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用Sqoop从MySQL导入Hbase,出现了错误,有人帮看下吗?

1、在application.properties写好连接池配置，SessionFactoryConfig.class 中dataSource可以直接注入。

2、导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

3、MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。

4、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

5、hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

6、开启自动连接。sqoop默认连接本地metastore。注释这个配置会开启自动连接。

sqoop.metastore.client.enable.autoconnect 开启自动连接。sqoop默认连接本地metastore。注释这个配置会开启自动连接。

在MYSQL中创建一个参数表A，用来记录要传输的表的表名B和字段。HDFS上的数据的格式和MYSQL中参数表A中B表的字段的数量一样。从MYSQL的参数表A中，读取要传输的表B。

大部分利用hive做数据分析的步骤是先用hive将统计结果导出到本地文件或者Hive的其他表中，再将本地文件导入到mysql或者利用sqoop将Hive表导入到mysql中。今天同事给推荐了一个利用udf函数直接将统计结果导入mysql的方法。

编译不需要，但是安装需要。之所以安装的脚本不自动给你创建好用户跟用户组，是因为每个 Linux 发行版创建用户的方法都不同（其实只是略有不同，但完全兼容很困难）。

什么时候需要大数据平台？简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在云里运行，或是使用云里提供的服务，或二者皆是。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

Hadoop相关生态系统熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。

学习大数据技术专业时，在电脑上通常需要安装以下软件来进行实际操作和开发： Hadoop：Hadoop是用于分布式数据存储和处理的开源框架，安装Hadoop可以进行大规模数据处理和分析。

大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

大数据主要学数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。

大数据专业主要学习与大数据相关的课程，旨在培养学生掌握大数据的处理、分析和应用能力。

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术：数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

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