来源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261
原文链接：批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
Sqoop 的lib中缺少Hive 的jar包，从Hive 中找的缺少的jar包到Sqoop中即可
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
以上案例需要用到的处理器有：“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
分析：为了支持数据更新，表根据sid列的值分布到8桶，数据的存储格式是orc，表的属性值transactional设为true
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。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
区别：1、Hive-sql不支持等值连接，而sql支持；2、Hive-sql不支持“Insert into 表 Values()”、UPDATA、DELETE操作，而sql支持；3、Hive-sql不支持事务，而sql支持。
使用Apache Hive，您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
前面讲了Hive DDL操作，基本上与SQL的基本操作类似，有相关的基础的话，理解掌握起来是非常快的。而DML部分，主要是涉及到增删改，也可以对比着来理解掌握。今天的大数据开发学习分享，就主要来讲讲Hive DML操作基础。
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在Hive中，我们经常需要将数据插入到表中以便进行查询和分析。本文将介绍如何使用SQL语句向Hive表中插入数据，以及一些常见的插入数据操作。
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive，采集方式分为全量采集、增量采集，增量采集适用于数据规模较大情况，有很多使用场景，但是在增量采集时，平台只能感知数据新增、更新，无法感知到数据删除，为了解决这个问题，本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
注意： 查询语句必须包含where条件，即使不需要where条件，也需要写上"where $CONDITIONS"来表示没有select语句没有where条件
Presto是Facebook开源的MPP（Massive Parallel Processing）SQL引擎，其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库，该数据库提出了一个并行执行SQL的模型，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。
以上的这些我们都不使用，这里要使用的是Hive库，地址是 Hive，感兴趣的可以自行了解，本文运行效果图。
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert，update和delete，并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能，我们已将其开源，我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中，这块同样也会开源。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并
Sqoop从关系型数据库导入数据到Hive时，发现数据量增多了，查找之后发现是由于源数据中含义\r\t\n特殊字符的数据，这样Hive遇到之后就将其视为换行，所以导入到Hive后数据条数增多了很多，问题找到了，怎么解决呢.
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。
invalidate metadata全量刷新，性能消耗较⼤，主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
1）合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。 2）使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。 3）使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用Snappy压缩。 4）预先排序 对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
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
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始，已经通过增加列和表扩展了数据仓库，在进阶技术（五） “快照”里增加了第二个事实表，month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。
Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分，主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集，下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。
注：Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6，操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务，记录下。
（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进，同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复，欢迎大家下载使用。
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：
延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文，本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制，权限控制是大数据平台非常重要的一部分，关乎数据安全。
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序
随着Hadoop集群数据量的增长，集群中也同时会存在大量的小文件，即文件Size比HDFS的Block Size（默认128MB）小的多的文件。Hadoop集群中存在大量的小文件对集群造成的影响如下：
学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始
前面介绍了sqoop1.4.6的 如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装，下面就介绍两者间的数据互通的简单使用命令。 显示mysql数据库的信息，一般sqoop安装测试用 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/ --username root --password root 显示数据库里所有表: sqoop list-tables --connectjdbc:mysql://192.168.2.101:
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。
对于复杂的快照生命周期管理，Iceberg支持分支(branch)和标签(tag)，这些分支和标签是对具有自己独立生命周期的快照的命名引用，此生命周期由分支和标签级别保留策略控制。分支是快照的独立谱系(lineage)，指向谱系的头部。
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
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
1.准备数据 CREATE TABLE student ( id int(11) DEFAULT NULL, name varchar(100) DEFAULT NULL, class varchar(100) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, high varchar(10) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
这里，IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。比如，表中的key字段所包含的数据中，有50%为字符串”1“，那么这种就属于明显的倾斜现象；于是在对key字段进行处理时，倾斜数据会消耗较多的时间。
删除数据库的模型行为是 RESTRICT，如果数据库不为空，需要添加 CASCADE 进行级联删除。
Flink读取Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 数据写入Iceberg-DWD层也是复用第一个业务代码，这里只需要在代码中加入写入Iceberg-DWD层代码即可，代码如下：
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
《0800-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》
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