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sqoop支持从mysql导出到oracle吗

我安装的Hadoop版本是原生hadoop-0.200，SQOOP不支持此版本，可使用CDH3版本hadoop，也可以通过拷贝相应的包到sqoop-0-CDH3B4/lib下，依然可以使用。

所以sqoop可以支持大多数的传统关系型数据库。如：Mysql、Oracle、Postgres等。

Sqoop导出：导出工具从HDFS导出一组文件到一个RDBMS。作为输入到Sqoop文件包含记录，这被称为在表中的行。那些被读取并解析成一组记录和分隔使用用户指定的分隔符。

Oracle SQL Developer 融入了迁移支持，它包括重新开发的特性并且极大地扩展了原来的 Oracle 迁移工作台的功能和可用性，可以将 Microsoft Access、Microsoft SQL Server 和 MySQL 数据库迁移到 Oracle。

再到Manual Editing，在这里可以修改建表脚本。由于Oracle与MySQL之间语法规则的差异，通常需要对脚本的数据类型以及默认值进行调整，比如 Oracle中通常会对Timestamp类型的数据设置默认值sysdate，但在MySQL中是不能识别的。

注意：OGG在Oracle迁移MySQL的场景下不支持DDL语句同步，因此表结构迁移完成后到数据库切换前尽量不要再修改表结构。

1、在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

2、HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

3、fs.defaultFs hdfs：//node1：9000 hadoop.tmp.dir file：/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

大数据技术sqoophbaseexport的体系庞大且复杂sqoophbaseexport，基础sqoophbaseexport的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据技术可以分为大数据的存储和处理技术：分为数据仓储技术和Hadoop；大数据查询和分析、交互式分析技术和SQLonhadoop；大数据的执行和应用技术，主要还是机器学习数据挖掘的发展。

大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

2、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

3、大数据分析与挖掘是大数据研究的核心技术之一，主要涉及数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、结果可视化等方面。通过对海量数据的深入分析，可以挖掘出有价值的信息和知识，为各行各业提供决策支持。

4、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

大数据方面核心技术有哪些？大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

数据采集sqoophbaseexport：大数据来源于各种渠道，包括结构化数据、非结构化数据和实时数据等。数据采集技术需要不断拓展，以满足各种数据来源的整合和接入需求。数据存储：大数据量带来sqoophbaseexport了存储技术的挑战。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

1、）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

2、尽管importtsv 工具在需要将文本数据导入HBase的时候十分有用，但是有一些情况，比如导入其他格式的数据，你会希望使用编程来生成数据，而MapReduce是处理海量数据最有效的方式。这可能也是HBase中加载海量数据唯一最可行的方法了。

3、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。

4、使用 Hcatalog 进行导入将 orc 格式的 Hive 表格导入到关系型数据库中本文介绍了使用腾讯云 Sqoop 服务将数据在 MySQL 和 Hive 之间相互导入导出的方法。开发准备确认已开通腾讯云，并且创建了一个 EMR 集群。

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