本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop（SQL-to-Hadoop） 是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下，是将数据分析的结果导出到关系型数据库中，供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年，刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的，不过后来为了更好的进行
用户可以在MRS Manager界面上配置监控指标数据对接参数，使集群内各监控指标数据通过FTP或SFTP协议保存到指定的FTP服务器，与第三方系统进行对接。FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。MRS Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据，采集的周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP
这篇博客文章概述了OpDB的NoSQL、组件集成和对象存储支持功能。这些详细信息将帮助应用程序架构师了解Cloudera的运营数据库的灵活NoSQL（No Schema）功能，以及它们是否满足正在构建的应用程序的要求。
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
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
Hbase的数据备份策略有： （1）Distcp （2）CopyTable （3）Export/Import （4）Replication （5）Snapshot 下面介绍这几种方式： （一）Distcp（离线备份） 直接备份HDFS数据，备份前需要disable表，在备份完成之前 服务不可用对在线服务类业务不友好 （二）CopyTable（热备） 执行命令前，需要创建表，支持时间区间、row区间，改变表名称，改变列簇名称，指定是否copy删除数据等功能，例如： 三、Export/Import（热备+离线）
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
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; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.S
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassandra发行版）。但近来MongoDB，甚至整个NoSQL数据库市场不断遭受IT业界质疑，认为“大数据时代NoSQL并非颠覆性技术”，MongoDB技术门槛不高，其市场正面临Teradata、MemSQL和Heroku的威胁。这使得很多潜在用户开始担心——MongoDB的成功是否建立在过度的炒作之下。 在Mongo DB遭受质疑的同时, 媒体开始关注一个顽强，但
【编者按】对比传统RDBMS领域，NoSQL界的厮杀显然更加激烈。而在这场没有硝烟的战场中，MongoDB和Cassandra无疑是风头最劲的两个产品。但是如果你着眼HBase，各大热门技术（比如Spark、Hadoop）及知名厂商（比如微软、Splice Machine）的支持无疑描绘出一个更美好的未来，下面我们一起看Gigaom Andrew带来的分析。 以下为译文： 在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassand
昨天我们简单介绍了一下Apache Phoenix，请参考Cloudera Labs中的Phoenix。今天我们主要讲述如何在CDH中安装配置Phoenix，并会做一些使用示例。
看到 Elasticsearch 数据导出需求，我的第一反应是，好好的为啥要导出？
我们常常会碰到需要迁移HBase数据的场景，当一个HBase集群运行较长时间后，往往数据量都会很大，HBase集群往往支撑的都是线上的业务，不像跑批的Hive/Spark集群，不能随便停机。HBase默认提供import/export方法支持备份和还原，而且支持增量，但是因为是使用HBase的API导出和还原数据，对RegionServer的压力会很大，往往会影响旧集群的在线业务。
Sqoop (SQL to Hadoop) 是Apache顶级项⽬,官⽹地址：http://sqoop.apache.org.
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(发音：skup)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
sqoop是Apache旗下一款Hadoop和关系型数据服务器之间传送数据的的工具，其核心功能主要是两点：
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。
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。，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
对于集群，服务，角色和主机，你都可以查看与之相关的各种指标的图标的仪表盘。虽然对于不同实体的指标显示是不一样的，但是基本功能都是一样的。
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
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
我们在日常开发中需要经常接触到关系型数据库，如MySQL，Oracle等等，用它们来将处理后的数据进行存储。为了能够在Hadoop上分析这些数据，我们需要一些“工具”，将关系型数据库中的结构化数据存储到HDFS上。本篇文章，菌哥将介绍的一个操作最简单，同时也是在工作中使用频率极高的开源组件——Sqoop，希望您能在耐心看完之后，有所收获！
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
有赞订单导出业务隶属于有赞交易订单管理组，主要职能是将有赞商家的订单数据通过报表的形式导出并提供下载给商家使用。目前承接了有赞所有的订单导出业务，报表的字段覆盖交易、支付、会员、优惠、发货、退款、特定业务等，合计超过 100 个。
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。
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
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。
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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。
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。
在微信小程序中，我们可以通过云开发API数据库的功能，直接在小程序中使用云端数据库。有时，我们可能需要将数据库中的数据导出到本地，以便进行数据分析或备份。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发API数据库的导出方法。
进入mysql数据库控制台， 使用source命令，后面参数为脚本文件(.sql)
在日常的运维工作中除了频繁操作基本的SQL语句外，还有另外一种场景，就是数据的导出与导入操作。
上面，我们使用 -B test 表明是对 test 这个 database 操作，然后用 -T t1,t2 表明只导出 t1，t2 两张表。
HBase 是一个面向列，schemaless，高吞吐，高可靠可水平扩展的 NoSQL 数据库，用户可以通过 HBase client 提供的 put get 等 api 实现在数据的实时读写。在过去的几年里，HBase 有了长足的发展，它在越来越多的公司里扮演者越来越重要的角色。同样的，在有赞 HBase 承担了在线存储的职责，服务了有赞用户，商品详情，订单详情等核心业务。HBase 擅长于海量数据的实时读取，但软件世界没有银弹，原生 HBase 没有二级索引，复杂查询场景支持的不好。同时因为 split，磁盘，网络抖动，Java GC 等多方面的因素会影响其 RT 表现，所以通常我们在使用HBase的同时也会使用其他的存储中间件，比如 ES，Reids，Mysql 等等。避免 HBase 成为信息孤岛，我们需要数据导入导出的工具在这些中间件之间做数据迁移，而最常用的莫过于阿里开源的 DataX。Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用 DataX 这里就显得不那么适合，因为走原生接口为了避免影响生产集群的稳定性一定要做好限流，那么海量数据的迁移就很很慢，同时数据的持续写入会因为 flush，compaction 等机制占用较多的系统资源。为了解决批量导入的场景，Bulkload 应运而生。
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、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
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
MySQL提供了多种数据导入和导出的方法，其中LOAD DATA和mysqldump是两个常用的命令。下面将详细说明这两个命令的使用方法，并提供具体的示例。
本文结合用户实际需求用按照数据量从小到大的提供三种方式从ES中将数据导出成CSV形式。本文将重点介Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集，通过本文你可以了解如下信息：
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。
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