前一篇介绍了java程序的如何编写、使用以及引用到的依赖包。这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序。在我的业务中，分为两段：1. 查询hive表中的信息，通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件。2. 将hive查询到的信息写入到oracle中。对应oozie中的workflow文件如下：${jobTracker}
${nameNode}
${hive_site_pat
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2023-11-17 15:25:23
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在大数据处理系统中，增量导入是一个非常重要的功能，尤其是在使用 Sqoop 和 Hive 进行数据管理时。Sqoop 是一种工具，用于在 Hadoop 和结构化数据存储之间传输数据，而 Hive 则允许我们对大数据进行非常方便的 SQL 查询和分析。本文将详细记录如何解决“Sqoop Hive 增量导入”的相关问题，分为环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦等多个部分。
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# Hive的增量导入
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（HiveQL），用于在Hadoop上执行数据查询和管理。在实际应用中，我们经常需要将数据从其他数据源（如MySQL、Oracle等）导入到Hive中。本文将介绍如何实现Hive的增量导入。
## 增量导入概述
增量导入是指只导入自上次导入后发生变化的数据，而不是重新导入整个数据集。这可以显著
原创
2024-07-21 06:37:20
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1.导入概念在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用 import 关键字。2.增量导入当在生产环境中，我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据，导入数仓后进行后续离线分析。这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍，所以此时需要数据增量导入。增量导入数据分为两种方式：基于递增列
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2024-04-10 14:08:22
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一 在HIVE中创建ETL数据库 ->create database etl; 二 在工程目录下新建MysqlToHive.py 和conf文件夹 在conf文件夹下新建如下文件，最后的工程目录如下图 三 源码 Import.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<root>
<i
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2023-08-29 20:19:45
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1、触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制。该方式是根据抽取要求，在要被抽取的源表上建立插入、修改、删除3个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表，ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据，同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除。为了简单起见，增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息，而只是存储源表名称、更新的关键
增量导入一、说明 当在生产环境中，我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据，导入数仓后进行后续离线分析。这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍，所以此时需要数据增量导入。 增量导入数据分为两种方式： 一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。 二是基于时间列的数据增量导入（LastModified方式）。二、增量导入方式一：Append方式 比
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2023-08-30 12:22:10
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# MongoDB导入Hive的全流程
在大数据环境中，MongoDB和Hive分别是非常流行的NoSQL数据库和数据仓库技术。MongoDB用于管理非结构化数据，而Hive则能将结构化数据转化为SQL风格的查询，用于分析和挖掘数据。本文将详细介绍如何将MongoDB中的数据导入Hive，并提供具体代码示例。
## 1. 环境准备
在进行数据导入之前，您需要确保已经设置好以下环境：
- M
原创
2024-10-13 05:56:37
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前言mongodb的副本集架构，主库和从库的数据相同步，如果主库的机器坏掉，没什么关系，从库上还有相同的副本数据。但如果某人恶意操作或误操作，一下子批量删除或drop整个库，这样主库和从库的数据都会没有，造成巨大损失。因此，对mongodb数据库定期备份是非常重要的。备份如果每次都全量备份，会消耗大量时间，并且对 mongodb性能也有影响，从而需要能增量备份。mongodb的增量备份网上没有现成
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2023-11-23 23:49:58
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文章目录准备工作导入一些准备好的数据一、连接数据库二、增删改查1.创建集合添加数据2.查询文档3.删除文档4.更新文档 准备工作使用Node.js操作MongoDB数据库需要依赖Node.js第三方包mongoose使用 npm install mongoose 命令下载导入一些准备好的数据下载好后，先提前往数据库中导入一些数据 这里有一个user.json文件，将其导入数据库中。 mongo
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2023-10-06 21:55:55
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Sqoop支持两种方式的全量数据导入和增量数据导入，同时可以指定数据是否以并发形式导入。下面依次来看：全量数据导入就像名字起的那样，全量数据导入就是一次性将所有需要导入的数据，从关系型数据库一次性地导入到Hadoop中（可以是HDFS、Hive等）。全量导入形式使用场景为一次性离线分析场景。用sqoop import命令，具体如下：# 全量数据导入
sqoop import
--connect
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2024-01-26 10:28:35
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版本规划: jdk 1.8.0_141 zookeeperk 目录标题Sqoop适用场景Sqoop工作机制Sqoop安装1. 解压安装sqoop2. 配置文件修改3. 加入mysql的jdbc驱动4. 配置环境变量5. 验证启动Sqoop导入1.全量导入mysql表数据到HDFS(1)sqoop命令mysql数据导入hdfs设置(2)sqoop导入hdfs数据分隔符设置(3)maptest个数设置
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2024-07-22 09:49:46
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# Hive增量导入数据库方案
随着数据量的持续增加，增量数据的管理与导入显得尤为重要。Hive作为大数据处理的利器，能有效地解决增量数据的导入问题。本文将详细介绍如何在Hive中进行增量数据的导入操作，并提供相关的代码示例。
## 项目背景
在某电商平台，用户的交易数据每天都会产生，并存储在MySQL数据库中。为了便于分析，我们需要将这些数据定期导入到Hive中。由于数据量较大，每次全量导
原创
2024-08-24 03:37:05
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MongoDB 同步，关键在于要有复制集，由复制集同步到ESElasticSearch ：版本6.3.2 Kibana:6.3.2(可以理解为ES的可视化管理工具) MongoDB: 版本6.0.2ElasticSearch，Kibana 下载：（中文社区）https://elasticsearch.cn/download/ MongoDB 下载：https://fastdl.mongodb.or
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2023-10-02 21:46:19
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今天在将公司的oracle的数据抽取到hive当中，根据时间字段做增量插入，然后合并采用按照id唯一主键的方式进行合并操作。下面的代码是增量导入的操作shell脚本
#!/bin/bash
datenow=$(date -d 'last day' -I)
databases=("FRONTBANK")
sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:自己的数
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2023-12-24 00:07:19
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提前准备mysql数据DROP TABLE IF EXISTS `sqooptest`;
CREATE TABLE `sqooptest` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
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2024-07-23 21:20:45
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目录一、背景二、框架设计三、核心架构核心模块介绍：DataX调度流程：四、目前支持的数据源清单五、案例1.从mysql同步全量数据到hive无分区表的json文件配置2.从mysql同步增量数据到hive无分区表的json文件配置3.从mysql同步全量数据到hive分区表的json文件配置4.从hive同步全量数据到mysql的json文件配置5.从hive同步增量数据到mysql的json文件
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2024-07-01 00:05:03
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#!/bin/bashcurrentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`if [ x"$1" = x ]; thenAK_USR_LOGIN_D 中目前存在的最大的IDmaxid=`hive -e "se
原创
2022-07-02 00:00:54
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# 项目方案：事实表的增量导入到Hive
## 1. 引言
在数据仓库中，事实表是存储了业务事实数据的表格，通常包含了大量的记录。当我们需要将事实表的数据导入到Hive中时，如果事实表的数据量较大，那么全量导入可能会非常耗时和耗资源。因此，我们需要设计一个方案来实现事实表的增量导入，以提高导入的效率和性能。
## 2. 方案概述
本方案的目标是实现事实表的增量导入到Hive。我们将采用以下
原创
2023-12-07 10:14:56
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设置队列set hive.execution.engine=mr;SET mapreduce.job.queuename=root.users.liuwenchao; 配置案列
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.parall
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2024-06-29 11:24:10
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