# HDFS导入MongoDB的指南
作为一名开发者，在数据处理和存储的工作中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MongoDB都是非常常用的工具。我们的目标是将HDFS上的数据导入到MongoDB数据库中。下面将会通过一系列步骤来进行说明，并通过相应的代码示例来帮助你理解每一步的实现方法。
## 流程概述
以下是整个HDFS导入MongoDB的工作流
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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基本概念与常用命令 为什么我们要使用MongoDB？特点: 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据。模式自由。支持动态查询。支持完全索引，包含内部对象。支持查询。支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascri
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2023-08-25 18:31:08
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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
# 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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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
# 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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今天简单分享一下MongoDB使用过程中的一些性能优化，其实并不只适用MongoDB,其他数据库多少也可适用。 首先先随机导入一千万条数据。这里我分段导入的，因为mongo的BsonDocument一次导入的数据有限制，之前有一次最多导入20w左右，当然那次的对象字段要多很多，所以本次测试每次导入为10w。咻咻咻咻咻咻咻咻咻咻的一声就导完了。/// <summary>
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2023-06-13 18:49:17
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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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最近我同事做了一个PHP项目，其中有一个功能是 上传excel文件并将数据导入mongodb某个集合中。通常的做法是 写一个上传文件的页面，然后后端 读取 这个文件，利用phpexcel类库将这个excel文件中的数据读入到某个数组中，然后循环写入monogodb的某个集合中。 经过实践成功搞定。文件小的时候一切OK，但是当上传的文件很大的时候，或者说数据量很大的时候，上面的办法就发生问
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2024-04-24 12:23:35
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将这个工具放到你要处理的表格所在的目录，比如上图中有一个年级表的示例文件确保已启动mongodb服务双击脚本工具，启动控制台，会提示你输入要连接/创建的数据库名以及表格所在路径（留空则默认会检查当前目录以及当前目录下的“data”文件夹（如果有的话）），由于我们已经把脚本和表格放在了同一目录下，所以这里直接回车即可等待程序执行完毕后，按任意键退出控制台在mongo compass中可以查看数据库被
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2023-08-13 23:17:08
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在有了一台云服务器之后，我们就可以把写在本机上的程序，搬到服务器上了。采用WinSCP在本机和服务器之间交换文件；FinalShell来操作服务器。1、mongodb-本机到服务器2、Django-Github到服务器在本机上写的django项目被我push到了GitHub仓库中，因此不需要用WinSCP传输，直接敲命令即可。cd到你想要保存项目的目录中，然后采用git clone+<ssh
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2024-06-20 08:09:14
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1、将文件下载到某个目录下D :\QQ\files\936139422\FileRecv\mongodata\grades2、进入mongodb的bin目录，使用cmd命令，进入命令行#3、 在命令行进行操作，使用mongoimport命令进行文件的导入。mongoimport --db sampleDB --collection grades2 --file
D:\QQ\files\93613
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2023-05-31 14:40:23
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1.node安装 导入数据的模块cnpm i node-xlsx -S2.实现数据导入 ---- 读取文件信息var xlsx = require('node-xlsx'); // 数据导入模块
// 导入的文件的绝对路径
var xlsxfile = "E:/myapp/product.xlsx"
router.get('/upload', function (r
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2023-06-18 15:00:15
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最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是
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2024-02-19 00:44:49
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八、Mongodb 中数据导出与导入（1）导出数据导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器，也可以是远程的，所以，都有如下通用选项。 利用mongoexport -h host主机 –port 端口 -d 指明使用的库 -c 指明要导出的集合 -o 指明要导出的文件名 –csv指定导出的csv格式 -q 过滤导出 -f field1 field2 列名 -u username 用户名 -p
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2023-06-12 14:42:36
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