背景：近期使用sqoop导入oracle 数据时，按格式 --connect jdbc:oracle:thin:@IP:port:service_name时导入数据不成功，提示 ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID given in connect descriptor，经过查看下面的文章，原因是本次连接的数据库是使
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2023-10-20 19:01:17
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一.先创建一个小表(test_01)进行测试(主节点IP:169.254.109.130/oracle服务器IP:169.254.109.100)1.测试连接oracle;sqoop list-tables --connect jdbc:oracle:thin:@169.254.109.100/ciicods --username odsuser --password odsuser2.创建HDF
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2023-11-12 12:26:36
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一.先创建一个小表(test_01)进行测试(主节点IP:169.254.109.130/oracle服务器IP:169.254.109.100)1.测试连接oracle;sqoop list-tables --connect jdbc:oracle:thin:@169.254.109.100/ciicods --username odsuser --password odsuser2.创建HDF
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2023-12-15 10:20:11
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选择一台服务器（安装过 hive 的服务器 node2,node3 都可以）这里我们选择 node3 安装 sqoop上传:将 sqoop 安装包上传到
原创
2022-07-01 20:45:33
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# 使用 Sqoop 连接 MySQL 的测试
随着大数据时代的来临，许多企业都开始用 Hadoop 作为数据处理和存储的主要平台。而 Sqoop 作为 Hadoop 生态系统中的一项重要工具，主要用于在 Hadoop 和关系数据库之间高效地传输数据。在这篇文章中，我们将详细介绍如何测试 Sqoop 连接 MySQL 数据库，并提供相应的代码示例和状态图。
## 什么是 Sqoop？
Sqo
# 利用Sqoop链接MySQL进行数据迁移
在大数据时代，如何有效地将数据从关系型数据库导入到Hadoop生态系统中是一项重要的任务。Apache Sqoop正是为此而生的工具，它能够快速且安全地在Hadoop和关系型数据库之间传输大量的数据。本文将介绍如何使用Sqoop链接MySQL进行数据迁移，并提供代码示例。
## 什么是Sqoop？
Sqoop是一个用于在Hadoop和结构化数据存
提示：以下操作是在Xshell终端进行的，导入数据后若在Xshell终端上查看导入的数据，数据中的中文会出现乱码。要在Linux系统（最好是在可视化的Linux系统端）中去查看数据不会出现乱码。本人刚开始一直都是在Xshell上进行数据的导入、查看测试，花了一天时间解决“乱码”情况都没解决，最后才知是Xshell终端的问题，这里提示一下。一、利用Sqoop，从Oracle到HDFS第一步：把Ora
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2023-11-27 15:23:48
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在处理“sqoop连接mysql测试”这个问题时，经常会遇到一些挑战，特别是在连接参数、网络配置以及性能方面。本文将详细介绍如何通过参数解析、调试步骤、性能调优和最佳实践来有效解决这一问题，并探讨相关的生态扩展。
## 背景定位
在大数据处理中，Sqoop是一个非常重要的工具，它用于在Hadoop和关系数据库之间传输数据。尤其是在连接MySQL时，适当的配置可以显著提高数据导入和导出的效率。然
# 如何测试 Sqoop 连接 MySQL
在大数据时代，Sqoop 是用于在 Hadoop 和关系数据库（如 MySQL）之间转移数据的重要工具。如果你是一名刚入行的小白，想要测试 Sqoop 连接 MySQL，那么本文将为你提供一个全面的指导。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现 Sqoop 连接 MySQL 的测试。以下是整个过程的简单表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 03:43:50
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# Sqoop、Hive与MySQL的测试与整合
在大数据生态系统中，Sqoop、Hive和MySQL是三个经常一起使用的重要组件。Sqoop是一种用于在关系数据库和Hadoop之间高效传输数据的工具，Hive则是一个用于管理和查询大型数据集的工具，它基于Hadoop。MySQL是一种流行的关系数据库管理系统。在本文中，我们将探讨如何通过Sqoop将MySQL中的数据导入到Hive中，并进行基本
原创
2024-09-18 06:11:04
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在我的日常工作中，时常需要进行数据处理和分析，其中使用 *Sqoop* 连接 *MySQL* 数据库是个重要的任务。今天，我将详细记录如何测试 *Sqoop* 链接 *MySQL* 的过程，并分享我的发现以及一些最佳实践。
## 环境预检
在正式开始之前，我首先要确保我的环境已经满足 *Sqoop* 和 *MySQL* 的运行要求。以下是我的硬件配置表：
| 组件 | 规格
在使用命令导数据过程中，出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1：File does not exist: hdf
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2024-08-03 14:15:20
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网上已经有很多关于这方面的资料，但是我在使用过程中也遇见了不少问题1. sqoop 的环境我没有自己搭建 直接用的公司的2. oracle 小白怕把公司环境弄坏了，自己用容器搭建了一个docker pull docker.io/wnameless/oracle-xe-11gdocker run -d -p 2022:22 -p 1521:1521 -p 8080:8080 --name
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2023-11-30 15:38:11
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sqoop基于Hadoop与Hive Hadoop https://.cnblogs.com/xibuhaohao/p/11772031.html Hive https://.cnblogs.com/xibuhaohao/p/11772481.html 回到顶部 一、下载sqoop sq
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2021-06-08 10:06:00
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# Sqoop 测试连接远程 MySQL
## 介绍
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具。它可以将数据从关系型数据库中导入到Hadoop中，也可以将数据从Hadoop导出到关系型数据库中。
在使用Sqoop之前，我们需要先测试连接是否成功。本文将介绍如何使用Sqoop测试连接远程MySQL数据库。
## 前提条件
在开始之前，确保已经安装了Sqoop和MySQ
原创
2023-07-27 18:22:08
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# 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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#Oracle的连接字符串，其中包含了URL，SID，和PORT URL=jdbc:oracle:thin:@132.232.19.79:10521:szdw#使用的用户名 USERNAME=szdw #使用的密码 PASSWORD=szdw #需要从Oracle中导入的表名 TableNAME=proc_resource_admin #需要从Oracle中导入的表中的字段名 COLUMNS=AREA_ID,TEAM_NAME #将Oracle中的数据导入到HDFS后的存放路径 HADFPATH=/home/hadoop/data/proc_resource_admin#执行导入逻辑。将Ora
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2013-07-31 20:14:00
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前言首先扫一下盲，sqoop（sql-to-hadoop），是连接关系型数据库和hadoop的桥梁。(1)数据导入：把关系型数据库的数据导入到Hadoop相关的系统(hbase和hive); (2)数据导出：把数据从hadoop导出到关系型数据库。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。一、全量导入从RDBMS到HIVE：sqoop import \
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2024-01-29 02:06:45
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sqoop从oracle定时增量导入数据到hive 开启sqoop metastorestep 1 创建sqoop job a.配置sqoop metastore服务修改sqoop/conf/sqoop-site.xml文件相关属性：sqoop.metastore.server.locationsqoop.metastore.server.portsqoop.metastore.client.au
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2024-05-22 21:18:09
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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
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2023-12-18 12:57:33
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