Export、Import底层原理是MR，不适合太大量的数据迁移 此为跨集群的数据导入，若非跨集群，修改hdfs地址即可 导入导出: 目标表的特有数据不会覆盖掉，会保持特有数据的所有特征导出表数据 导出表数据 outputdir最好不存在 Export会自动创建 命令：hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> <endtime>]]] 例子：
我上传到hadoop01这台服务器，因为hadoop01是我的hadoop集群的一个节点，也安装了hive
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
Sqoop的输入输出/导入导出是相对于文件系统HDFS的, 因此HDFS的导入导出如图1,图2
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。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）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
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
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主要是常用的hbase shell命令，包括表的创建与删除，表数据的增删查【hbase没有修改】；以及hbase的导出与导入。
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。
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库，与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
Sqoop (SQL to Hadoop) 是Apache顶级项⽬,官⽹地址：http://sqoop.apache.org.
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装
1各组件简介 重点组件： HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具 HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库 ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件 Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie：工作流调度框架（Azakaba） Sqoop：数据导入导出工具 Flume：日志数据采集框架 2. 数据分析流程介绍
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。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
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,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
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！
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
Sqoop是Apache开源项目，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据，本文将与您一起实践以下内容：
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
官网:http://hadoop.apache.org/ HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台,HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 HADOOP的核心组件有:
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
PostgreSQL 数据的导入导出本身并没有特别高的技术要求，属于日常操作，但熟悉导入导出以及选择数据导入导出的方式还是有点思考空间的。怎么导出数据的方式更稳妥，更适应业务的需求。下面就先总结数据导入导出中的数据导出的一部分方式和命令的实例，其中一些也是我在总结中发现的，例如COPY 的方式还可以有加速的方式，有时候觉得简单，和简单是两码事。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
提起大数据，不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展，尤以Hadoop和Spark最为突出，已构建起庞大的技术生态体系圈。 首先通过一张图来了解一下目前大数据领域常用的一些技术，当然大数据发展至今所涉及技术远不止这些。
①:传统方式——exp(导出)和(imp)导入： ②:数据泵方式——expdp导出和（impdp）导入; ③:第三方工具——PL/sql Developer; 一、什么是数据库导入导出？ oracle11g数据库的导入/导出，就是我们通常所说的oracle数据的还原/备份。 数据库导入:把.dmp 格式文件从本地导入到数据库服务器中(本地oracle测试数据库中); 数据库导出:把数据库服务器中的数据(本地oracle测试数据库中的数据),导出到本地生成.dmp格式文件。 .dmp 格式文件：就是oracle数据的文件格式(比如视频是.mp4 格式,音乐是.mp3 格式); 二、二者优缺点描述： 1.exp/imp: 优点:代码书写简单易懂,从本地即可直接导入，不用在服务器中操作，降低难度，减少服务器上的操作也就 保证了服务器上数据文件的安全性。 缺点：这种导入导出的速度相对较慢，合适数据库数据较少的时候。如果文件超过几个G，大众性能的电 脑，至少需要4~5个小时左右。 2.expdp/impdp: 优点:导入导出速度相对较快,几个G的数据文件一般在1~2小时左右。 缺点:代码相对不易理解,要想实现导入导出的操作，必须在服务器上创建逻辑目录(不是真正的目录)。我们 都知道数据库服务器的重要性，所以在上面的操作必须慎重。所以这种方式一般由专业的程序人员来完 成(不一定是DBA(数据库管理员)来干,中小公司可能没有DBA)。 3.PL/sql Develpoer: 优点：封装了导入导出命令，无需每次都手动输入命令。方便快捷，提高效率。 缺点：长时间应用会对其产生依赖，降低对代码执行原理的理解。 三、特别强调： 目标数据库:数据即将导入的数据库(一般是项目上正式数据库); 源数据库:数据导出的数据库(一般是项目上的测试数据库); 1.目标数据库要与源数据库有着名称相同的表空间。 2.目标数据在进行导入时，用户名尽量相同(这样保证用户的权限级别相同)。 3.目标数据库每次在进行数据导入前，应做好数据备份，以防数据丢失。 4.使用数据泵时,一定要现在服务器端建立可用的逻辑目录，并检查是否可用。 5.弄清是导入导出到相同版本还是不同版本(oracle10g版本与oracle11g版本)。 6.目标数据导入前,弄清楚是数据覆盖(替换),还是仅插入新数据或替换部分数据表。 7.确定目标数据库磁盘空间是否足够容纳新数据，是否需要扩充表空间。 8.导入导出时注意字符集是否相同，一般Oracle数据库的字符集只有一个，并且固定，一般不改变。 9.导出格式介绍: Dmp格式：.dmp是二进制文件，可跨平台，还能包含权限，效率好； Sql格式：.sql格式的文件，可用文本编辑器查看，通用性比较好，效率不如第一种， 适合小数据量导入导出。尤其注意的是表中不能有大字段 （blob,clob,long），如果有，会报错； Pde格式：.pde格式的文件，.pde为PL/SQL Developer自有的文件格式，只能用PL/SQL Developer工具 导入导出，不能用文本编辑器查看； 10.确定操作者的账号权限。 四、二者的导入导出方法： 1、传统方法： 通用命令:exp(imp) username/password@SERVICENAME:1521 file=”e:\temp.dmp” full = y; 数据库导出举例:
导入导出通用库，支持DTO导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、PDF、CSV和HTML。已加入ncc开源组织.
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。
一 安装部署 1， 下载 http://archive.apache.org/dist/phoenix/ 本文下载的是apache-phoenix-4.12.0-HBase-1.2-bin.tar.gz 2， 安装 解压之后将phoenix-4.12.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase/lib目录下。 在hbase-site.xml中，添加如下配置 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>or
上一篇文章中简单介绍了Poi的使用方式，但是用Poi去写代码着实繁琐了一些，假如你要实现的是复杂的需求，譬如：图片导出，多表数据导出，模板导出，大数据量导出等等，用最原生的Poi就不是很好的选择了。
导入导出通用库，支持Dto导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。已加入NCC开源组织。
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持多种操作系统。在数据库管理过程中，我们经常需要导入或导出数据，以进行备份、迁移或数据恢复。
你好，这是 JavaGuide 的「优质 Java 开源项目推荐」第 15 期，每月一期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
导入导出我们经常用的是exp/imp命令，确实比较方便，但也有局限，例如需要导入导出的表空间名相同、schema名需要相同。
随着互联网的使用人数越来越多，产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
用惯了SpringBoot的朋友估计会想到，有没有什么办法可以直接定义好需要导出的数据对象，然后添加几个注解，直接自动实现Excel导入导出功能？
关于exp/imp,是很常用的数据导出导入工具，在10g开始推出的数据泵datapump相当于是exp/imp的补充和升级版本。在后续章节再做一个总结。 exp/imp的使用相对比较简单，通常用做在不同的数据库或者环境之间转移数据，即使数据库位于不同的平台，也可以通过统一的接口来做数据的导入导出工作。 使用方法可以通过exp -help,imp -help来得到一个简单的帮助说明。 USERID must be the first parameter on the command line. Keywor
这一节，我们一起来学习如何数据库的备份和恢复，即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前，为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件，我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的，这个查询给出的大小是压缩后的大小，如果你的备份是没有压缩的，需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况，需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据
前段时间，需要从异地一个测试数据库中将测试数据(一张表)导入本地库，表数据量大约500万，字段160多个，开始用了exp/imp方式，速度奇慢，不能忍，于是转而使用expdp/impdp方式。
Oracle数据导入导出imp/exp就相当于oracle数据还原与备份。exp命令可以把数据从远程数据库服务器导出到本地的dmp文件，imp命令可以把dmp文件从本地导入到远处的数据库服务器中。 利用这个功能可以构建两个相同的数据库，一个用来测试，一个用来正式使用……
如上图所示，Magicodes.IE 2.1主要完成了以下内容（具体可以访问GitHub）：
在日常学习和工作，难免不了使用Mysql数据库，有时候需要导入导出数据库，或者其中的数据表。下面是我自己整理的一些东西！ 在Navicat Premium,sqlyong等工具中导入导出数据库，在这里就不做说明。这里介绍的是在dos命令模式下进行数据库的导入导出，（Linux中使用的语法和dos大致相同）有需要了解的朋友可参考。
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