将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下：
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
基于传统关系型数据库的稳定性，还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中；早期由于工具的缺乏，Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑，需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目，Sqoop应运而生。
MySQL 的数据导出导入其实从MYSQL 5.5 到 5.7 大部分采用的方法有如下几种
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
爱可生 DBA 成员，主要负责 MySQL 故障处理及 DMP 平台相关技术支持。追求技术，乐此不疲。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
导语：本身TBDS平台不提供sqoop组件，若用户想在TBDS平台上使用sqoop抽取外部数据导入至TBDS平台，需要单独部署sqoop组件。
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在MySQL中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
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
使用--hive-import就可以将数据导入到hive中，但是下面这个命令执行后会报错，报错信息如下：
在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
by 光城
经常会有一些朋友咨询我一些数据库的问题，我注意到一个很有意思的现象，凡是数据导入的问题，基本上都是Oracle类的，MySQL类的问题脑子里想了下竟然一次都没有。
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
由于是打算作为个人博客,所以对于install这个步骤,我从一开始就打算删掉的,前面一个多星期一直在修bug,到前天才开始做这个事情. 过程中也是碰到了各种问题,花了整整三天时间才完整的解决并实现了这个过程. 1.首先是思路的整理,如何去实现install过程的docker化. 由于原来是直接用的mysql5.7官方镜像,所以mysql数据的导入就不好实现,因此需要在原官方镜像的基础上重新创建镜像 实现方法及所需文件都在在mysql文件夹下. 2.数据导入与mysql权限问题. 设想是通过shell脚本来
apache doris在小米演进架构中的应用，原来的方式是来自各平台的数据，都要有一个数据汇总的平台，但是由于数据量巨大，如果还用传统的mysql来做数据筛选，mysql的查询语句会变得越来越复杂，而且每天产生的都是pb级别的数据量，这种级别的数据，不搭建hadoop大数据平台的话，根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台，运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话，可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果，对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大，所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传，支持insert into select from的查询语句，也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀)，这些数据导入之后，就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用，大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询，就是建立相应的表
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。
[Code: 1290, SQL State: HY000] The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement 通过show variables like ‘%secure_file_priv%’; secure_file_priv参数说明
MySQL 报错 [Code: 1290, SQL State: HY000] The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement 通过show variables like ‘%secure_file_priv%’; secure_file_priv参数说明 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT … IN
最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能，从批量导入就可以知道，这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的，因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除，保证数据唯一性。
doris是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。
看到叶老师写的这篇文章《MySQL批量导入数据时，为何表空间膨胀了N倍》，针对数据导入问题的排查思路，值得我们借鉴，学习一下。
在生产环境的数据迁移中，发生误操作真是很不愿意看到，今天自己总结了一下，从个人的经验来看有以下的几种操作或者是失误导致的问题。有一些错误自己已经犯过。 外键 不管是使用imp/impdp,sqlldr还是使用Insert append的方式导入数据，如果存在外键的约束，在数据导入前最好都设置为disable,要不数据导入的时候很可能发生冲突，因为批量的数据导入很可能开启多个并发进程，如果你不能完全控制导入的先后顺序，最好还是disable掉。 触发器 触发器在数据导入前最好和开发组确认，如果忽略了这个
今天接到一个任务，把excel表中的数据导入到mysql数据库中，通过半个多小时的鼓捣，基本上摸清了里面的门道。 首先，准备所要导入的ecxel文件，需要把excel另存为*.csv类型的文件，然后通过notepad转换编码格式为utf-8类型，注意要把表头删去，否则会出问题。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
在过去相当长的一段时间，对于ClickHouse 与 DorisDB的性能之争一直经久不息。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
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
摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员，可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
sqoop job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。Doris支持各种各样的数据导入方式：Insert Into、json格式数据导入、Binlog Load、Broker Load、Routine Load、Spark Load、Stream Load、S3 Load，后面文章分别进行介绍。
这应该是我写Mysql技术的最后一章了吧，短时间内应该不会再写Mysql的文章了，当然疑难杂症除外
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
1. Hadoop、Hive、MySQL安装（略） 2. 下载sqoop http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.6 3. 解压 tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 4. 建立软连接 ln -s sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop 5. 加执行文件路径 export PATH=$PATH:/
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL，提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。3、支持精确去重计数，并且由于预计算，查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算，数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史，稳定性低。3、需要学习Cube定义和优化，学习成本较高。4、不支持AdHoc查询。5、HBase没有二级索引，过滤的性能稍逊色。5、支持的维度数量不宜过多（20），否则Cube的计算和存储开销会明
有时我们在导入导出数据时，需要对数据进行处理，来满足业务上的数据需求，此时需要使用控制文件配合导数工具来满足业务上不同数据的需求。
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