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。 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）json不支持 4）xls，格式会将一些字符串自作主张的改得乱七八糟，也头疼 5）用access导倒是可以，就是非常麻烦 3、最后找到一条路径，可以完成导入： 1）把sqlite 2）用sqlite的导出数据 ? 注意，配置中默认编码是“cp936”,改为utf-8。分隔符默认是逗号。还要选中列表为首行。 ? 3）mysql中，进入导入向导，选择txt ? 下一步的数据行改为2 ? 顺利的话，就会自动对应好所有的列 ? 最关心的，中文字段成功过来了： ?
JSON概述 JSON是一种文本方式展示结构化数据的方式，从产生的时候开始就由于其简单好用、跨平台，特别适合HTTP下数据的传输（例如现在很流行的REST）而被广泛使用。 Greenplum 5.0开始正式支持了JSON格式的数据类型，可以在SQL语句中方便的检索和使用JSON结构中的各个关键字。 导入json数据 Greenplum原生支持了JSON类型，因此有了便捷的方式导入JSON文件，例子如下： 创建外部表导入json数据 dy_test=# CREATE EXTERNAL TABLE json_demo 创建内部表插入json数据 利用内置的JSON操作符，通过如下命令即可完成JSON的插入 dy_test=# CREATE TABLE json_data (name text, city text); 中导入JSON数据，由于Greenplum5.0以上就增加了原生的JSON格式支持，因此可以直接对外部的JSON文件进行复杂的解析操作，一步到位的完成数据的转换和加载。
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15 Greenplum 外接工具 1 15.1 安装kafka 1 15.1.1 安装kafka 1 15.1.2 准备kafka的环境 1 15.2 greenplum外表加载kafka数据 2 15.2.1 准备测试数据 2 15.2.2 编写加载kafka文件 2 15.2.3 创建数据库表 3 15.2.4 使用gpkafka命令插入数据 4 15.2.5 查看数据库保存的偏移量 5 15.2.6 测试复杂数据量的性能 5 15.2.6.1 测试数据 5 152.6.2 查看数据库数据 7 15.3 greenplum数据写入到kafka 7 15.3.1 在集群中安装kafka客户端 7 15.3.2 创建写入kafka 的外部可写表 7 15.3.3 写入数据到kafka 7 15.3.4 查看kafka 集群中的数据 8 15 Greenplum 外接工具 15.1 安装kafka 15.1.1 安装kafka 安装教程请查看 18228540 s_std_rs_da_map.csv 开始导数据 gpkafka load --quit-at-eof s_std_rs_da_map.yaml *************** 20190410
--broker-list localhost:9092 --topic test < sample_data.csv 15.2 greenplum外表加载kafka数据 Kafak作为数据流是比较常用的 ，接下来就用greenplum对接一下kafka，参考官方资料: https://gpdb.docs.pivotal.io/5180/greenplum-kafka/load-from-kafka-example.html orientation=column, checksum = false,blocksize = 2097152) Distributed by (customer_id) 15.2.4 使用gpkafka命令插入数据 s_std_rs_da_map.csv 开始导数据 gpkafka load --quit-at-eof s_std_rs_da_map.yaml *************** 20190410:18 gpkafkaloadext_41f56d1be64723849329c8b0ed3b8609"') 插入测试的效率统计 测试次数 数据量 耗时 效率 第一次 19378077 29.365s ≈668209
平时用于从生产环境hbase到导出数据到测试环境。 导入数据： import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException Bytes.toBytes(key),Bytes.toBytes(map.get(key))); } t.put(put); } } } 导出数据
mysql workbench导入数据 导入之前数据 ? 准备数据 ? 点击next，可以调整对应的列，以及导入的数据： ? 最后一直点击next即可 完成 ? 命令行导入数据 mysql> load data local infile '.... /test.csv ' fields terminated by ',' lines terminated by '\n'; 命令行导入数据 window下 1.导出整个数据库 mysqldump -u -add-drop-table dbname >d:/dbname_db.sql -d 没有数据 --add-drop-table 在每个create语句之前增加一个drop table 4.导入数据库 常用source命令 进入mysql数据库控制台，如 mysql -u root -p mysql>use 数据库 然后使用source命令，后面参数为脚本文件(如这里用到的.sql) mysql>source
导出数据库用mysqldump命令（注意mysql的安装路径，即此命令的路径）： 导出数据和表结构： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql #/usr/local/ mysql/bin/ mysqldump -uroot -p abc > abc.sql 敲回车后会提示输入密码 只导出表结构 mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名 usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p -d abc > abc.sql 注：/usr/local/mysql/bin/ —-> mysql的data目录 导入数据库 首先建空数据库 mysql>create database abc; 导入数据库 方法一： 选择数据库 mysql>use abc; 设置数据库编码 mysql>set names utf8; 导入数据 （注意sql文件的路径） mysql>source /home/abc/abc.sql;方法二： mysql -u用户名 -p密码 数据库名 < 数据库名.sqlmysql -uabc_f -p abc
如: test < path > 指定恢复数据的数据源目录位置 如: /home/data/test 导出单张数据表 mongoexport -h <dbhost> -d <dbname> -c <collectionname 如: test -c 需要导出的数据表名 如: user -o 导出的数据文件名 如: /home/data/user.json(文件支持多种格式，如txt,wps,xls等) -f 导出数据输出的字段 如: “_id, username, password” 导入单张数据表 mongoimport -h <dbhost> -d <dbname> -c <collectionname> <file> localhost -d test -c user /home/data/user.json -h 服务器地址 如: 127.0.0.1 也可以指定端口号: 127.0.0.1:27017 -d 需要导入的数据库名 如: test -c 需要导入的数据表名 如: user < file > 需要导入的数据文件地址
create table XXX( ..... )partitioned by(dt string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、数据导入
Hive导入数据 创建规则文件 vim /tmp/result.log baidu.com 12 2018-08-12 baidu.com 22 2018-08-12 baidu.com 19 2018 -08-12 baidu.com 10 2018-08-12 hadoop fs -put /tmp/result.log /data/ Hive创建数据库 # 创建hive数据库 create database generate_date STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\b' STORED AS TEXTFILE; \b 制表符是文件导入到 hive表中时一个分割符,也可以填写入ascii码 在文件数据成功导入到hive中时会把hdfs中文件删除 Hive导入本地及HDFS数据 # 导入本地文件 load data local inpath ; # 查询数据导入是否正确 select * from t_result; 扩展链接 Hive基本概念 Hive批量日志分析 Hive建表格式示例
Salesforce的导入方式有三种： 1.用数据导入向导 首先进入 setup image.png 输入 "Data import" 进行模糊搜索 image.png 点击下方绿色方框 Launch image.png 选择你要映射的字段方式 , 放入CSV image.png 2.使用dataloader 3.使用谷歌插件(这个我就不说了 , 毕竟现在很多人都访问不到谷歌的应用商店 , 因此我们就先学会第一种即可
导入sql表结构 • 用sqlplus命令登录Oracle sqlplus system/password@orcl • 使用@命令导入sql文件 SQL> @/path/to/file/sample.sql 导入数据 • 导入ctl文件 在命令行中，执行 sqlldr userid=username/password control=sample.ctl ---- Previous Oracle数据库列出所有表 Next 在JBOSS服务器上使用Myfaces的JSF实现
MySQL 导入数据 本章节我们为大家介绍几种简单的 MySQL 导出的数据的命令。 ---- 1、mysql 命令导入 使用 mysql 命令导入语法格式为： mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(runoob.sql) 实例： # mysql -uroot ---- 2、source 命令导入 source 命令导入数据库需要先登录到数库终端： mysql> create database abc; # 创建数据库 mysql> use abc; # 导入备份数据库 ---- 3、使用 LOAD DATA 导入数据 MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 TABLE mytbl (b, c, a); ---- 4、使用 mysqlimport 导入数据 mysqlimport客户端提供了LOAD DATA INFILEQL语句的一个命令行接口。
数据导出方式 导出到本地文件系统 导出到HDFS上 导出到HIVE的另一个表中 数据导入方式 从本地文件导入 从HDFS上导入 创建表后从别的表查询出的相应数据导入 创建表的时候通过别的表查询记录插入 insert into table test > partition (age='25') > select id, name, tel > from wyp; 数据导入方式 从本地文件导入 从本地文件系统将数据导入到HIVE表的过程中，其实是现将数据临时复制到HDFS下面的一个目录，然后再将数据从临时目录下移动到对应HIVE表的数据目录中。 因此，HIVE也支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应HIVE表的目录中去。 和本地文件系统导入的区别只是是否有inpath。 load data inpath '/home/wyp/add.txt' into table wyp; 创建表后从别的表查询出的相应数据导入 hive> create table test(
IA,IB,IC,ID,IE,IF,IG,IH,II,IJ,IK,IL,IM,IN,IO,IP,IQ,IR,IS,IT,IU,IV } /// /// 从Excel导入数据到 = value; isLoadMapping = false; } } #endregion #region 公共方法 /// /// 导入数据 Rows.Count; i ++ ) { DataRow excelRow = dsExcel.Tables[m_ExcelSheetName].Rows[i]; //调用导入前数据处理函数 [excelColindex]; } } //调用导入后数据处理，并根据返回值决定下一步处理 if (ImportingAfter(ref sqlNewRow EXCEL文件中的工作薄名 SQLTABLE---要导入的数据库表名 EXCELCOL--EXCEL表中列标头 SQLCOL--SQL数据库中列名 inherit---当EXCEL中有表格合并时，是否继续上面的单元格值
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/home/grid/data-integration/test目录下。 图2 说明：hadoop_local是已经建立好的Hadoop Clusters连接，建立过程参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51086821 向Hive导入数据 . 从下面的地址下载web日志示例文件。 建立一个作业，将文件导入到hive表中。 （1）执行下面的HSQL建立一个hive表，从图5可以看到，已经在test库中建立了weblogs表，此时表中没有数据。 图8 从图8可以看到，向test.weblogs表中导入了445454条数据。
盈鱼MA自动化营销平台正式通过SDK、实时数据采集承接用户行为数据源和CSV/API数据获取后台数据源等方式，将海量数据整合导入数据库，进行有效的用户行为分析，精准捕捉用户需求。 一、CSV方式导入数据 1、选择导入的数据类型：用户数据、订单数据 2、上传本地CSV文件，系统提供CSV模板下载 CSV模板有用户数据、订单-电商、订单-贷款、订单-基金、订单-保险这5种模板提供下载 列表前面的多选勾选默认全部勾选，如果在此取消勾选某项，则代表该数据不导入系统。 未匹配的属性：CSV字段名和用户数据属性字段名不相同，则代表不匹配。并将该字段第一条数据列出。 二、CSV上传列表 上传后的CSV，也可通过点击【文件名】下载对应CSV，列表展示其导入日期、数据类型、处理完成数，添加数，错误数。 如果数据导入存在错误数据，可进行下载错误数据的操作。 三、 API方式导入数据 按照api规则文档，进行传输数据
本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据： ? 导入数据 第一种方式，直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件，这个文件中有三列数据，并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr 第二种，从hdfs文件中导入数据 首先上传数据到hdfs中 hadoop fs -put /usr/tmp/test1.txt /test1.txt 在hive中查看test1.txt文件 hive> 导入数据的命令有些差异: load data inpath '/test1.txt' overwrite into table test2; 第三种，基于查询insert into导入 首先定义数据表， string Time taken: 0.071 seconds, Fetched: 9 row(s) 通过查询直接导入数据到固定的分区表中
导出文档 mongoexport -d Vshuo -c post -o D:/post.json -d 数据库名 -c 集合名词 -o 导出的路径 导入文档 mongoimport --db info --collection student --drop --file /db.json -db test 想往哪个数据库里面导入 --collection restaurants 想往哪个集合中导入
elasticsearch-dump 使用nodejs下载 npm install elasticdump 可执行文件在项目根目录下的 .bin 目录中 elasticsearch-dump的使用 导出数据 --input=http://localhost:9200/jtthink --output=jtthink.json --type=data 就会在当前文件夹生成jtthink.json文件 将数据导入索引 elasticdump --input=jtthink.json --output=http://localhost:9200/jtthink --type=data 然后重新删除索引，创建mapping，导入 json数据，然后执行分词查询。
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