前言：本文由实现此博客过程中遇到的问题及解决办法整理而成。博客：淘宝双11数据分析与预测课程案例-步骤三:将数据从Hive导入到MySQL_厦大数据库实验室操作前准备数据数据放在/usr/local/data/comment.csv数据来源于：AmazonReviews:UnlockedMobilePhones|Kaggle大数据开发环境软件版本hadoop2.7mysql5.7hive2.1.0

基本知识：Sqoop导出的基本用法：https://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_syntax_4的10.sqoop-export内容摘要

一、导入导出数据库常用命令语句1)列出mysql数据库中的所有数据库命令#sqooplist-databases--connectjdbc:mysql://localhost:3306/--usernameroot

进入mysql:mysql-uroot-p显示数据库：showdatabases;创建数据库：CREATEDATABASEJobDataCHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ci;使用数据库jobdata：useJobData;创建表TABLEt_city_count：CREATETABLEt_city_count(cityvarchar(30)DEFAULTNU

前提：在mysql的db03数据库下创建一个和导入数据结构一样的表结构：createtable25work01(   id int(20), namevarchar(30), passwordvarchar(30), sexvarchar(30), birthdayDATETIME, addressvarchar(30), emailvarchar(30))；Hive中的数据如下所示：导出命令：.

bashdate=`date-dtoday+"%Y-%m-%d"`if[x"$1"=x];thenecho"====使用自动生成的今天日期===="elsedate=$1fiecho"日期为：$date"sqoopimport

使用sqoop将hive中的数据导入mysql中记录简单案例首先开启集群：start-all.sh在hive中建库建表，并插入一条数据来为自己做实验：验证一下，是否插入成功：在mysql中建表，并且要与

hive的的空值为\N,在sqoop加入--input-null-non-string'\\N'即可，在生成的代码里就有判断这个是空值了，就会替换成相应的什么了

sqoopimport/--connectjdbc:mysql://10.110.22.238/test_sqoop/#mysql数据库所在得到节点ip及数据库名--usernameroot/#数据库用户名

遇到这种情况，先分析报错的代码在哪，什么情况所导致的，这是sqoop导入数据时，没有开启Hadoop集群，所以报“拒绝连接”，看到这几行代码，一定要检查自己的集群有没有开启Warning:/opt/module

MySQL导入Hive直接导入bin/sqoopimport\--connectjdbc:mysql://127.0.0.1:3306/yqzb\--usernameroot\--passwordroot

sqoop-list-databases--connect'jdbc:sqlserver://192.168.1.107;username=sa;password=********;'sqoop-list-tables

sqoop报错：ERRORtool.ImportTool:Errorduringimport:Importjobfailed图片：可能是文件权限修改hive数据仓库权限hadoopfs-chmod777

DataX简介1.1DataX概述1.2DataX支持的数据源第2章DataX架构原理2.1DataX设计理念2.2DataX框架设计2.3DataX运行流程2.4DataX调度决策思路2.5DataX与Sqoop

分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统）Hadoop业务的整体开发流程：下面按《Hadoop大数据实战权威指南》中顺序介绍1.数据采集1.1结构化数据采集工具sqoopp241Sqoop

6大数据技术生态体系图中涉及的技术名词解释如下：1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL

需要本项目的可以私信博主！！！本项目包含：PPT，可视化代码，项目源码，配套Hadoop环境（解压可视化），shell脚本，MapReduce代码，文档以及相关说明教程，大数据集！本文介绍了一种基于Hadoop的网站日志大数据分析方法。本项目首先将网站日志上传到HDFS分布式文件系统，然后使用MapReduce进行数据预处理。通过使用Hive进行大数据分析，我们能够对网站的PV、独立IP、用户注册

修改sqoop的同步脚本。官网解释如下：Mysql中存在tinyint(1)时，在数据导入到HDFS时，该字段默认会

生产环境中使用Hadoop需要有Sqoop、Hive、Pig和MapReduce编程语言经验。企业在部署Hadoop时总会遇到一些问题。

1、配置sqoop驱动注：配置此驱动，解决在workflow中sqoop无法找到mysql驱动报错（1）上传mysql-connector-xxx.jarcpmysql-connector-java*/

hive-overwrite参数：实现覆盖导入hive-import参数：表示向hive表导入hive-table参数：指定目标hive库表sqoopimport\--connectjdbc:mysql

1前言sqoop和datax作为2款优秀的数据同步工具，备受数据开发人员喜爱，如何选择也是件非常头疼的事，下面就这两种工具来分析分析吧...2sqoop1定义sqoop是apache旗下一款“Hadoop

sqoop有两个版本：sqoop1和sqoop2，sqoop2功能比sqoop强一些，但sqoop2产品不成熟，不适合生产环境使用，且CDH和AmbariHDP都默认集成sqoop1，所以不考虑sqoop2

前言在实习过程中，遇到了数据库迁移项目，对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成，公司和客户使用的比较多的是Sqoop,DataX和Kettle这三种工具。

Sqoop的简单使用案例之数据导入文章目录Sqoop的简单使用案例之数据导入写在前面导入数据的演示说明RDBMS到HDFSRDBMS到HiveRDBMS到Hbase写在前面Hadoop版本：Hadoop

Sqoop的简单使用案例之数据导出文章目录Sqoop的简单使用案例之数据导出写在前面导出数据的演示说明导出的前置说明export的基本语法HIVE/HDFS数据导出到RDBMS脚本打包数据导出失败的原因分析写在前面

Sqoop----Sqoop的简单使用案例1.导入数据1.RDBMS到HDFS2.RDBMS到Hive3.RDBMS到Hbase2.导出数据1.HIVE/HDFS到RDBMS3.脚本打包1.导入数据在Sqoop

Sqoop初认识及安装文章目录Sqoop初认识及安装Sqoop简介Sqoop原理安装前置条件镜像地址上传安装包解压修改配置文件重命名配置文件拷贝JDBC驱动验证Sqoop测试Sqoop是否能够成功连接数据库

目录前言:下载地址:首先需要有Java环境,确定是否安装Java和Hadoop压缩包解压指令:#重命名sqoop目录[root@hadoop01local]#mvsqoop-1.4.7sqoop修改文件名称配置环境变量

最近在做sqoop导入oracle数据到hive字符集乱码问题，虽然没有解决，但是现在将一些尝试的过程发布，供大家参考，以后有遇到这种问题的供大家参考少走弯路。

目录前言:Hive的周边工具介绍及其应用场景的详细信息：服务器指令实现Sqoop集成Hive,Mysql实现数据导出集成Hive集成MySQLJavaSpringboot框架集成Sqoop,Hive,Mysql

以下文章是mysql表导入到hiveORC存储格式的分区表中mysql表导入到hiveTEXTfile存储格式的分区表请点此跳转Sqoop需要依赖HCatalog的lib,所以需要配置环境变量$HCAT_HOME

目录前言:实现Sqoop集成Hive,HDFS实现数据导出依赖:配置文件:代码实现:控制器调用:Linux指令导入导出:使用Sqoop将数据导入到Hive表中。

Sqoop安装教程下载Sqoop点这里=>这是Sqoop官网下载路径本次Sqoop使用的是1.4.2的版本下载sqoop-xxx.bin__hadoop.tar.gz版本自选安装与配置Sqoop下载完成后

Sqoop的Job与优化Job操作job的好处：1、一次创建，后面不需要创建，可重复执行job即可2、它可以帮我们记录增量导入数据的最后记录值3、job的元数据默认存储目录：$HOME/.sqoop/4

Sqoop导入实战Sqoop-import案例1表没有主键，需要指定maptask的个数为1个才能执行Sqoop导入原理:Sqoop默认是并行的从数据库源导入数据。

Sqoop导出实战普通导出在Sqoop中,使用export进行导出,指的是从HDFS中导出数据到MySql中：构建MySql的表：CREATETABLE`u2`(`id`int(11)DEFAULTNULL

一、介绍Azkaban是LinkedIn开源的任务调度框架，类似于JavaEE中的JBPM和Activiti工作流框架.如ETL的过程，Sqoop在凌晨1点从RDBMS中抽取数据(E)，在凌晨2点用Hadoop

暂时将其核心技术分为9类：数据采集技术框架：Flume、Logstash、FileBeat；Sqoop和Datax；Cannal和Maxwell数据存储技术框架：HDFS、HBase、Kudu、Kafka

1、前期的数据准备1》创建一个学生表createtablestudent(idchar(30),namechar(30),ageint,phonechar(100),addresschar(100));2》插入数据insertintostudentvalues("1001","zhanghuan","21","1111","guiyang");insertintostudentvalues("10

1、启动hadoop：start-all.sh。2、启动mysql：support-files/mysql.serverstart。3、启动hive：hive。4、在hive中创建表。（学生信息：学号xh，姓名xm）xsxx：createtablebigdata03.xsxx(xhString,xmString)rowformatdelimitedfieldsterminatedby','stor

特性：一个HDFS的文件浏览器，一个MapReduce/YARN的Job浏览器，一个HBas的浏览器，Hive，Pig，ClouderaImpala和Sqoop2的查询编辑器。

使用sqoop1.

通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。

2.2Hadoop生态圈中的各种框架2.3Spark2.3.1Spark的优势2.3.2Spark特点2.3.3SPRAK2新特性一.大数据技术栈如下图，当前的一个大数据技术栈:如上所示:数据采集，一般通过Sqoop

大数据学习记录（hadoophiveflumeazkabansqoop）1.hadoop对海量数据进行分布式处理2.核心组件：HDFS（分布式文件系统）、YARN（运算资源调度系统）、MAPREDUCE

主要内容：框架层面的调优、业务经验一、Hadoop1、Hadoop基准测试(HDFS的读写性能、MapReduce的计算能力测试)(1)测试内容：文件上传下载的时间(2)服务器有几个硬盘插槽2/4块问题：2块4T和一块8T的哪个贵2块4T的贵，可靠性更高一些(3)加了磁盘，默认情况下不会直接能够使用需要负载均衡，保证每个目录数据均衡开启数据均衡命令：bin/start-balancer.sh–th

目录零：版本说明一、安装CentOS二、Hadoop单机配置三、Hive安装部署零：版本说明Hadoop：3.1.0CentOS：7.6JDK：1.8一、安装CentOS这里网上教程很多，就不贴图了【内存可以尽量大一些，不然Hive运行时内存不够】二、Hadoop单机配置创建tools目录，用于存放文件安装包将Hadoop和JDK的安装包上传上去创建server目录，存放解压后的文件解压jdk配置

文章目录前言1、Flume适用场景工作方式2、FlinkCDC适用场景工作方式3、Sqoop适用场景工作方式4、Canal适用场景工作方式5、Kettle适用场景工作方式前言随着大数据近几年的发展，已经在国内外的开发市场积累出一大批大数据开发的技术型人才

数据迁移工具Sqoop1.Sqoop概述2.Sqoop基本命令1.共有参数2.普通操作命令3.导入导出命令导入1：导入MySQL数据库中的表数据到hdfs中导入2：导入MySQL数据库中的表数据到Hive