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)
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
其实导入的方法很简单，可32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365633836以采用工具导入和只用mysql命令界面导入两种方式，mysql的数据库图形界面工具是很多的，用起来也比较方便。
当我们想把mysql格式的SQL文件导入到MogDB数据库时，我们可以借助navicat工具，先将SQL文件导入到mysql数据库中，再使用数据传输功能把SQL中的对象和数据直接导入到MogDB。或者使用数据传输功能将这些对象的定义和数据导出成PG格式的SQL语句，再导入到MogDB数据库中。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
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。
1、首先我e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333363393134们使用MySQL提供的命令行界面来导入数据库，确保自己的电脑中安装了MySQL数据库，我们可以通过命令行来确认是否安装了MySQL数据库，当然，第一步是打开Mysql的数据库服务，我们使用命令行来打开，
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。
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。
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
load data infile 和 select into outfile 是 MySQL 用于导入和导出数据的命令。select into outfile 语句用于将检索出来的数据按格式导出到文件中。load data infile 是将带有格式的数据文件导入到表中。使用 load data infile 的方式插入数据比直接执行 insert 语句插入至少快几十倍。
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。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
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
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
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。
日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
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。
步骤： 一.MYSQL的命令行模式的设置： 桌面->我的电脑->属性->环境变量->新建->PATH=";path/mysql/bin;" 其中path为MYSQL的安装路径。 二.命令行进入MYSQL的方法： 1.C:\>mysql -h hostname -u username -p 按ENTER键，等待然后输入密码，这里hostname为服务器的名称，如localhost，username为MYSQL的用户名，如root.进入命令行就可以直接操作MYSQL了。 三.从数据库导出数据库文件
当旧业务需要改造为基于 dble 的分布式业务时，会面临已有历史数据的拆分和导入问题，dble 支持的导入导出方式有多种，具体详见文档3.11.1，本次我们介绍的 split 功能可以理解为导入过程加速器，那它是怎么加速的呢？
MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ，将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
原文出处： freenik@Jianshu 将 外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和操作中的ETL (Extract, transform,
在快速入门教程中，我们通过 Doris 的 UI 界面完成了 Doris 的一些基本操作。而在实际生产环境中，用户通常需要使用程序连接到 Doris 并进行各种操作。
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。
Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
本文提要 本文目的不仅仅是创建一个MySQL的镜像，而是在其基础上再实现启动过程中自动导入数据及数据库用户的权限设置，并且在新创建出来的容器里自动启动MySQL服务接受外部连接，主要是通过Dockerfile和shell脚本实现这一过程。 至于这么做的原因可以看一下这篇文章《将数据的初始化放到docker中的整个工作过程(问题记录)》，为了实现和docker-compose整合，试了很多种方法都没法实现需求，最终是通过这种方法才解决掉问题。 搭建步骤 1、首先创建Dckerfile： FROM mysql
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。
如果是导入所有数据库的数据之后，需要flush一下数据库。因为mysql库是包含用户的，如果不flush权限，则会导致这些导入的用户无法登陆使用。
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。
MySQL命令行导出数据库： 1，进入MySQL目录下的bin文件夹：cd MySQL中到bin文件夹的目录如我输入的命令行：cd C:\ProgramFiles\MySQL\MySQL Server 4.1\bin (或者直接将windows的环境变量path中添加该目录)
现在你可以通过甲骨文的mysqlsh客户端，让其加载数据文件 (CSV) 变得更快！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。MySQL命令行导入数据库： 1，将要导入的.sql文件移至bin文件下，这样的路径比较方便 2，同上面导出的第1步 3，进入MySQL：mysql -u 用户名 -p 如我输入的命令行:mysql -u root -p (输入同样后会让你输入MySQL的密码) 4，在MySQL-Front中新建你要建的数据库，这时是空数据库，如新建一个名为news的目标数据库 5，输入：mysql>use 目标数据库名 如我输入的命令行:mysql>use news; 6，导入文件：mysql>source 导入的文件名; 如我输入的命令行：mysql>source news.sql; MySQL备份和还原,都是利用mysqldump、mysql和source命令来完成的。 1.Win32下MySQL的备份与还原 1.1 备份 开 始菜单 | 运行 | cmd |利用“cd \Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin”命令进入bin文件夹 | 利用“mysqldump -u 用户名 -p databasename >exportfilename”导出数据库到文件，如mysqldump -u root -p voice>voice.sql，然后输入密码即可开始导出。 1.2 还原 进入MySQL Command Line Client，输入密码，进入到“mysql>”，输入命令”show databases；”，回车，看看有些什么数据库；建立你要还原的数据库，输入”create database voice；”，回车；切换到刚建立的数据库，输入”use voice；”，回车；导入数据，输入”source voice.sql；”，回车，开始导入，再次出现”mysql>”并且没有提示错误即还原成功。 2.Linux下MySQL的备份与还原 2.1 备份 [root@localhost ~]# cd /var/lib/mysql (进入到MySQL库目录，根据自己的MySQL的安装情况调整目录) [root@localhost mysql]# mysqldump -u root -p Test>Test0809.sql，输入密码即可。 2.2 还原 法一： [root@localhost ~]# mysql -u root -p 回车，输入密码，进入MySQL的控制台”mysql>”，同1.2还原。 法二： [root@localhost ~]# cd /var/lib/mysql (进入到MySQL库目录，根据自己的MySQL的安装情况调整目录) [root@localhost mysql]# mysql -u root -p Test<Test0809.sql，输入密码即可（将要恢复的数据库文件放到服务器的某个目录下，并进入这个目录执行以上命令|）。 moodle_bak.sql是需要恢复的文件名
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” 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。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
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。
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
不知道为啥，后台好多人都问数据库导入不进去的问题，本来以为这个没什么问题，结果还有不少呀，今天专门解决一下数据库导入的问题，首先，分享的项目基本都是mysql数据库的，其他数据库很少，开发时使用的数据库版本为mysql5.7，下面先来介绍一下mysql数据库导入的问题，mysql导入数据库这里介绍两种方式导入 打开Navicat for MySQL连接上mysql
学会数据库的导入导出非常重要，为什么呢？向下看。首先您可以把数据转储进行备份和还原，以便在紧急情况下恢复数据库的旧副本。您还可以把数据迁移到新服务器或开发环境。
我们把目光投向一切数据的基础——数据库。应用程序设计的那么复杂，最终不过是为了在数据库内持久化数据。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 一、背景概述 在将数据库从MySQL 5.7迁移到GreatSQL8.0.32时，由于数据量较小且关注安全性，决定使用mysqldump执行逻辑备份，并将数据导入GreatSQL。但在备份时采用了备份全库(--all-databases)的方式，在导入GreatSQL后，修改用户密码时出现错误。这是因为mysqldump备份时包括了mysql系统库，而MySQL 5.7中的mysql系统库采用了MyISAM存储引擎，而GreatSQL的mysql系统库采用了InnoDB存储引擎。因此，在导入数据后，部分系统表被覆盖，导致了错误的出现。 二丶问题复现 1.部署2个实例 部署MySQL 5.7与GreatSQL 8.0.32，具体步骤省略 2.MySQL 创建测试数据 通过sysbench创建10张表 $ sysbench lua/oltp_read_write.lua --mysql-db=sysbench --mysql-host=192.168.1.162 --mysql-port=6003 --mysql-user=root --mysql-password=greatsql --tables=10 --table_size=5000 --report-interval=2 --threads=10 --time=600 --mysql-ignore-errors=all prepare 3.MySQL 创建测试用户 mysql> create user test1@'%' identified by 'greatsql'; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> grant all on *.* to test1@'%'; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 4.MySQL进行全库备份 $ /mysql57/svr/mysql/bin/mysqldump -uroot -pgreatsql -h192.168.1.162 -P6003 --single-transaction --set-gtid-purged=OFF --all-databases > all.sql 5.GreatSQL导入备份数据 greatsql> source all.sql; 在导入过程中有如下报错，从这里可以看出导入时有系统表被导入，并且部分系统表不支持被修改：
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