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。
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。
注：同构关联的表出自同一个地方，比如说两张表都来自Oracle数据库；异构关联的表出自不同地方，比如说一张表来自Oracle数据库，一张表来自于MySQL数据库。
在白茶本机的数据库中，存在名为“TEST”的数据库，存在名为“产品表”的案例数据。
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：
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是一个用来将hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如：mysql,oracle,等)中的数据导入到hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
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。
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
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)
最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现。
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
plsql导入.sql和.dmp文件时，会经常用到，对于初学者来说可能没有那么简单，毕竟oracle数据库比较麻烦。 下面是我自己导入.sql和.dmp文件的步骤。 1.导入.sql文件（sql文件是表结构文件，不包含数据）
今天开始讲解Sqoo的用法搭建和使用。Sqoop其实功能非常简单。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。
大家好，我是一哥，昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章，才发现Sqoop这个项目最近不咋好，心里很不是滋味，这个帮助过很多开发者的项目，竟然从Apache顶级项目中“下架”了，今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目，致敬！
国庆节过了5分之四了，想想好像和没过也没有什么两样，平时没有时间做饭倒是在这个节假日弥补了，犹豫到底要不要出去，最后在犹豫中在家呆着，看着别人朋友圈散发着各种，美图秀秀和Vicotory的手势。偶尔反思一下人生的意义，好像也没有什么意义。还是伴随着不写点什么就难受的生理现象，继续写着这一篇。
此时，ES 的作用类似传统业务系统中的 MySQL、PostgreSQL、Oracle 或者 Mongo 等的基础关系型数据库或非关系型数据库的作用。 我们举例说明。使用 ES 对基础文档进行检索操作，如将传统的 word 文档、PDF 文档、PPT 文档等通过 Openoffice 或者 pdf2htmlEX 工具转换为 HTML，再将 HTML 以JSON 串的形式录入到 ES，以对外提供检索服务。
Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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的数据导入到关系型数据库中。
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
在梳理数据库表关系结构时，表多的情况如何将mysql数据库的表关系导入到powerdesigner中，这就有必要去做一个了解。本小节来写一下
我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货，欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域，数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop（SQL to Hadoop）作为Apache软件基金会下的一个开源项目，旨在提供高效、可靠的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节，包括其工作原理、常用功能和示例代码。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
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。
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQ
随着大数据的爆红，数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注，千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”，可是，你们真的准备好了吗？ 1、最早的数据分析可能就报表
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
介绍 sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具。你可以通过sqoop把数据从数据库（比如mysql,oracle）导入到hdfs中；也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出，导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
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。
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：
模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到 导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import 多次,为了防止你重复导入）
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;(大写为系统命令)
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
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。
数据的导入导出时数据库经常处理的作业之一，Oracle 提供了IMP和IMPDP以及SQL*Loader等工具来完成数据的导入工作，其中IMP服务于早期的9i之前的版本，在10g及后续版本，Oracle 提供了数据泵高速导入工具，本文主要介绍IMPDP的使用方法，关于高速导出工具请参照：数据泵EXPDP 导出工具的使用。SQL*Loader请参照：SQL*Loader使用方法。
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。
oracle导入导出不像mysql那么方便，这边记录下oracle本地/远程导入导出(imp/exp)实践过程
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
最近在做有关项目的时候，由于服务器数据库被其他人算法读取，导致我读取的时候很慢，于是乎打算将自己需要的表导入到本地的mysql数据库进行处理，刚开始当然是不想写代码，尝试用kettle实现表迁移，但是无奈数据量较大，可kettle内存溢出。痛下决心自己实现。基本思路就是先从数据库中抽取出数据存储到ResultSet的一个集合中，一个next，存到一个List>，为避免内存溢出，设置数组大小超过一个阈值就写入数据库，然后清空又重新读取，在写入。其实这个也是借鉴于kettle的提交Size；
一个函数封装一个功能，你使用的软件可能就是由n多个函数组成的（先备考虑面向对象）。比如抖音这个软件，不可能将所有程序都写入一个文件，所以咱们应该将文件划分，这样其组织结构要好并且代码不冗余。加入分了10个文件，每个文件里面可能都有相同的功能（函数），怎么办？所以将这些相同的功能封装到一个文件中，那么这个存储着很多常用的功能的py文件，就是模块。 模块就是文件，存放一堆常用的函数，谁用谁拿。怎么拿？比如：我要策马奔腾共享人世繁华，应该怎么样？我应该骑马，你也要去浪，你是不是也要骑马。 我们说一个函数就是一个功能，那么把一些常用的函数放在一个py文件中，这个文件就称之为模块，模块，就是一些列常用功能的集合体。
MYSQL 从MYSQL 8 后，整体的管理方式相较于MYSQL 5.7 都有了大幅度的改变，在备份的方面MYSQL 8.021 后推出的备份方式，或者说导出的方式，通过新的方式来替换原来的mysqldump 。
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。
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
作为广受认可的分布式数据库，OceanBase 已在众多企业关键业务系统中得到广泛应用。在 Apache Doris 社区，有众多用户选择基于 OceanBase 与 Apache Doris 以构建强大的数据处理与分析链路，本文将详细介绍如何便捷高效将数据从 OceanBase 迁移/同步至 Apache Doris 。
--last-value <largest_column_num> 检查的列中的上一个导入的值
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