ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
Apache Sqoop是在Hadoop生态体系和*RDBMS体系之间传送数据的一种工具。来自于Apache软件基金会提供。，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
产品介绍：TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求，紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题，从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善，实现国产分布式数据库的市场通用化，助力金融政务等行业实现数据库安全可控，并持续降低IT成本，提升数字化运营效率，从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
第 21 章 Apache Sqoop 目录 21.1. 安装 Sqoop 21.2. sqoop2-tool 21.2.1. verify 21.2.2. upgrade 21.3. sqoop2-shell 21.3.6.1. link 21.3.5.1. create job 21.3.5.2. show job 21.3.5.3. start job 21.3.5.4. status job 21.3.4.1. hdfs-connector 21.3.4.2. generic-jdbc-connec
注意： 查询语句必须包含where条件，即使不需要where条件，也需要写上"where $CONDITIONS"来表示没有select语句没有where条件
stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。 3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。 RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。 如果建立的表需要加上分区，则语句如下: 这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
如果机器有多个IP，需要配置priority_networks 1、启动Broker [root@node1 ~]# cd /app/doris-0.14.13/apache_hdfs_broker/ [root@node1 apache_hdfs_broker]# sh bin/start_broker.sh --daemon [root@node1 apache_hdfs_broker]# jps 10400 PaloFe 12744 Worker 14153 BrokerBootstrap 12249
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
Sqoop 数据迁移 Sqoop 底层还是运行在MapReduce上，通过Yarn进行调度的，只是Sqoop在做数据迁移过程中，只用到了MapTask，没有用到ReduceTask。 Sqoop 是一个数据迁移工具，可以理解为客户端程序，提供HDFS/Hive/HBase 到 RDS(Oracle,Postgrel,MySql等) 数据的导入导出 Sqoop 需要配置到HDFS端，Sqoop从HDFS/Hive/HBase 导出到 RDB时，需要预先 对RDB进行表结构定义，从RDB导出到Hive/HDFS/HBase时不需要对HBase进行表结构定义，对Hive的定义需要指定分隔符等参数. Sqoop需要指定 Hadopp-Home.xml ，MapReduce-HOME.xml,JAVA-HOME 等系统环境变量 类型类型包含 Export，Import Sqoop 在做数据迁移之前，最好测试下 数据连接是否正常，如果运行不正常，方便进行问题定位。 Sqoop 需要参数配置文件 ***.xml, 如果从 RDB 导出数据到 HDFS 指定 RDB驱动，路径，用户名，密码，库及表等信息 如果为 HDFS 需要执行 HDFS 路径，与Hive数据类似 如果为HBase，则需要指定库信息，路径等 如果从 HDFS/Hive/HBase 到RDB时， 指定HDFS，需要指定路径，分割幅等信息，Hive类似 RDB需要指定 驱动名，URL，User，Pwd,库及表
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:
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。
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)
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。
因为datax工具本身无法传入认证参数，所以若想在TBDS上使用datax同步数据则需要关闭相应的服务认证。
大家好，我是一哥，昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章，才发现Sqoop这个项目最近不咋好，心里很不是滋味，这个帮助过很多开发者的项目，竟然从Apache顶级项目中“下架”了，今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目，致敬！
Apache DolphinScheduler（以下简称：DS）是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。本篇文档主要介绍如何搭建DolphinScheduler集群并与安全的CDH集群集成。
本文介绍了如何使用Flume从关系型数据库中抽取数据，并将其写入到HDFS上。主要涉及到Flume的Source、Channel和Sink组件，以及如何使用HBase和Hive作为存储媒介。最后，给出了一个使用该方案进行数据抽取的示例。
Druid进程可以以任意方式进行部署，为了方便部署，建议分为三种服务器类型：主服务器（Master）、查询服务器（Query）、数据服务器（Data）。
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。
今天开始讲解Sqoo的用法搭建和使用。Sqoop其实功能非常简单。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。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
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
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。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作，为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase，文本前面也介绍下Hive的安装过程，如何Hive已经完成安装，可跳过前面即可。 实验环境： cetnos7.4
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。
墨墨导读：分布式数据库（Tencent Distributed SQL，TDSQL）是腾讯打造的一款分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性，同时提供智能DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为客户提供完整的分布式数据库解决方案。
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造，但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行，然后使用脚本拼装成insert语句，进行数据构造。
配置文件都在/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/etc/hadoop
1. 向HDFS导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件，解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/root/big_data目录下。 http://wiki.pentaho.co
Sqoop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。
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。
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。
编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充，为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的，HDFS只支持升级，而不支持降级。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql)
ChunJun 是⼀款稳定、易⽤、⾼效、批流⼀体的数据集成框架，基于计算引擎 Flink 实现多种异构数据源之间的数据同步与计算。ChunJun 可以把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从⽽为企业提供全⾯的数据共享，目前已在上千家公司部署且稳定运⾏。
•功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的NoSQL数据库 •应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景
Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点：
3 复制hive-default.xml.template，得到一份hive-site.xml
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
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!
1 从mysql读数据到hdfs： mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取，连接数和map数对应，读的时候会锁表读取全量数据，此时，其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库，而是用从库，主库主要负责写，从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据，其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql： mapreduce从hdfs写数据到数据库，连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中，最后通过事物将内存中所有
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase，以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤：安装和配置Sqoop，创建数据库和表，使用shell脚本生成测试数据，导入到HDFS和HBase。
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。
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