问题一：导入的列有换行符等其他字符如何解决有一张新闻表，其中有一个字段类型为clob，为新闻的内容，里面有各种字符，其中就包括hive中默认的分隔符和自定义的分隔符。这样当导数据到hive中就会造成数据混乱。单个方案都没有解决，但是综合两个地址中的方案解决了--map-column-java和--map-column-hive两个参数都要显示给出；还需要设置--hive-drop-import-d
# 定义变量名字hive='/usr/bin/hive'hive_database=''field_segmentation='\001'ex0-01-01if [ -n "$1.
原创
2023-01-09 18:02:43
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ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、
平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。旗鼓相当：Datastage与Powercenter：就Datastage和Powercenter而言，这两者目前占据了国内市场绝大部分的份额，在成本上看水平相当，虽然市面上还有诸如Business Objects公司的D
方案最近数据异构的项目时需要将MongoDB的数据导入Hive数据仓库中，总结了下，得出一下四种导入方案 1. mongoexport json文件导入 2. mongoexport csv文件导入 3. hive映射mongo库 4. mongodump bson 导入mongoexport json文件导入缺点：mongo导出的json文件中，存在“$”符号，这在hive中无法识别方案
在流程化中，我不太清楚其他朋友是怎么做的，这里参考我司的数据仓库的调度逻辑将sqoop脚本放到shell里执行，最终结果能基本解决后期日常维护、代码重用的需求；注意这里只讨论从数据源获取数据到hive而不包括在hive中对数据的处理脚本，但是是值得参考的目标 根据需要每天从业务库导入前一天的数据，在hive中生成一个日表，格式与数据源保持一致即可，比如今天2015年5月11日，那么我们将在
1、 软件版本说明：Goldengate 12c 12.2.0.1 forOracle （源端 ）Goldengate 12c 12.2.0.1 for Bigdata ( 目标端)Oracle 11g 11.2.0.4.0 (注oracle 数据库必须是11.2.0.
原创
2016-11-17 12:52:17
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# 使用Logstash将MQ数据抽取到Hive
本文将教会你如何使用Logstash将MQ数据抽取到Hive。Logstash是一个开源的数据收集引擎，它能够从多种来源收集数据，并将数据转发到多种目的地。在我们的场景中，我们将使用Logstash从MQ中获取数据，并将其导入到Hive中进行存储和分析。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程，在这个过程中，我们将使用Logstash、
第一步：查找minio最新依赖，通过maven查询网站查询,这搜索框输入minio， 也可以查看MinIO官网https://docs.min.io/docs/java-client-quickstart-guide.html 如下:点击minio进入查看maven依赖，可以看到最新版为8.3.4<dependency>
<groupId>io.minio</
Kettle是来自国外的一款开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装。Kettle可以帮助你实现你的ETTL需要：抽取、转换、装入和加载数据数据，且抽取高效稳定。Kettle这个ETL工具集，翻译成中文名称应该叫水壶，寓意为希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出。它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你
1 kettle安装及运行kettle官网下载地址,下载完毕后大概有800多m 下载完毕后，直接解压，双击Spoon.bat进行运行。 如果在你的电脑上启动之后，没有进入下面的页面，那么就换台机器。修改 Spoon.bat中java内存参数不一定好使。if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms1024m"
公司有需求将两张业务表从oracle迁移至mysql，表的数据量大概3000W左右，在对比了各种迁移方法后，决定使用kettle。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。kettle的数据抽取主要在于抽取数据，而没有考虑数据库的函数、存储过程、视图、表结构以及索引、约束等等，如果想对这些内容进行迁移，就
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2023-10-10 13:32:22
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在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务, 也就是进行数据清洗和数据转换.在业务系统中, JSON 是一个非常常见的数据格式, 在前后端交互的时候也往往会使用 JSON, 所以从业务系统获取的数据很大可能性是使用 JSON 格式, 所以就需要 Spark&n
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2023-06-20 09:31:02
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# 使用 Sqoop 抽取 MySQL 数据到 Hive 的流程详解
欢迎来到数据工程的世界！今天我们将学习如何利用 Sqoop 抽取 MySQL 中的数据，并将其导入到 Hive 中。Sqoop 是一个强大的工具，专门用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据。我们将结合具体的步骤和代码示例，帮助你深入理解这个过程。
## 流程概述
下面是将 MySQL 数据抽取到 Hive 的一个
抽取：所有的数据抽取类的步骤都放在Input（输入）类别下，输入类的步骤，顾名思义就是从外部数据源抽取数据，把数据输入到Kettle的数据流中。一般来说准备要读取的数据（尤其是文件类数据）的功能，往往在作业里完成，实际读取数据才在转换着一层。 一、处理文本文件 总体来说文本文件分两类: 1、分隔符文件：这种文件里，每个字段或列都由特定字符或制表符分隔。通常这类文件也称CSV（逗
1.文件的完全去重打开kettle创建一个转换并命名为repeat_transform。添加"CSV文件输入”和“唯一行（哈希值）”控件。如下图。 双击“CSV文件输入”进入界面，单击“浏览”选择所要处理的文件。单击“获取字段”，kettle将自动检索csv文件，并对文件中的字段类型、格式、长度、精度等属性进行分析。如下图 单击“预览”查看处理的文件是否加载到csv文件输入流中
# SparkSQL增量抽取MySQL数据到Hive
在大数据领域，数据的抽取、转换和加载（ETL）是一个重要的过程，尤其随着数据量的增加，如何高效地增量抽取数据就显得尤其关键。本文将介绍如何使用SparkSQL实现增量抽取MySQL数据到Hive，并给出具体代码示例。
## 1. 增量抽取的基本思路
增量抽取的基本思路是通过调取MySQL中变化的数据，并将这些数据加载到Hive中。为此，我
方案一： 方案二： 方案三： 使用sqlloader从spark任务提交节点读取文件导入到oracle。 为什么操作，原因直接从spark中读取hive中的数据使用网络IO连接到集群外的oracle服务器是spark集群不乐意做的事情，对SPARK宝贵的网络IO来说开销特别大。
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2017-06-15 15:16:00
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一.同步思路Mysql数据导入oracle中思路：首先在oracle中建一张和mysql中表中字段一样的表(oracle中的表字段要包含mysql中表的字段)，然后再在oracle中建一张只存id的表，当使用kettle的job时，首先执行一个sql查询oracle中的id表的id的最大值(因为mysql中的id设置是自增长的),然后表输入的时候执行sql查询mysql中要导入的表的数据，这里的s
# 从零开始学习Spark数据抽取
## 介绍
欢迎来到Spark数据抽取的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Spark数据的抽取。在本文中，我将向你展示整个流程，并为你提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
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flowchart TD
A[开始] --> B[连接数据源]
B --> C[创建SparkSession]
C
## 从Spark读取数据到Hive
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具。在许多情况下，我们需要将Spark处理的数据存储到Hive中进行进一步分析和查询。本文将介绍如何使用Spark将数据读取并存储到Hive中。
### 流程图
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flowchart TD
start[Start] --> rea
