1、导入到Hive默认数据库 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306...Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. 18/05/24 15:26:19 INFO sqoop.Sqoop: Running...Use the --direct 18/05/24 15:26:22 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast...-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306/esdb --username root --password...Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. 18/05/24 16:00:05 INFO sqoop.Sqoop: Running
1、sqoop-import-all-tables导入多表 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql...-1.4.7]# 由于之前上传到Sqoop lib下的MySQL驱动程序有些低，更新到mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar即可 [root@node1 ~]# ls /...opt/sqoop-1.4.7/lib |grep mysql mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar [root@node1 ~]# 2、再次执行 [root@node1...sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306/esdb --username root --password...[root@node1 sqoop-1.4.7]# 一共导入了2张表 [root@node1 ~]# hdfs dfs -ls /user/root Found 5 items drwxr-xr-x
1.如果表定义了PK（Primary Key，主键），那么PK就是聚集索引。 2.如果表没有定义PK，则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引。...假设有这么个表： id是主键，name是普通索引。 则： 聚集索引是这样的存储方式： 普通索引自立门户，是这么个存储方式： 那么局势就崭露头角了哈，脑子活的已经晓得了。...普通索引是无法直接定位行记录的，所以如果使用普通索引查询的时候，如果所需要的列都已经在索引里面了，那就直接给你了，这叫覆盖索引。 如果没有完成覆盖，那就要根据主键再扫描一遍上面那棵索引树了。...称之为回表查询。 不是所有索引都有资格当覆盖索引的，因为覆盖索引必须要存储索引的列值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列值，索引MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。...另外，当发起一个被索引覆盖的查询（索引覆盖查询）时，在explain（执行计划）的Extra列可以看到【Using Index】的信息。
工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中，在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常。...Sqoop抽数脚本： sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password...[w0z1sl65bj.jpeg] 2.解决方法 ---- 1.将Sqoop抽数脚本修改为如下： sqoop export \ --connect jdbc:mysql://ip-172-31-22...库中的表名 --hcatalog-database：Hive中的库名 --hcatalog-table：Hive库中的表名，需要抽数的表 --num-mappers：执行作业的Map数 2.修改后执行抽数作业...[8krr8v2ozq.jpeg] 3.查看MySQL表数据 [j96z8p9fmw.jpeg] 3.总结 ---- 目前通过Sqoop从Hive的parquet抽数到关系型数据库的时候会报kitesdk
索引覆盖 执行下面sql查询 select id,age from user where age = 10; 可通过普通索引列(age) 就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。...explain 分析: 可通过Extra 是否是Using Index 判断查询是否索引覆盖 如何实现索引覆盖: 将被查询的字段，建立到联合索引里去 哪些场景适合使用索引覆盖来优化SQL 全表count...查询优化 列查询回表优化 分页查询 4....name like '张%' and age = 20; Mysql版本 < 5.6 检索复合索引 idx_name_age 查询出所有 name 包含 “张” 的主键ID 然后通过聚簇索引判断出所有符合...where子句的数据返回 ,此过程需要回表 Mysql版本 >= 5.6 检索复合索引 idx_name_age 查询所有 name 包含 “张” 的 且age =20 的数据 直接返回结果集, 无需回表
回表 在研究mysql二级索引的时候，发现Mysql回表这个操作，往下研究了一下 字面意思，找到索引，回到表中找数据 解释一下就是： 先通过索引扫描出数据所在的行，再通过行主键ID 取出数据。...另外上面所说的不需要回表，其实还有另一个名词 覆盖索引 覆盖索引 就是我们需要查询的数据都在二级索引树中，直接返回这种情况就叫做覆盖索引。...， 然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器 ； 索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数，也可以减少MySQL...5.6优化查询回表的功能，在5.6之前都不支持索引下推，笔者用的8.0，则需要先关闭索引下推： set optimizer_switch='index_condition_pushdown=off';...总结： 索引下推功能是mysql 5.6推出优化回表的操作，只支持向上兼容，低版本是不支持的； 索引下推优化的只是回表次数，扫描行数还是一样的。
注意两个地方： 1.时间转换问题：timestamp、date，time 以上时间类型会被sqoop转成int,long型，无法直接转成时间类型 如果要转的有两个办法： 1）转成long型，再用from_unixtime...转回来，才能看时间（太麻烦）—–parquet表的类型对应为bigint select *, from_unixtime(cast(SOURCE_LOAD_DATE as BIGINT) DIV 1000000...) as SOURCE_LOAD_DATE from table_name; 2）直接转成string型（直观，可以直接看）——parquet表的数据类型对应为string 另外： 处理datetime...中有null的情况 在sql connnect中加入：zeroDateTimeBehavior=convertToNull 如： --connect jdbc:mysql://192.168.1.100...parquet中对应的数据类型为decimal(precision,scale),如decimal(19,3) 参考：https://archive.cloudera.com/cdh6/6.2.0/docs/sqoop
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 使用Sqoop抽取MySQL数据到Hive表时，...抽取语句正常执行但数据没有写入Hive的表中，执行的Sqoop抽数脚本如下： export HADOOP_USER_NAME=hive sqoop import \ --connect "jdbc:mysql...2.异常处理及分析 1.在Sqoop抽数的脚本中存在target-dir参数，指向的HDFS数据目录，为hive_hosts表的仓库目录，将target-dir参数去掉执行 ? 脚本执行成功 ?...因为在上述异常中我们指定的target-dir目录与Hive表的仓库目录一致，所以会导致Sqoop抽数成功，但对应的Hive表中无数据问题。 ?...3.总结 1.使用Sqoop抽数到Hive表，如果使用target-dir指定HDFS数据抽取目录时不能设置目标目录与hive表的仓库目录一致，否则会导致抽取的数据被Sqoop删除。
MySQL表导入到HDFS 导入loudacre数据库中的account表到HDFS sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \...增量更新导入到HDFS --check-column 检查的增量更新的列 --last-value 检查的列中的上一个导入的值 sqoop...last-value 指定的字段分隔符导入到HDFS --fields-terminated-by 表示要进行设置的字段分隔符，默认是","，这里我们可以用制表符..."\t" sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username training --password training...数据导入到Hive中 使用--hive-import 可将表导入到Hive中 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/loudacre \ --username
Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中，LZ随意想到了一个场景： 车，道路，监控，摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候，道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集。...配置文件 --配置sqoop：hive数据导入到mysql中 --注意： --export-dir /user/hive/warehouse/t_monitor_camera/ 这里的地址可以在hive...export --connect jdbc:mysql://node1:3306/sqoop_db --username root --password '!...中创建table --在mysql里面创建表 mysql -u root -p !...QAZ2wsx3edc use sqoop_db; --如果有则删除 DROP TABLE IF EXISTS t_hive_to_mysql_for_vehicle; CREATE TABLE t_hive_to_mysql_for_vehicle
(ToolRunner.java:70) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool...(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main...因为这个表没有主键，所以需要需要设置-m 1 2、修改参数，再次执行 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin...(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main...Time Spent: 4 seconds 890 msec OK 1123 Time taken: 23.424 seconds, Fetched: 1 row(s) hive> 5、测试导入一张大表
当我们用Sqoop导入一张表的时候可以用 --table 去指定要导入一个表，但是我们要导入多个表的话，用这个--table是不行的。...这时候我们可以用Sqoop的import-all-tables加--exclude-tables 进行组合使用，实现我们一次导入多个表的目的。 ---- 示例 数据库waimai有7个表。...我们要导入其中的ti开头的6个表，那么我们就可以使用import-all-tables加--exclude-tables "td_new_old_info" ，来导入我们需要导入的6个表。...image.png sqoop 导入waimai数据库里面的除td_new_old_info以外的表 sqoop import-all-tables \ --connect "jdbc:mysql...--fields-terminated-by "," \ --num-mappers 1 \ --exclude-tables "td_new_old_info" \ --outdir "/tmp/sqoop
文章目录 业务背景 业务实现 业务背景 利用sqoop对mysql进行查询、添加、删除等操作。...业务实现 select操作： sqoop eval \ --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/market \ --username admin \ --password...Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. 15/06/09 09:36:53 INFO sqoop.Sqoop...Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. 15/06/09 09:47:18 INFO sqoop.Sqoop...利用sqoop eval，只需要在参数--query中指定sql语句即可对mysql执行DML操作。
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。...用yarn可视化查看MR任务成功： ?
1、问题 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.100:1521:TPADC...Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. 18/05/22 15:57:38 INFO sqoop.Sqoop: Running...Please ensure that your table name is correct. 2、解决办法，将表名改成大写 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import...Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. 18/05/22 16:00:59 INFO sqoop.Sqoop: Running...[root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.100:1521:TPADC --table
昨天跟同事聊起数据表性能的问题，能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计。...找了一个开发环境已有的数据表进行测试，通过explain命令，能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求，而无须去读取实际行数据。...1 数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据，只设计了一个最简单常用的数据表:user。...如下代码生成100行 [SQL] call createRandomUser(100); 受影响的行: 100 时间: 1.004s 我电脑上这个表的数据行数 mysql> select count(*...4.5 终极版-覆盖索引 前面的分析可以看到，为了计算平均值，mysql还需要读取行数据。如果age字段也在这个索引中，查询性能会进一步提升吗？因为不再读行数据。
抽取MySQL数据到Hive表时，抽取语句正常执行在数据Load到Hive表时报“Operation category READ is not supported in state standby”，执行的...Sqoop抽数脚本如下： export HADOOP_USER_NAME=hive sqoop import \ --connect "jdbc:mysql://cdh02.fayson.com:3306...4.Sqoop命令验证 ---- Sqoop命令正常执行 ?...这里可以看到生成的数据文件为0,数据行数和总条数均为0，这里是一个问题可以参考Fayson前一篇文章《Sqoop抽数到Hive表异常分析》 5.总结 ---- 1.导致该异常的最终原因是由于在HDFS未启用...HA之前创建的库及表使用的HDFS地址指向的为之前cdh01.fayson.com节点的NameNode地址。
简介：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...1265 Bob doctor 2000 spark nurse 参考：https://www.cnblogs.com/iloverain/p/8809950.html 二、MySQL...数据库创建接收数据的空表emp_demo mysql> select * from emp_demo; Empty set (0.00 sec) //表结构 mysql> desc emp_demo...sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/sqoop \ --username root \ --password 123456 \ -...接收数据的表 –export-dir 指定从HDFS那个路径下导出数据 –verbose 打印更多信息 –fields-terminated-by ‘\t’ 指定分隔符为\t 记住必须指定分隔符否则报错
MySQL Innodb 的锁可以说是执行引擎的并发基础了，有了锁才能保证数据的一致性。众所周知，我们都知道 Innodb 有全局锁、表级锁、行级锁三种，但你知道什么时候会用表锁，什么时候会用行锁吗？...下面就让我带着大家来温习下 MySQL 的锁吧！ 对于数据库而言，其锁范围可以分为： 全局锁 表级锁 行级锁 全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁。...所以当我们需要判断这个表的记录有没有被加锁时，直接判断意向锁就可以了，减少了遍历的时间，提高了效率，是典型的用空间换时间的做法。 那么什么时候会用到意向锁呢？...而全局锁、表级锁，则是 MySQL 层面就支持的锁。 那么什么时候会使用行级锁呢？ 当增删改查匹配到索引时，Innodb 会使用行级锁。 如果没有匹配不到索引，那么就会直接使用表级锁。...总结 文章最后，我们回顾一下开头提出的问题：Innodb 啥时候用表锁，啥时候用行锁？ 表级锁包括：表锁、元数据锁、意向锁。 对于表锁而言，当存储引擎不支持行级锁时，使用表锁。
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...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...exists emp( id int comment '用户名', name string comment '月份', job string comment '访问次数' ) comment '用户访问表'...利用sqoop将数据传至hdfs sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.5.129:3306/hadoop.../p/8747656.html sqoop export --connect "jdbc:mysql://192.168.5.129/fund?
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