Sqoop的简单使用案例之数据导出 文章目录Sqoop的简单使用案例之数据导出写在前面导出数据的演示说明导出的前置说明export的基本语法HIVE/HDFS数据导出到RDBMS脚本打包数据导出失败的原因分析 写在前面Hadoop版本：Hadoop-3.1.3
Linux版本：CentOS7.5
Sqoop版本：Sqoop-1.4.6
MySQL版本：MySQL5.7
Hive版本：Hive-3.
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2024-06-27 08:27:37
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将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，例如hdfs，例如mysql等等
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2023-05-25 07:55:12
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有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地，这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的。数据导入至本地的HQL语法如下：
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;
但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A，使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码，同时，后续提取字
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2023-10-12 21:51:29
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导入： 1从本地导入： load data local inpath ‘/home/1.txt’ (overwrite)into table student; 2从Hdfs导入： load data inpath ‘/user/hive/warehouse/1.txt’ (overwrite)into table student; 3建表导入： create table student1 as s
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2023-06-12 20:43:45
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author: lfsqoop export 使用说明--export-dir 和 (--table和--call中的一个)是必须的。指定了将要填充的表（或将要调用的存储过程），以及hdfs包含资源数据的目录--columns 默认将查询出表中所有的字段。通过这个参数可以选择列的子集并控制它们的顺序，使用逗号分割，例如：–columns “col1,col2,col3”。 注意，columns参数
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2023-08-21 17:36:31
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# 从Hive导出数据到文件的方法
在大数据处理中，Hive是一个非常流行的数据仓库工具，它可以方便地通过SQL语句进行数据查询和处理。有时候，我们需要将Hive中的数据导出到外部文件中，以便进行进一步的分析或分享给其他团队。本文将介绍如何使用Hive将数据导出到文件，并附上代码示例以供参考。
## 导出数据的流程
首先，让我们通过流程图来了解从Hive导出数据到文件的整个流程。
```m
原创
2024-06-20 06:09:40
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# Hive导出数据到Kafka的完整指南
在大数据处理的生态系统中，Apache Hive和Apache Kafka都是非常流行的工具。Hive主要用于数据仓库，方便对大规模数据进行分析，而Kafka则是一种高吞吐量的消息队列，适合做流式数据处理。将Hive中的数据导出到Kafka，可实现数据的实时处理和分析。本文将为您详细介绍如何实现这一过程，包括代码实例和序列图。
## 为什么将Hive
导出命令：hive-e"selectconcat_ws(',',nvl(name,''),nvl(phone,''),nvl(id,''),org)asdtfromsouche">souche1.csv编码转换：linux系统显示utf8windowgbkiconv-fUTF-8-c-tGBKsouche1.
原创
2018-12-21 14:48:58
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# Hive导出数据到HDFS
## 流程概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL语法类似于传统数据库的查询能力。当我们在Hive中完成数据的处理和分析后，有时候需要将结果数据导出到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中进行进一步的处理或存储。下面是将数据从Hive导出到HDFS的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个表
原创
2023-07-31 17:22:22
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# Hive导出数据到本地
在大数据处理中，Hive是一个流行的数据仓库解决方案，它提供了一个SQL接口来查询和分析大规模数据。然而，有时我们需要将Hive中的数据导出到本地文件系统，以便在其他系统或工具中使用。本文将介绍如何使用Hive导出数据到本地，并提供相应的代码示例。
## 导出数据到本地文件系统
我们可以使用Hive的`INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTOR
原创
2023-08-13 15:15:11
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# Hive 导出数据到 MySQL 的方法
Hive 是一个数据仓库软件，它便于在 Hadoop 上进行数据的查询和分析。尽管 Hive 易于操作和处理大量数据，但有时候我们需要将处理后的数据导出到关系型数据库中，比如 MySQL。本文将介绍如何将 Hive 中的数据导出到 MySQL，并提供示例代码以供参考。
## 1. 环境准备
在将 Hive 数据导出到 MySQL 之前，你需要确保
## 导出Hive数据到ES的流程
为了将Hive中的数据导出到Elasticsearch（ES），我们需要按照以下流程进行操作：
### 步骤概览
下表展示了导出Hive数据到ES的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建一个外部表用于导出数据 |
| 步骤 2 | 将Hive表的数据插入到外部表中 |
| 步骤 3 | 创建Elastics
原创
2023-12-03 14:10:47
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# Hive 导出 JSON 数据的全面指南
在现代数据处理和大数据分析中，Apache Hive 是一个流行的工具，用于高效地处理和查询大规模的数据集。本文将讨论如何将 Hive 中的数据导出为 JSON 格式，并提供相关代码示例，让您在实际操作中更为便捷。
## 什么是 Hive？
Apache Hive 是一个数据仓库软件，可以在 Hadoop 分布式文件系统上存储数据，使用 Hive
前言：如何导出Hive中的数据，我接触到的有五种方式。接下来以student表为例进行介绍：1. Insert导出1.1 导出数据到本地insert overwrite local directory '/opt/bigdatacase/export_dir/student' select id,name from student; 可是各个字段之间的数据都连在一起了，所以我们应该格式化导出的数据
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2023-05-30 11:30:12
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不管企业数据平台的底座是企业级数仓平台 eds，还是大数据数据湖 datalake，或者当前大热的湖仓一体 lakehouse， 抑或所谓的数据中台，大数据与RDBMS之间的数据导入和导出都是企业日常数据处理中常见的一环，该环节一般称为 e-t-l 即 extract-transform-load。市面上可用的 etl 工具和框架很多，如来自于传统数
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2024-01-16 19:08:27
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零．Hive导出数据的方式有三种分别为 （1）导出到本地文件系统； （2）导出到HDFS中； （3）导出到Hive的另一个表中。一 导出到本地文件系统hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/santiago/data/hive_data'
> SELECT * FROM test;
santiago@slave1:~/data/
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2023-05-30 09:10:42
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背景：后台有小伙伴问我，做数据分析的时候，经常会用到hive -e "sql" > result.csv，然后将结果导入到excel中，可是使用hive -e导出后默认的分隔符是\t，excel无法识别，所以需要将\t 转成（逗号） 该如何让做呢？
方案一：使用linux管道符替换
hive -e "set hive.cli.print.header=true;select *
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2023-07-07 00:05:44
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文章目录需求整库导入常用参数通用参数导入控制参数输出格式参数输入分析参数Hive参数代码生成参数 需求最近在迁移老数据的时候需要把mysql的整个库全部迁移到hive，由于mysql的表和库比较多，建表麻烦，所以只有祭出神器–sqoop的整库导入。整库导入sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://ip:3306/dbname --usern
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2023-11-10 22:34:18
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查询数据：
use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10;
use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;
#设置显示当前使用的数据库
set hive.cli.
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2023-08-25 17:51:38
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基本知识：Sqoop导出的基本用法：https://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_syntax_4 的10. sqoop-export 内容本文主要是对--update-mode参数的用法进行了验证。结论如下： --updat
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2021-06-25 14:56:00
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