实时Json日志数据导入到Hive 案例:使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。...这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性,然后手动设置数据格式,将数据导入到HDFS中,Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。...处理器“failure”的FlowFile传递关系为自动终止: 配置“PutHDFS”处理器“failure”和“success”的FlowFile传递关系为自动终止: 五、运行测试 1、在Hive...中创建外表personinfo在Hive中创建外表personinfo CREATE TABLE personinfo( id int, name string, age int ) ROW FORMAT...}" >> /root/test/jsonfile echo "{\"id\":5,\"name\":\"tianqi\",\"age\":22}" >> /root/test/jsonfile 查询Hive
问题是这样的: Sqoop从关系型数据库导入数据到Hive时,发现数据量增多了,查找之后发现是由于源数据中含义\r\t\n特殊字符的数据,这样Hive遇到之后就将其视为换行,所以导入到Hive...后数据条数增多了很多,问题找到了,怎么解决呢....List-1 从mysql导入时用replace replace(replace(replace(description,'\r',' '),'\n',' '),'\t',' ') 方法2: 使用hive-drop-import-delims...,这是sqoop官方提供的一个参数,导入到hive时,遇到特殊字符就会将改字符丢弃,如下List-2 List-2 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://xxxxxxx..."\t" \ --lines-terminated-by "\n" Sqoop还提供了另一个参数--hive-delims-replacement,它会将特殊字符替换为我们设定的字符。
本文将利用Sqoop将MySQL海量测试数据导入到HDFS和HBase。...安装MySql后,创建测试数据库和测试表。...数据导入 1、导入HDFS sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username hive --password hive...--table point 参数解析: import:表示从传统数据库导入数据到 HDFS/HIVE/HBASE等; –connect:建立数据库连接; jdbc:mysql://localhost...c)导入到指定目录:sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/test –username hive –password hive –table
/kibana/logstash-5.x.sh | bash mysql 驱动文件位置在 /usr/share/java/mysql-connector-java.jar 23.8.2....全量导入 适合数据没有改变的归档数据或者只能增加没有修改的数据 input { jdbc { jdbc_driver_library => "/usr/share/java/mysql-connector-java.jar...多表导入 多张数据表导入到 Elasticsearch # multiple inputs on logstash jdbc input { jdbc { jdbc_driver_library...通过 ID 主键字段增量复制数据 input { jdbc { statement => "SELECT id, mycolumn1, mycolumn2 FROM my_table...控制返回JDBC数据量 jdbc_fetch_size => 1000 #jdbc获取数据的数量大小 jdbc_page_size => 1000 #jdbc一页的大小, jdbc_paging_enabled
由于HIVE更新的机制极其不适应SPARK环境,于是利用HBase来执行HIVE中某些统计结果的更新。...首先要做的是实现Spark + Hive访问,得到RDD,再将这个RDD导入到HBase中操作。 然而网上关于这一块目前资料还真很少。但是其原理总体上来说是非常简单的。...步骤主要是两步: (1)开启hive连接器,实现spark + hive的访问,得到dataframe对象。...Bytes.toBytes("count"),Bytes.toBytes(putRecord.getLong(2))) put }, true); 运行成功,成功导入600W数据
在开发中经常会将现成的execel表格导入到数据库里,否则一个个字段插入填写,太浪费时间,效率很低。本文主要是讲如果将execel表格导入到mysql数据库,希望对各位有所帮助。...使用软件: sql工具:navicat 数据库:mysql office环境:execel2007 ? image.png ? image.png ? image.png ? image.png ?
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。
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...,也不是不能存到数据库中,但是我们需要了解Hadoop封装的类,但是Hive虽然也是将数据存入HDFS,但是你只是需要知道HQL操作即可。
把MongoDB的全量数据导入到MySQL里借助开源DuckDB - 嵌入式DB的OLAP类型(采用列式存储)充当ETL工具http://duckdb.org/功能概述:- 无需安装,就一个启动文件duckdb...- 支持映射MySQL数据库,直接在本地读写MySQL表数据- 支持读取本地json文件- 没有端口号,本地运行To Do List:第一步,导出MongoDB的t1表shell> /usr/local...* FROM read_json_auto('t1.json');#注:会根据json文件内容,自动创建表结构第四步,映射远端MySQL hh库,并起一个数据库别名mysql_hhduckdb> ATTACH...);第五步,从DuckDB里取出me库t1表的数据写入远端MySQL hh库的t1表里duckdb> create table mysql_hh.t1 as SELECT * EXCLUDE('_id'...) FROM me.t1;#注:这里排除掉_id列(mongodb默认的主键自增列)第六步,现在你回到MySQL里,查看hh库的t1表,数据已经全部导入进去了。
本篇博客,小菌为大家带来关于如何将本地的多个文件导入到Hive分区表中对应的分区上的方法。一共有四种方法,本篇将介绍第一种—Java代码。....equals(splits[14])){ //截取出数据中的日期数据(含时间格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss) String dataTime...接下来我们需要做的,就是把HDFS上的多个文件通过Java写入到Hive的分区表。...month = '"+month+"' , day = '"+day+"'); \""); ExecCommand execCommand2 = new ExecCommand("hive...到这里我们就实现了通过Java代码把本地的文件数据导入到Hive的分区表中的操作! 下一篇博客,将介绍的是通过Linux脚本的方式批量导入数据至不同的分区,敬请期待!
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
前言 Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大,就会占用大量的内存。如果内存不够,就会报错。...方式1 流式处理结果,让驱动每次返回1行数据 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.7.102/", "user", "123456..."); } } 读取Mysql package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import...写入Hive package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import org.apache.flink.configuration.Configuration...; import org.apache.flink.types.Row; public class Mysql2Hive { public static void main(String[]
配置Hive使用MySql存储元数据 2018-7-24 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 默认情况下,Hive会使用Derby来存储元数据(主要是表、列、分区Partition的信息)。...Hive支持使用单独的数据库来存储元数据,比如MySql、PostgreSql等,本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。 本文假设你已经单机安装、配置好了MySql和Hive。...的数据库(也可以在hive-site.xml中将其修改为其他名字)。...这个时候,可以登录到mysql,删除掉hive_metastore数据库,然后执行一下下面的命令,重新初始化一下元数据库: # schematool --dbType mysql --initSchema...MySql来存储Hive元数据的配置。
前言 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...安装Mysql https://www.psvmc.cn/article/2018-06-25-mysql-tips.html 安装 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo...yum repolist enabled | grep mysql 安装mysql 服务器 命令: yum install -y mysql-community-server --nogpgcheck.../bigdata/ 复制Mysql连接的JAR cp mysql-connector-java-8.0.28.jar /data/tools/bigdata/apache-hive-2.3.9-bin/.../ 初始化库 Hive的数据库MySQL在安装的时候没有初始化 在MySQL中 # 删除mysql中的元数据库 drop database metastore; # 新建一个元数据库 create database
放弃不难,但坚持很酷~ 最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现。...符合过滤条件的数据,增加常量,并将其导入到 mongoDB 中。 不符合过滤条件的数据,增加常量,将其导入到 Excel 表中记录。...2、表输入 设置 mysql 数据库 jdbc 连接后,填好 SQL 语句之后,在下方的“从步骤插入数据”下拉列表中,选中“MongoDB input”。...可以在 linux 上写一个定时任务去执行这个转换,每次转换 mysql 都会将大于 mongoDB 集合中 business_time 字段最大值的数据增量导入到 MongoDB 中。...假如一次性拉取的数据量过大,很有可能导致 Mysql 或 Kettle 内存溢出而报错。所以上述流程只适合小数据量导入。
以往很多系统经常用的是oracle数据库,在大数据环境下,许多应用都是去IOE的,那么其中老旧数据的迁移或者测试就是其中一块。...然而利用sqoop进行数据迁移,在很多场景下并不适合,比如说某些读写分离的场景下,要求原始的oracle数据库与现有的大数据环境是物理隔离的,因此需要原始的数据导出工作。...其中数据导出采用CSV有利于直接从oracle迁移到hive等大数据存储环境中。...由于第一回写存储过程的时候,并没有考虑到导入到HIVE中的问题,在原始过程中添加了引号。而有引号的CSV数据导致HIVE中将出现错误。...生成CSV后,再写一个注入HIVE的SQL语句,通过hive -f "*.sql"语句实现数据的注入。特别是下班之后,让数据导出和注入,第二天上班就OK了。
sqoop是用来将mysql数据库上的内容导入到hdfs,或者将hdfs上的数据导入mysql的(相互之间转化)一个工具。...前提:开启hdfs、yarn服务,关闭safe模式 (1)首先,在mysql上创建测验表: ? ? ? (2)检查是否开启任务 ? (3)使用命令将表插入: ?...ps:命令为sqoop import 后面跟要连接的mysql地址和数据库,后面写上mysql名称和密码,再加上表名,最后m后面跟的数字表示拆成几个MR任务,此次我选择一个。
要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如mysql,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的...连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要表的简要说明。...,hive一定会通过MTable的DAO模式向TBLS插入一条数据用来描述刚刚创建的hive表。...有了上面的信息,再想获得hive的建表语句已经是易如反掌了,这里提供一个已经开发好的脚本,使用shell开发,大家可以自由修改。注意:其中mysql连接信息请根据实际环境进行配置。...此外,还提供了两个附加的功能(也很有用呃) hivesql loc — 根据关键字查找能够匹配到的hive表或对应的数据路径 hivesql hdfswc — 获取指定数据目录下所有数据的总行数
LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IdWorkerUtils.class);/** * 工作机器ID(0~31) */private long workerId;/** * 数据中心...-01) */private long twepoch = 1288834974657L;/** * 机器id所占的位数 */private long workerIdBits = 5L;/** * 数据标识...以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可,现在因为是各自独立的库表,数据库之间的主键自增无法进行交互,比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001,数据库2的订单明细表主键现在是1000,如果现在往数据库...2的订单明细表中插入一条数据,这个时候获取到的主键ID会是1001,这样就会造成业务上的主键冲突。...靠数据库的主键自增是无法做到了。如何解决这个问题呢?可以给项目中引入一个全局唯一的ID服务,这个服务就是用来生成全局唯一ID的,每次生成的ID都不一样,可以保证主键的唯一性。
hdfs到MySQL csv/txt文件到hdfs MySQL到hdfs hive与hdfs的映射: drop table if exists emp; create table emp ( id.../warehouse/emp'; 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...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 Hadoop指令查看hdfs下的数据 将本地数据文件导入到hdfs下面: 比较利用Hadoop...利用sqoop将数据传至hdfs sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.5.129:3306/hadoop...123456 --table person --append --target-dir /user/hive/warehouse/test.db 将hdfs数据保存到MySQL 参考:http://www.cnblogs.com
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