DDL(Data Definition Language)数据定义一、创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path];注:Impala不支持WITH DBPROPERTIE…语法,但是在Hive中可以[bigdata12:21000] &gt
./sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.58.180/db --username root --password 123456 --export-dir '/path' --table t_detail -m 用单引号 不保留原有的变量意思 否则如
转载 2017-03-17 17:14:00
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Hive查询导出到文本使用insert overwrite local directory 在Impala中不支持,Impala使用,注意--output_delimiter与
原创 2023-05-06 15:08:31
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最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中。毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容。如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出。第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):第三篇:Hive分区表的导入与导出:第四篇:跨平台传输方案: Hive数据的上传/导入1. 前言 上一篇中
进行hive库迁移过程中碰到的问题1、hdfs数据迁移过程中,使用hadoop distcp /apps/hive/warehouse/userinfo hdfs://10.11.32.76:8020/apps/hive/warehouse/将老库的hive的数据复制到新库中,在测试环境报权限错误,需要添加如下配置<property> <name>dfs.
hbase数据导入到hdfs,主要是通过TableMapper实现读取hbase表数据,写入hdfs目录,话不多说,直接上的代码(亲测可用)package com.test.transform; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs
转载 2023-06-13 18:20:31
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clickhouse-copier跨clickhouse集群数据迁移详解 前言 随着云上 ClickHouse 服务完善,越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上。对于不同数据规模,我们选择不同的方案:对于数据量比较小的表,通常小于10GB 情况下,可以将数据导出为 CSV 格式,在云上集群重新写入数据;使用 clickhouse
elease_date_10' select release_date from item limit 10; insert
原创 2023-04-20 16:42:20
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上传时,涉及到很多IO类,但是最关键的类就是:DFSOutputStream这个类。【0.1.0】下面就开始分析这个类的代码。-------------------------------------------类结构分析-------------------------------------------具体函数分析public synchronized void write(byte b[
本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章,第1.2节,作者: 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者: 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。1.2 使用Hadoop shell命令导入和导出数据到HDFSHDFS提供了许多shell命令来实现访问文件系统的功能
转载 9月前
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鉴于 Hadoop 官网上对 restful 风格的操作指令没有实际的例子,在自己踩坑之后,将常用命令总结如下:1、检查目录状态 Check directory status命令:curl -i "http://localhost:50070/webhdfs/v1/tmp?user.name=istvan&op=GETFILESTATUS" #或者(去掉引号也可以) curl -i ht
参数说明 --connect #关系型数据库连接 --username #关系型数据库连接用户名 --password #关系型数据库连接密码 --table #关系型数据库的表 --columns #查询哪些列 --mapreduce-job-name #hadoop作业job运行的名称 -m #指定MapReduce中map数量(并行度),也是生成的hdfs文件的数量导入没有主键的表
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1、Sqoop概述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。  2、工作机制将导入或导出命令翻
 更新时间:2020年12月16日 15:49:54   作者:Abhishek Prakash   这篇文章主要介绍了如何将 Linux 终端中命令的输出保存到文件中实例操作,操作步骤非常详细,有需要的小伙伴可以按步骤来研究下吧 当你在 Linux 终端中运行命令或脚本时,它会在终端中打印输出方便你立即查看。有时你需要将输出保存到文件中以备将来参
1. 我们采用场景驱动的方式,首先我们编写一段代码package org.apache.hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException;
# Java Hive导出到HDFS中的CSV文件 ## 1. 简介 在大数据处理中,Hive作为一种数据仓库工具,常常用于数据的存储和分析。而HDFS(Hadoop Distributed File System)则是Hadoop的分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据。本文将介绍如何使用Java代码将Hive中的数据导出为CSV文件,并将该文件保存到HDFS中。 ## 2. Hive导
原创 8月前
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1、概述 Impala是Cloudera公司推出,提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎2、Impala的特点 impalak快的原因:1、2、3、6 1、基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式
1000个问题搞定大数据技术体系 正文可以通过命令行接口与 HDFS 系统进行交互,这样更加简单直观。下面就介绍一些 HDFS 系统的常用操作命令。ls使用 ls 命令可以查看 HDFS 系统中的目录和文件。例如,査看 HDFS 文件系统根目录下的目录和文件,命令如下:hadoop fs -ls /递归列出HDFS文件系统根目录下的所有目录和文件,命令如下hadoop fs -ls -R
转载 2023-07-13 23:29:05
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文章目录HDFS读数据HDFS读数据的简要过程HDFS读数据的详细过程HDFS通信协议HDFS常用的Java API编程实现HDFS写数据HDFS写数据的简要过程HDFS写数据的详细过程编程实现HDFS读写数据综合实现 HDFS读数据HDFS读数据的简要过程客户端将要读取的文件路径发送给namenode;namenode获取文件的元信息(主要是block的存放位置信息)返回给客户端;客户端根据返
sqoopSqoop is a tool designed to transfer data between Hadoop andrelational databases. You can use Sqoop to import data from a relationaldatabase management system (RDBMS) such as MySQL or Oracle into
转载 2023-10-29 11:32:53
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