MySQL数据导入到HBase中 在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下: sid sname sage 1..."表中 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://repo/test \ --username root \ --password root \ --table student...表的sid --hbase-create-table # 自动在hbase数据库中创建"h_student"这张表 导入数据后"h_student"表中内容: 1 column=info:sage...HBase表中数据导入到MySQL中 目前没有命令可以直接将 hbase 中的数据导出到 mysql,原因:hbase是大数据生态圈的组件,就是为了存放大数据,直接导出到MySQL,MySQL是否可以承受这么大的压力...替代方案: 先将 hbase 的数据导出到 hdfs,然后再把数据从HDFS导入MySQL中 把Hbase表映射为hive表,然后把hive表中数据导出到MySQL中
利用Sqoop实现HDFS的数据与MySQL数据的互导 1. 查看帮助 [root@repo bin]# ....查看mysql数据中有哪些数据库 [root@repo bin]# ....表中数据导入HDFS时设置数据存储格式为parquet 命令: [root@repo bin]# ....表中数据导入HDFS时设置数据压缩格为snappy,并自动判断输出路径是否存在,存在则删除 [root@repo bin]# ....把HDFS上的数据导出到MySQL表中 /user/root/SQOOP/export/users.txt内容: 1,Jed,15 2,Tom,16 3,Tony,17 4,Bob,18 5,Harry
把MySQL表中数据导入到hive表中 drop table if exists hive_users; create table hive_users (id string,name string,.../sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.9.100:3306/test \ --username root \ --password 123456...把hive表中数据导入到MySQL表中 mysql> create table users_from_hive (id int,name varchar(10),age int,primary key.../sqoop export \ --connect jdbc:mysql://192.168.9.100:3306/test \ --username root \ --password 123456...中导出数据到hive表中,不能指定文件格式为parquet,只能先导入到HDFS,在从HDFS上load parquet file 4.
测试 (1)列出mysql数据库中的所有数据库 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306?...useSSL=false --username root --password 123456 (2)连接mysql并列出数据库中的表 sqoop list-tables --connect jdbc...(4)将mysql表的数据导入到hive中 # 追加数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306/test?...# 覆盖数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.104:3306/test?...注:如果MySQL中的表没有主键 ,则需要加--autoreset-to-one-mapper参数 (5)将hive表的数据导入到mysql中 sqoop export --connect
在ES中建立index,并定义数据格式和属性 PUT /index_name { "mappings": { "_doc": { "properties":..., field2 from index_name; Elasticsearch数据导入Hive 与上面类似,不过步骤反过来 1....在Hive中建好存数据的管理表 create table index_name ( field1 string, field2 int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS.../XXX.XXX.XXX.XXX', 'es.port'='9200' ); 这里可以把ES的过滤条件写在es.query的属性中,例如上例中只查询filed2字段在范围100到1000以内的数据...导入数据 add jar path/to/elasticsearch-hadoop-6.4.2.jar; insert overwrite table index_name select filed1,
i.预先准备数据 在hdfs的user/tg目录下放一个a.txt 1tanggao 2zhousiyuan 3mother 4father a)新建hive的数据表 hive> create table...name string Time taken: 0.087 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> 使用sql导入数据到...Write: 0 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 910 msec OK Time taken: 89.327 seconds 查看数据...会显示刚刚插入的数据 hive> select * from hive_hbase_1; OK 1tanggao Time taken: 0.916 seconds, Fetched: 1 row(...Hbase中了 下面再看看在Hbase中插入数据,看看hive中是不是也有了?
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。...与mysql数据互导 一....-delete-target-dir 二. hive数据导入导出数据到mysql sqoop export -connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop...数据库数据导入hive中 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/sqoop -username root -password hadoop...-table test -hive-import -m 1 三.hbase与关系型数据库数据互导 从Mysql导入到Hbase中 参数说明: test 为mysql中要传入到
utf8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # author: 'zkx' # date: '2018/3/11' # Desc:从数据库中导出数据到...excel数据表中 #已封装,可以直接使用,只需更改sql语句即可 import xlwt import MySQLdb def export(host,user,password,dbname,table_name...)') print count # 重置游标的位置 cursor.scroll(0,mode='absolute') # 搜取所有结果 results = cursor.fetchall() # 获取MYSQL...里面的数据字段名称 fields = cursor.description workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('table_'+...sheet.write(row,col,u'%s'%results[row-1][col]) workbook.save(outputpath) # 测试 if __name__ == "__main__": #mysql-ip
数据库MySQL(思维导图) 目录 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2...、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象 3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL...数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符 6.2、流程控制语句 7、表数据的增删改查 8、常用函数 1、数据库基础 1.1、数据库技术的发展 1.2、数据库系统的组成 1.3、数据模型...常见的数据库模型: 1.4、关系数据库的规范化 2、MySQL简介 2.1、MySQL的特点 2.2、命令行连接MySQL 3、数据库操作 3.1、常见名词/概念 3.2、数据库常用对象...3.3、MySQL系统数据库 3.4、常见数据库操作 4、存储引擎及数据类型 4.1、常见的存储引擎 4.2、MySQL数据类型 5、操作数据表 6、MySQL基础 6.1、运算符
数据定义语言:数据类型 数据类型:数字 类型 大小 说明 TINYINT 1字节 ^1 小整数 SMALLINT 2字节 普通整数 MEDIUMINT 3字节 普通整数 INT 4字节 较大整数 BIGINT...temp CREATE TABLE temp( id INT UNSIGNED PRIMARY KEY, num DECIMAL(20,10) ) 0.2 ----> 0.2000000000 数据类型...不固定长度字符串 TEXT 1 - 65535 字符 不确定长度字符串 MEDIUMTEXT 1 - 1 千 6 百万字符 不确定长度字符串 LONGTEXT 1 - 42 亿字符 不确定长度字符串 数据类型
作为首个可视化思维导图创作小程序,Nodes目前已累积3万+用户,为更好地服务,现公开对外征集互绑公众号伙伴,有意可留言或联系微信 minijoe,或在mp后台直接绑定。...您能在您的公众号文章中引入Nodes提供的动态思维导图(即使文章发布后,你也能动态更新)。 您能在您的公众号菜单中跳转到Nodes,为粉丝们提供思维导图创作服务。...您旗下与您的公众号绑定的其他小程序可与Nodes互相跳转,借助此特性,可实现以下两个功能: 跳转到Nodes指定思维导图(在公众号文章中引进小程序卡片,小程序路径可在Nodes的预览页右下角菜单拷贝)
V1.0 1、支持中文数据转换,此处数据库等信息均使用utf-8。...'users1.xls') cur.close() conn.commit() conn.close() except MySQLdb.Error,e: print "Mysql
前言:个人并不建议业务量很大的系统使用docker安装mysql 原因:1.数据安全问题,如果你将数据存贮在容器中,当容器rm后,你就无了,当然你可以使用外挂数据卷的方式,但我在某些大佬的文章上看到,即使你外挂的数据卷...,docker volumes的设计是围绕union fs镜像层提供持久化存贮,如果容器异常崩溃,数据库未正常关闭,则可能损坏数据,而且外挂数据卷对物理机硬件损伤较大(这段话是我从大佬文章里抄的,但前面...rm数据就不见了是我实践过的) 2.数据库需要专用的和持久的吞吐量,以实现更多的负载,docker容器和宿主机之间有一个隔离层,所以会产生网络问题,而原生安装的则不会存在这个问题(这个也是我抄的) 那数据库就一定不能存在容器中...答案:并不是,docker适合轻量级或分布式数据库,以及一些不敏感的数据 正题:前面废话较多,大佬请忽略 1.创建外挂数据目录和配置文件目录 mkdir -p ~/test/mysql/conf mkdir...to 'slave'@'%' identified by '123456'; //刷新权限 flush privileges; //查看MYSQL数据库中所有用户 SELECT DISTINCT CONCAT
MySQL技术点导图总结为《 MySQL实战45讲》学习后的MySQL技术点梳理:主要包含:事务隔离、数据库锁、索引、日志模块、常用命令等。帮助DBA、或后台开发同学更好的了解MySQL的实现原理。
而本文将基于Mysql-PHP,以思维导图为主线,介绍导图中生僻知识点的同时,也会引入一些实战性的CTF练习题,供大家实验。...常规UNION查询 其最基础、最根本的利用方式就是获取数据库里的数据,从思维导图的最上方开始,首先是UNION带回显查询常规流程,随着之后知识的扩充,应用手段也会越来越多样。...信息搜集向量 继续向下,在“版本&主机名&用户&库名&数据库路径&MAC地址”部分,搜集了一些Mysql中的全局变量名,可以获取一些渗透测试需要的敏感信息,其中获取Mysql版本号部分需要注意 /!...对于php-mysql来说,通过PDO_MYSQL和MYSQLi方式与数据库交互地可以使用堆叠注入,但通过mysql_query进行交互的不可以。...编码绕过 继续向下,编码绕过,并非所有情况都适用,根据代码情况会有所不同。
在 MySQL 中,数据表是一个或多个字段的集合(有组织排列),并且每个字段可以存储特定的类型数据。...MyISAM 适用于非事务型应用程序和具有高度静态的数据内容的应用程序。 2、InnoDB:InnoDB 是一种与 SQL 标准完全兼容的 MySQL 引擎。...由于其存储方式的局限性,它仅适用于比较小的数据库。 4、Heap:Heap 存储引擎是 MySQL 的一个轻量级存储引擎。...CSV 格式是一种文本文件格式,其中不同字段之间用逗号分隔开,在需要进行大批量数据导入的场景下具有较高的优势。 6、Blackhole:Blackhole 存储引擎向接受但并不真正记录或保留任何数据。...总之,MySQL 提供了多种机制,以让用户根据应用的特定要求选择不同的存储引擎类型,根据用户的应用特点以及性能需求作出选择。用户选择的引擎需要考虑到保证数据完整性、并发处理能力、查询效率等多个方面。
内容概括 1.MySQLA和MySQLB配置 2.构建主主同步 3.主主互备验证 测试环境 1.两台Linux服务器(172.31.6.148/172.31.5.190),操作系统为CentOS6.5...3.保存配置,并重启MySQL [root@ip-172-31-6-148 ~]# service mysqld restart [aglhc3ikmu.png] 4.导出MySQLA数据库的全部数据...,所以需要将库中的数据导出,将导出的数据导入到MySQLB中,如果MySQLA为新装数据库则可以跳过此步。...,如果无数据则跳过此步 [root@ip-172-31-5-190 ~]# mysql -uroot -p <all.dump [il61yi9mns.png] 确认数据是否导入成功 [qt09vdiak8...7.主主互备验证 ---- 1.登录MySQLA数据库创建test库 [w14or6gn7p.jpeg] 2.登录MySQLB数据库查看是否有test库 [1ppyftiop1.jpeg] 在MySQLB
String数据库(https://string-db.org/)是一个搜寻蛋白质之间相互作用的数据库。该数据库可应用于2031个物种,包含960万种蛋白和1380万中蛋白质之间的相互作用。...它除了包含有实验数据、从PubMed摘要中挖掘的结果和综合其他数据库数据外,还有利用生物信息学的方法预测的结果。研究蛋白之间的相互作用网络,有助于挖掘核心的调控基因。...String数据库目前更新到Version 11 1.多个基因间的互作: 输入一个要查看的基因list ? 提交后得到蛋白互作的图: ? 下面可以按需要的通路进行提取和最后的图片导出: ?...2.单个基因的互作网络 输入单个基因名字提交即可。 ? ?
说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This
mysql数据库连接池用于连接数据库通道。 在普通模式中,我们操作数据库时,都需要打开一次数据库,查询,修改,删除,再关闭一次数据,对数据库比较不友好。 增加连接池,就减少了重复打开关闭数据库的麻烦。...只打开一次数据库,我们只需要连接连接池,关闭连接池就行。省去了重复打开,关闭的麻烦。...pooled_db进行安装 from dbutils.pooled_db import PooledDB POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块...如: ping=0, # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。...方法获取操作游标 conn.execute("select ……")# 使用execute方法执行SQL语句 data = conn.fetchall()# 使用 fetchone() 方法获取一条数据
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