oracle中对JSON数据处理背景在公司接手的项目碰到这么一个表，里面有一列数据保存的是JSON字符串。如果说这一列是一些配置数据，不需要应用到筛选和过滤，只是跟着主键去获得的数据，那你这么做并没有什么不妥。但事实是，这一列需要检索和过滤数据，这**居然是遍历全表，再把json数据转换成对象去遍历匹配。我服了，你咋这么能呢？喜欢这样玩为什么当初不用MongoDB？查了一下文档，知道Oracle
环境准备系统 centos 7java 1.8hadoop 2.7ES 7.15.2 准备hadoop本地运行环境获得Hadoop文件链接：https://pan.baidu.com/s/1MGriraZ8ekvzsJyWdPssrw 提取码：u4uc配置HADOOP_HOME解压上述文件，然后配置HADOOP_HOME，注意修改地址。获得工程代码https://github.com/B
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2023-05-30 16:36:01
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Hadoop编程——从HDFS导入数据到Elasticsearch一、Elasticsearch for Apache Hadoop安装1.1 官网下载zip安装包1.2 maven方式下载1.3 将ES-hadoop 的jar包加入环境变量二、准备数据三、从HDFS读取文档索引到ES四、API分析Hadoop编程——从HDFS导入数据到ElasticsearchElasticsearch for
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2023-07-14 10:42:00
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如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“Bulk Load”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源。
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2024-08-23 13:58:49
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------------本文笔记整理自《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战》范东来一、数据导入1.1.装载数据--将HDFS文件中数据 追加 导入Hive表
> use test; --切换为test数据库
> load data inpath '/user/hadoop/data' into table test;--导入表test
> load data in
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2024-02-15 14:52:57
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目前随着HBase的上线，需要将各种零散的数据源陆续导入到HBase中。根据自己的使用下来的感受，总结导入方式有以下几种：第一：命令行导入第二：编写MR程序导入第三：采用javaAPI的方式导入第四：使用Sqoop方式导入 第一种很简单。不适合从已存在的数据中导入，就是兼容性不好。第二种细分为三类：总体来说，数据都是放在HDFS上面。第一类使用TableOutputFormat的方式，
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2023-07-12 18:05:13
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流量回放怎么实现？有哪些问题和挑战？能给我们带来多少收益？本专题将通过vivo流量回放在项目落地实践给大家提供一些借鉴和参考。
一、为什么要使用流量录制与回放？1.1 vivo业务状况近几年，vivo互联网领域处于高速发展状态，同时由于vivo手机出货量一直在国内名列前茅，经过多年积累，用户规模非常庞大。因此，vivo手机出厂内置很多应用，如浏览器、短视
1.在很多时候，我们有游戏物体需要加载时，我们一般考虑从配置文件下加载进来。所以我们今天介绍一下如何使用Json文件来存储数据并且加载进代码中。 首先要了解： JsonUtility.fromjson:把Json信息转化为一个对象JsonUtility.tojson：把一个对象转化为json信息序列化：为了传输方便，将要传输的对象序列化为二进制的数据流，效率极高，接收时通过反序列化转化为对象，简而
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2023-11-11 20:15:37
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# HDFS数据导入Hive
## 简介
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，可以提供类似于SQL语言的查询和分析功能。Hive使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其存储系统。本文将介绍如何将HDFS中的数据导入Hive表中，并提供代码示例。
## 步骤
### 步骤一：创建Hive表
首先，我们需要在Hive中创建一个表来存储导入的数据。可以使用Hiv
原创
2023-07-31 17:33:12
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# HDFS 数据导入 Spark 的完整指南
在大数据生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和Spark通常是组合使用的。对初学者而言，将HDFS中的数据导入到Spark中可能会显得复杂，但只需根据一定步骤进行操作，就能轻松实现。本文将指导你完成这一流程。
## 整体流程
下面的表格概述了整个流程：
| 步骤 | 说明
五, Hive-数据的导入和导出5.1 数据导入法1, 向表中装载数据(load)[案例实操]创建表加载本地文件到此表中加载HDFS文件到此表中不进行覆盖执行load之后, HDFS的inpat路径中就不再含有这个数据文件, 因为这个文件被移动到hdfs中存储hive数据的目录中(在hdfs中默认路径为 /user/hive/warehouse/表名)去了.加载HDFS文件到此表中进行覆盖法2,
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2023-08-18 22:47:32
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日志接入es与hdfs流程Filebeat轻量级日志采集工具，代替logstash部署在采集机，可减轻采集机机器压力。Filebeat解压即可使用。Filebeat注册为系统服务：PowerShell.exe -ExecutionPolicy UnRestricted -File install-service-filebeat.ps1修改配置文件filebeat.ymlfilebeat.pros
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2024-04-25 13:06:48
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使用帮助Sqoop help 查看所有的sqoop的帮助Sqoop help import 查看import命令的帮助 Eg: sqoop导入到HDFS的一个简单示例:sqoop import--connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore--username hiveuser--password redhat--table TBL
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2023-11-13 13:12:59
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Newtonsoft.Json读取txt并存到SQL service 数据库！
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.IO;
using Newtonsoft.Json;
using Newtonsoft.Json.Linq;
usi
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2024-05-16 06:54:44
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从关系型数据库(mysql,oracle)中通过sqoop迁移到Hadoop(HDFS,Hive,Hbase)时，使用import 从Hadoop(HDFS,Hive,Hbase)中通过sqoop迁移到关系型数据库(mysql,oracle)时，使用export1.利用sqoop实现mysql数据和hdfs数据互导1.1mysql——>hdfs：准备一张表：scorecreate table
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2024-03-25 21:56:03
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将数据从HDFS导入到MySQL的过程实际上是数据迁移中的一个常见需求，尤其是在大数据处理过程中。本文将详细解释这个过程的关键环节，并通过实际案例分析，探讨中间遇到的错误及其解决方案。
## 问题背景
在一个大数据处理系统中，用户需要将存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据导入到关系型数据库MySQL，以便于后续的分析和报告。以下是用户场景的还原：
- 用户需要定期迁移HDFS
文章目录HiveHDFSMySQL三者的关系 Hive、MySQL 和 HDFS 是三个不同的数据存储和处理系统，它们在大数据生态系统中扮演不同的角色，但可以协同工作以支持数据管理和分析任务。HiveHive 是一个基于 Hadoop 生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL），允许用户执行数据分析和查询操作。Hive 不存储数据，
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2024-09-15 21:32:06
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HDFS数据存储HDFS client上传数据到HDFS时，首先，在本地缓存数据，当数据达到一个block大小时。请求NameNode分配一个block。NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client。 HDFS client会直接和DataNode通信，把数据写到DataNode节点一个block文件里。核心类DistributedFileSystemHDF
简单介绍使用Sqoop工具将MySQL的数据导入到HDFS
原创
2022-02-12 11:07:28
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## HDFS导入数据到Hive
在大数据领域，Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hive 是两个非常重要的组件。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高容错性以及高吞吐量。而Hive则是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了数据的提取、转换和加载（ETL）功能，使用户能够使用类似于SQL的HiveQL查询语言进
原创
2024-01-17 10:59:28
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