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。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项目。 总之Sqoop
在前面Fayson介绍了《Cloudera Navigator介绍与安装》，本篇文章主要介绍Navigator的四大核心功能，元数据搜索、数据溯源、审计以及数据生命周期管理功能。当然Navigator还一个重要的功能就是进行数据加密，因为涉及内容较多，也稍微复杂一些，所以本文这里先不介绍，Fayson会在后面的文章单独进行说明。
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之前非常担心的一件事就是如果有人拿到了hdfs超级管理员帐号，直接把数据rm -rf怎么办？有了Kerberos，就可以轻松防止这样的事情发生。Kerberos 协议实现了比“质询－响应”模式协议更高的安全性：第一，在身份验证过程中，所有的数据都使用不同的密码进行加密，避免了相关验证信息的泄漏；第二，客户端和服务器会相互验证对方的身份，避免了 中间人攻击 ；第三，客户端和服务器间的时间差被严格限制，避免了 回放攻击 。与 WINDOWS 系统中的 用户安全令牌 类似， Kerberos 服务通过“ 加密的票据（防止篡改） ”验证用户身份和提供用户访问权限；Kerberos 服务可以通过使用 会话密钥 确保在会话中数据的机密性和完整性。
通sqoop1一样，sqoop2同样也是在Hadoop和关系型数据库之间互传数据的工具，只不过sqoop2引入sqoop server，集中化管理connector，而sqoop1只是客户端工具。
关系行数据库与非关系型数据库之间的数据同步 一、在不使用sqoop的情况下 Mysql–>hive 1.利用naivacat（工具）将数据库中的表导出（导出的时候要主要制表符/t） 2.利用WinSCP（工具）上传到linux指定的文件夹下 3.先在hive建表 create table 表名(idfa string) row format delimited fields terminated by ‘\t'” 4.hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ into table t1” (假设表里面有数据，须要truncate table hive表名。在运行4） truncate table t1;( 仅仅删除表数据) 或者hive -e “load data local inpath ‘t1.txt’ overwrite into table t1”; hive–>Mysql 1.hive -e “sql语句;>>name.txt” 导出在home/dev 2.然后在利用WinSCP（工具）下载到本地 二、在使用sqoop的情况下 1.解压sqoop，配置环境变量： 在/etc/profile中加入：(没有root权限是不能改动的，所以仅仅能在sqoop/bin路径下启动) export SQOOP_HOME/bin:PATH 配置完毕后要运行 source etc/profile 2. 解压mysql，将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar放到
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：
今天有一个开发同事反馈说通过sqoop在大数据和MySQL之间同步数据的时候，报了一个连接失败的错误。
Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具。充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快传输数据。发展至今主要演化了二大版本号。Sqoop1和Sqoop2。
Hue做为Hadoop平台的一款UI工具，提供了丰富的功能。可以通过Hue访问Hadoop的文件系统、Hive、Impala、HBase、Solr、Sqoop等。集成了Oozie实现界面化工作流调度流程，同样也可以集成第三方APP及SQL等。本篇文章Fayson主要介绍在使用Hue提供的Sqoop1编辑功能执行Sqoop作业异常问题分析。
3.使用Sqoop从MySQL导入数据到HDFS，要导入的目录是Hive中新建表的数据目录
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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。
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息，包括表的定义、数据的存储位置（HDFS路径）、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上，Hive通过HQL（Hive Query Language）实现对这些数据的SQL-like查询，本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
一旦数据仓库开始使用，就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不
sqoop-import introduction 导入的主要语法是 $ sqoop import (generic-args) (import-args) $ sqoop-import (generic-args) (import-args) 命令格式为： $ sqoop import --connect \ (连接字符) --username \ (用户名) --password [-P |--password-file]\ (单个密码或用文件形式，文件权限一般为400) --query \ (查
Sqoop是Apache开源项目，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据，本文将与您一起实践以下内容：
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》，内容来源于官方的：GettingStarted，将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
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
swappiness是Linux的一个内核参数，控制系统在使用swap虚拟内存时，内存使用的相对权重。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
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。
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。
由于mysql-connector-java的bug造成的，出错时我用的是mysql-connector-java-5.1.12-bin.jar，更新成mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar就可以了。
stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。 3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。 RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。 如果建立的表需要加上分区，则语句如下: 这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
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
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。
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
该文章是基于 Hadoop2.7.6_01_部署 、 Hive-1.2.1_01_安装部署 进行的
最新版下载地址：http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
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，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。
Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点：
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！
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。
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 job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
1. 所有的配置文件每一行的末尾都不要有空格 2. mysql数据库一定要允许被远程连接
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。
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。
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
在环境变量中增加如下命令，可以使用 bd 快速切换到 /data/tools/bigdata
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
3、在/root/sqoop_file目录编写配置文件list_dbs.conf，减少重复参数配置。
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