我们在sqoop抽取数据，肯定会 遇到这么个场景，我们肯定会用到一个调度工具来执行sqoop脚本，这时我们如果想在别的客户端也能调用该sqoop脚本，那么我们就需要使用sqoop提供的metastore，metastore它本质是一个hsql内存级数据库，sqoop通过它达到几个客户端共享sqoop
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2021-07-09 13:31:00
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目录1. BulkLoad 介绍1.1. 为什么要抽取1.2. 为什么使用 BulkLoad2. 从 Hive 中抽取数据到 HBase2.1. 准备数据2.1.1. 将数据导入到 MySQL2.1.2. 将数据导入到 Hive2.2. 工程配置2.3. Spark 任务2.4. 运行任务1. BulkLoad 介绍目标
理解 BulkLoad 的大致原理步骤
为什么要抽取为什么使用
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
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=$(date -d 'last day' -I)
databases=("FRONTBANK")
sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:自己的数
将数据从Hadoop生态体系导出到RDBMS数据库导出前，目标表必须存在于目标数据库中。export有三种模式：默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中。更新模式：Sqoop将生成UPDATE替换数据库中现有记录的语句。调用模式：Sqoop将为每条记录创建一个存储过程调用。以下是export命令语法：$ sqoop export (generic-args) (export-arg
# 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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要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
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 \
-
# 从MySQL中抽取数据到Hadoop集群：使用Sqoop
在大数据领域，数据的导入和导出是非常常见的操作。而Sqoop正是一种用来在Hadoop集群和关系型数据库之间传输数据的工具，它支持从关系型数据库中抽取数据到Hadoop集群中，也支持将Hadoop集群中的数据导出到关系型数据库中。在本文中，我们将重点介绍如何使用Sqoop从MySQL数据库中抽取数据到Hadoop集群中。
## 什么
使用场景：主要想实现抽取hbase数据到hive中，Sqoop不支持对hbase的直接抽取，但是我们可以通过Phoenix映
原创
2022-12-28 15:19:51
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背景由于我们公司使用了biee给业务方同学查询数据，很多时候需要在hive计算结果后，导入到oracle中。但是在数据量特别大的时候，经常会出现:Caused by: java.io.IOException: java.sql.SQLException: 关闭的连接查看MR日志，可以发现其中有一段Connection Reset，然后sqoop任务就会重试，可以从日志中看到，重试并不是无缝的，那么
初次使用ETL工具抽取并同步数据，搜索之后决定使用kettle，使用后感觉很方便。本次是基于一个很小的需求，需要把老系统的mysql数据在一段新老系统共存时期内产生的数据实时传输到新系统oracle中，因为实时性要求不算高，所以我没有做触发器这些对接，只单纯的使用kettle做了一个抽取转换传输，定时执行。下面记录一下本次的操作，并写一下自己遇到的坑。老系统mysql表很大，本次基于一个小的需
sqoop使用hsql来存储job信息，开启metastor service将job信息共享，所有node上的sqoop都可以运行同一个job 一、sqoop的配置文件在sqoop.site.xml中： 1、sqoop.metastore.server.location 本地存储路径，默认在tmp下
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2021-07-02 08:39:00
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sqoop使用hsql来存储job信息，开启metastor service将job信息共享，所有node上的sqoop都可以运行同一个job一、sqoop的配置文件在sqoop.site.xml中： 1、sqoop.metastore.server.location 本地存储路径，默认在tmp下，改为其他路径 2、sqoop.metast
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2022-09-05 15:25:38
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使用sqoop导入增量数据. 核心参数 --check-column 用来指定一些列，这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入，和关系行数据库中的自增字段及时间戳类似这些被指定的列的类型不能使用任意字符类型，如char、varchar等类型都是不可以的，同时 --check-col
原创
2022-06-10 20:03:36
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使用sqoop job做增量导入 在执行导入模式为 incremental 的sqoop job 时，sqoop会获取上次导入操作的 –check-column的value值，也就是说使用sqoop job在做增量导入的时候，不用手动指定 --last-value的值但是也有这样的一种情况，sqoo
原创
2022-06-10 20:03:16
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一、使用时间戳抽取数据原理所使用的时间戳字段必须是按时间入库的字段，不能是业务数据的时间戳字段。比如入库时间是递增的，业务里面的某一个时间戳字段不一定就是递增的。 数据库之间基于时间戳同步数据，原理是通过判断数据采集或者更新时间与某一个基准时间对比，把数据在时间的维度进行排序，同步变化了的数据，具体如图所示： &nbs
最近在使用Kettle进行ETL的工作，现在总结一下。需求是将MYSQL中的表数据增量备份到HIVE仓库中，第一次是全量。我只想给大伙来点实用的，避免大家踩坑。Kettle是一个基于图形化的ETL工具，也可以用于集成各种作业，比如Sqoop，MR，Hive这些，越来越多的企业在使用。 本文大纲： 1、Kettle的安
前言最近由于工作中的项目将要用到大数据和底层数据抽取，所以花了些时间研究了相关的技术。如果有不对的地方欢迎指正。简介1.hadoop： 大数据处理框架，三个基本组件hdfs,yarn,Mapreduce2.hbase：和hadoop配合使用，结构化数据的分布式存储系统3.kettle:开源的etl工具，用来进行数据抽取如标题所说，在使用关系型数据库（例如mysql，oracle）时，如果数据是按秒
目录sqoop参数mysql中创建表过程查看sqoop命令详细帮助查看本地虚拟机mysql数据库中的数据库的名称查看本地虚拟机mysql数据库中的数据库中表名Mysql 中导入到HDFS中并查看数据Mysql 中导入到Hbase中并查看数据Mysql 中导入到hive中并查看数据使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL sqoop参数-m 指定启动map进程个数，默
