1、首先打开虚拟机，运行一下两条命令打开hadoop：start-dfs.shstart-yarn.sh 2、进入hive目录下，启动metastorehive --service metastore3、使用jdbc访问hive，启动 hiveserver2bin/hive --service hiveserver24、启动 beeline 客户端（需要多等待一会）bin/b
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2023-07-03 16:29:35
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问题记录最近发现kudu日志爆满，info信息全部输出保存在了日志文件里，需要配置日志输出级别：首先登录了kudu监控页面：http://xxxxx:8051 发现Command-line Flags里的--minloglevel=0修改/etc/kudu/conf/master.gflagfile 和 /etc/kudu/conf/tserver.gflagfile 这两个文件，加上
效果展示[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YYZMeccW-1640344966005)(/Users/lifuwei/Library/Application Support/typora-user-images/image-20211224170025068.png)]我的大致思路是1、写了一个udf函数，这个函数的作用就是把对应的ip转换成省份，这个
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2024-02-03 02:10:50
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# MySQL分块导入Hive实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用MySQL分块导入Hive。MySQL是常用的关系型数据库，而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具。通过将MySQL中的数据导入Hive，可以方便地进行大规模数据处理和分析。
## 2. 实现步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 连接到M
原创
2024-01-13 05:28:53
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# MySQL导入Hive使用Sqoop的实践指南
在大数据时代，数据迁移和整合成为了一个常见的需求。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库工具，它们之间的数据迁移可以通过Apache Sqoop实现。本文将详细介绍如何使用Sqoop将MySQL中的数据导入到Hive中。
## 环境准备
首先，确保你的系统中已经安装了以下组件：
- MySQL数
原创
2024-07-26 03:49:25
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# Hive 导入 MySQL 的 Java 实现指南
在大数据技术的背景下，Hive 和 MySQL 都是广泛使用的数据存储与处理工具。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，主要用于处理大规模的结构化数据，而 MySQL 是一个常用的关系型数据库管理系统。将 Hive 中的数据导入到 MySQL 中，或者反向操作，都是许多开发者常常需要完成的任务。
本文将为刚入行的小白详细讲解
前几天建民老大给我们进行了第二次的Hive测试，很遗憾，题目很简单，但是我一下午一项都没实现。 而导致我最终也没实现的原因，就是sqoop的一些配置的问题。 因为建民老大说要在mysql里清洗数据，然后上传到Hive里，我请洗完之后就开始按照模板语句上传到Hive，但是一直报错，看教程说要把Hive的lib目录下的Hive开头的包全都复制到sqoop的lib目录下，但是依然报错。报错的语句
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2023-06-12 22:32:30
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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内容摘要：本文主要是对--update-mode参数的用法进行了验证。结论如下：--update-mode模式有两种updateonly（默认）和allowinsertupda
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2024-02-20 11:26:52
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Navicat数据库之间导入导出1.双击要导出的数据库，右键选转储SQL文件...，选择要保存的文件夹。 2.点击开始后，开始导出。 数据库导入1.新建数据库，数据库的名字必须和导入的数据库文件一致。 2.在新建的数据库右键，选择运行SQL文件... 3.文件中填入需要导入的文件。下一步即可导入。 服务器数据库copy到本地数据库，Navicat分
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2017-08-24 23:08:00
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环境准备JDK 1.8Hadoop环境 集群模式(伪分布式亦可），3.3.0hive环境 3.1.2mysql环境 5.7sqoop工具 1.4.7_hadoop以上工具安装步骤省略，hadoop集群安装参考配置hive及初始化配置元数据到mysql编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" s
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2024-07-24 04:50:06
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1.首先在hive中建表（尽量与mysql字段对应） 2. 将mysql中的表导出 txt格式 3.通过hadoop 上传到HDFS上命令hadoop dfs -put /home/hadoop/dim_station_trans_com_info.txt /user/hive/external/tables/dim/dim_station_
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2023-05-30 13:08:35
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文章目录前言一、Sqoop是什么，import操作是怎样？二、Mysql到HDFS1.创建Mysql表2.插入数据3.import到HDFS三、Mysql到Hive总结 前言提示：本教程使用环境为： CentOS6.5 CDH5.3.6 本教程将演示由Mysql到HDFS和Mysql到Hive两种导入过程， 由于版本不一致可能会有操作上的不同。如果目前仍没有搭好Sqoop环境，请看最简便Cent
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2023-12-01 08:42:47
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一、场景描述 公司需要的一些数据是自己收集的，收集的时候存储在mysql中，现在需要将mysql中的存储的数据导入到hive库中。 网上查看教程找到很多的导入方式都报错，描述最多的是sqoop导入。Sqoop（SQL-to-Hadoop）：主要用于传统数据库和hadoop之间的传输数据。 但是hive环境是我自
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2023-10-06 20:43:54
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# Mysql导入Hive中文乱码解决方法
## 1. 流程概述
下面是解决“mysql导入hive中文乱码”的流程概述：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|------|--------------|---------------------------------|
| 1 | 创建外部表 | `CREA
原创
2023-12-18 09:43:41
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## Mysql导入到Hive的流程
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 导入数据到Hive表 |
### 详细步骤及代码
#### 步骤1：创建Hive表
在Hive中创建表，用于存储导入的Mysql数据。
```sql
CREATE TABLE my_table (
id INT,
nam
原创
2023-08-11 18:10:42
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# Kettle MySQL批量导入Hive的详细指南
在大数据时代，数据的迁移和转换是个常见的需求。为了将MySQL中的数据批量导入Hive中，我们可以使用Kettle（也称为Pentaho Data Integration，PDI），这是一款强大的开源ETL工具。以下将详细介绍如何实现这一流程。
## 流程概览
在开始之前，我们需要明确整个流程的步骤。下表展示了从MySQL到Hive的数
# 实现“sqoop mysql导入hive 乱序”的步骤
## 概述
在数据处理过程中，有时候需要将MySQL中存储的数据导入到Hive中，并且需要保持乱序。Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具，可以很方便地实现这个功能。
## 流程步骤
下面是实现“sqoop mysql导入hive 乱序”的步骤，我们将一步步地教你如何操作：
```mermaid
erDi
原创
2024-02-28 07:35:44
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# 使用 SeaTunnel 抽取 MySQL 数据导入 Hive
在大数据的生态系统中，数据抽取和导入是一个非常常见的需求。本文将引导初学者利用 SeaTunnel 来实现从 MySQL 中抽取数据并导入到 Hive 的过程。我们将概述整个流程，并逐步详解每一部分的代码与配置。
## 一、流程概述
下面是实现这一过程的步骤：
| 步骤 | 描述
### Kettle MySQL导入Hive失败解决方案
作为经验丰富的开发者，我将帮助你解决“kettle MySQL导入Hive失败”的问题。首先，让我们通过以下表格了解整个处理流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从MySQL数据库中读取数据 |
| 2 | 使用Kettle工具将数据导入Hive |
| 3 | 确认数据成功导入Hive中 |
接
原创
2024-03-19 06:20:44
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# MySQL向Hive导入数据
在数据处理和分析的过程中，我们常常需要将数据从一个数据库中导入到另一个数据库中进行处理。本文将介绍如何将数据从MySQL数据库导入到Hive数据库中。
## 简介
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，而Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施。在很多场景下，我们需要将MySQL中的数据导入到Hive中进行进一步分析和处理。
## 准备
原创
2023-09-04 16:10:00
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