹配 3.导入数据命令格式: load data infile '文件名' into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; *terminated by ‘分隔符’:指定列的分隔符 *lines terminated by
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk,这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高,有时候很复杂的需求,一条简单的命令就可以实现,今天就先学习一下最强大的awk。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 替换函数:replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度:LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1:首先获取最后需被拆分成多少个字符串,利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2:根据“,”逗号来拆分字符串,此处利用 SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 函数,最后把结果赋值给 num 字段。 扩展:判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
说明:Linux pstree命令将所有行程以树状图显示,树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id,则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
上一篇文章 跨表更新,看到自己写的SQL像个憨憨 写了关于跨表个更新的内容。一年过的很快,文中后来的两位员工 馮大 和 馮二 也要面对无情的 KPI 考核了,他们工作干的很不错,performance 分别是 4 和 5
问题描述:由于个人操作不当(所谓不当是因为创建表的时候日期顺手设置成date格式了,而需要存入的日期格式如下图【我拯救回来的】应该为varchar/char),导致录入数据库缺失,日期均变成了【0000-00-00】,由于是历史数据传输,所以对应的excel源文件还有,重新上传也行,但是假如我没有源文件怎么办?所以就想着用Mysql解决
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
(1)完全支持MySql协议 (2)完全支持Mybatis-Generator (3)支持Schema和Table (4)支持客户端创建Schema和Table (5)支持常用select语句where,condition,行运算等 (6)支持视图功能,即用旧表的SQL定义新表 (7)支持各种文件格式(各种分隔符分割,Xlsx)
--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
存储过程简单来说,就是为以后的使用而保存的一条或多条MySQL语句的集合。可将其视为批文件。虽然他们的作用不仅限于批处理。
查询来的数据没发现有什么异常;照理说逐字段查出来没问题,再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
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。
想把手上的Sqlite数据库导入到MySql,想来应该很简单,结果发现非常麻烦。 1、工具直接导入。试着找了几个软件,都不行。网上有人开发的,但是要收费,也不能用。 2、用各自支持的方式,中转。我用的是sqlitestudio和Navicat for MySQL,都挺好用。sqlite可以把表导出,mysql可以导入,想来比较容易,却无数的坑: 1)最好用的是dbf,双方都支持,而且带表结构。但是——dbf对中文支持稀烂。导出来的打开就已经是乱码了,想各种招都不行。 2)xml,导入时列识别不了 3)jso
将数据输入或加载到R工作空间中,是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件,excel文件,csv文件,txt文件和数据库(MYSQL数据库)等;其中,excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
由于最近的工作内容的关系,经常需要对文本文件做一些处理。每次都要写个脚本来处理实在是有点麻烦。这时候想起来很久以前稍微接触过的 AWK, 来做这个工作真的是再合适不过了。
从这一篇开始,大概会花四五篇的内容篇幅,归纳整理一下之前学过的SQL数据库,一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础,二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作,暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium(当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line)。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件(csv\txt文件)。 文件
使用pandas读入csv文件后,发现列没分割开,所以将sep参数调整为\t,发现还是没分割开,再试空格,再试\s+,即各种空白字符组合,有几例能分隔开,但是还有些列无法分割开。
(1)以字符为单位输出指定范围的字符。 首先使用cat命令显示原文本文件内容如下:
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如果用bash -c 那么bash 会从第一个非选项参数后面的字符串中读取命令,如果字符串有多个空格,第一个空格前面的字符串是要执行的命令,也就是$0, 后面的是参数,即$1,$2….
将group by产生的同一个分组中的值连接起来,返回一个字符串结果。group_concat函数首先根据group by指定的列进行分组,将同一组的列显示出来,并且用分隔符分隔。由函数参数(字段名)决定要返回的列。例如:
今天我们来说一个MySQL查询的例子,比如有一个统计需求, 分组后的数据,我们知道只能使用聚合函数进行统计, 那如果要根据分组约定,将一系列的值合并到单个字段显示出来, 应该怎么写呢?
Hive 是由 Facebook 开源的基于 Hadoop 的数据仓库工具,用于解决海量「结构化日志」的数据统计。
文章涉及到vim\grep\cat\more\less\echo\sed\awk的入门用法。
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。
扩展结构: 'BEGIN{script} {script} END{script}'
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。
分隔符设置不正确,要么导致hive表中行数过多要么导致所有数据到hive后都集中到一列中。在sqoop侧和hive侧都设置正确,数据从其他数据库到hive库后数据总量的准确性才能得到保证。 在sqoop侧,拼装OptionsFileUtil. expandArguments(String[] args)函数的参数时,需要往其接收的数组中指定如下两个重要信息:
2. 在excel2007中打开mysql导出utf-8编码的csv文件,避免乱码:
日志样子举例如下: http://youku.com 200 http://youku.com 302 http://youku.com 403 http://youku.com 502 http://baidu.com 302 http://baidu.com 404 现想使用awk命令按域名统计 返回码大于等于400的百分比,假如优酷总共有4行,大于等于400的返回码有两行,那占比就为50%
awk是专门为文本处理设计的编程语言,是一门数据驱动的编程语言,与sed类似都是以数据驱动的行处理软件,主要用于数据扫描、过滤、统计汇总工作,数据可以来自标准输入、管道或者文件。
大家好,我是老表,今天早上看B站,发现首页给我推了前不久关注的一个up主(@是我_是我_就是我,为了方便下文中以 小是 代称)视频,于是我就打开看了,于是就有了接下来的故事~
通过sqoop抽取Mysql表数据到hive表,发现hive表所有列显示为null
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
date - print or set the system date and time
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的,它逐行扫描文件,从第一行到最后一行,寻找匹配的特定模式的行,并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作,则把匹配的行显示到标准输出(屏幕),如果没有指定模式,则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人,分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本,它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面介绍的awk是以GUN的gawk为例的,在linux系统中已把awk链接到gawk,所以下面全部以awk进行介绍。
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