pg数据导入hive，将hive数据导入oracle

如何用sqoop将hive分区表信息导入到mysql命令

这个导出类执行过程中，可以在浏览器中看一下http：//master：50030页面。会发现导出数据也是一个把任务转换为mapreduce执行的过程。当然，上面的java代码，也可以用命令行来实现。

首先在Navicat for MySQL 管理器中，创建目标数据库。点击创建好的目标数据库website点的”表“一项，在右边会出现导入向导选项。选择SQL Server数据库ODBC，“下一步”，数据链接属性－SQLSERVER-ODBC。

你输入sqoop import 的目录在哪里？如果在/usr/sqoop下输入的命令，那么在/usr/sqoop下输入hive登入，然后show tables查看。

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。

数据库被映射为单独的目录，它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafiletxt)。数据可以用逗号格式分隔；或其他格式，那可用命令行参数来配置的。

从本地导入到hive和从集群导入到hive中,命令上有什么区别?

1、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

2、使用Flume实时导入数据：如果需要实时导入日志数据或流式数据到Hive中，可以使用Apache Flume。Flume是一个分布式、可靠的、高可扩展的日志收集工具，可以将数据源（如日志文件、消息队列）中的数据实时导入到Hive表中。

3、Hive 是一个强大的工具，用于管理和查询大规模数据集，特别适用于数据仓库和数据分析应用。在本技术文件中，我们介绍了 Hive 的核心概念、安装步骤和配置，以及使用 Hive 进行数据操作的基本指南。

4、hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。

5、Sqoop从本地MySQL导入到Hive为什么要求Sqoop一定要在HDFS中 sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

6、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

hive使用教程(2)--数据导入导出、查询与排序

1、使用Flume实时导入数据：如果需要实时导入日志数据或流式数据到Hive中，可以使用Apache Flume。Flume是一个分布式、可靠的、高可扩展的日志收集工具，可以将数据源（如日志文件、消息队列）中的数据实时导入到Hive表中。

2、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

3、EXTERNAL 顾名思义是外部的意思，此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表，如果不加该关键字，则默认创建内部表。

4、首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。

5、XXX.csv 通过beeline导出HIVE数据至CSV较为稳定。然后导出的数据编码为utf-8，需要进行转码。iconv -f UTF-8 -t GBK XXX.csv to XXX_gbk.csv 有时候转GBK会报错，可以选另外两种Excel可以直接打开的编码格式。

hive_建表及导入数据

1、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

2、使用Flume实时导入数据：如果需要实时导入日志数据或流式数据到Hive中，可以使用Apache Flume。Flume是一个分布式、可靠的、高可扩展的日志收集工具，可以将数据源（如日志文件、消息队列）中的数据实时导入到Hive表中。

3、在hive默认创建到表是内部表，外部表创建需要加 EXTERNAL 命令，如： CREATE EXTERNAL table_name 。

4、不指明类型的情况下，HIVE会默认新建的表为内部表，外部表需要使用external关键字。当我们删除外部表时，删除的只是元数据，存储数据仍被保留。当我们删除内部表时，元数据和存储数据都被删除。

5、说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。

6、利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

如何每日增量加载数据到Hive分区表

1、讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

2、使用Flume实时导入数据：如果需要实时导入日志数据或流式数据到Hive中，可以使用Apache Flume。Flume是一个分布式、可靠的、高可扩展的日志收集工具，可以将数据源（如日志文件、消息队列）中的数据实时导入到Hive表中。

3、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

4、处理方式如下：先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。

5、hivesql sql — 获取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL，如果有按天的分区则默认执行最近7天的分区DDL。同时，table支持符合sql语法的正则表达式，如果有多个表匹配，则提示用户选择(使用file则自动关闭该交互功能)。

sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive

1、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。

2、例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。 使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。

3、连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

4、使用sqoop导数导到hdfs中，使用Hive查询发现数据多了，并且有数据错位的现象。源数据中有\n换行符，导致被hive识别为换行符。所以出现了记录多并且数据错位的现象。

5、关于sqoop的原理 sqoop的原理比较简单，就是根据用户指定的sql或者字段参数，从数据库中读取数据导入到hive或者hdfs中。也支持基于数据库导出工具导出，不过受限于数据库的版本。在导出的过程中，sqoop会自动切分mapreduce任务。

6、常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。

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