oracle数据存储到hadoop，oracle存储过程数据迁移

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使用python提取Oracle数据到hadoop

大讲台hadoop 在线学习为你解通过使用MapReduce的方式，使Hadoop可以直接访问Oracle，并将相关的数据写入到HDFS文件当中。从而可以顺利地将Oracle中的数据迁移到Hadoop文件系统中。

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

数据获取可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ，Oracle ，Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

数据库：Python中有许多模块可以连接和操作数据库，包括MySQL、Oracle、SQLite等等。我们可以使用Python操作数据库管理数据。网络数据：在Web应用程序中，Python可以用来处理来自用户浏览器或其他Web服务的各种数据。

HadoopStreaming帮助我们用非Java的编程语言使用MapReduce，Streaming用STDIN(标准输入)和STDOUT(标准输出)来和我们编写的Map和Reduce进行数据的交换数据。

使用sqoop工具。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。

在oracle中将查询到的数据插入到另一个表中：Insert into t_tab select * from s_tab where 条件 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

第一步，如果要从Oracle实例orcl导出多个dmp文件表，则在打开cmd窗口后，首先设置环境变量以将Oracle实例切换为orcl（设置ORACLE_SID = orcl），然后登录到sqlplus ，如下图所示，然后进入下一步。

把其他字段的钩选空，就那个要复制的字段，这样导出就可以了，只不过源数据库和目标数据库是同一个数据库而已。

--读文件和写文件分别用于将数据导入或者导出到源列中所指定的文件 --对于包含有逻辑或者数据查找的复杂转换，需要使用ActiveX脚本实现 --查找：仅仅把数据从一个表移动到另外一个表是一项很简单的任务。

有两个建议：重新导出，加上EXCLUDE参数，排除两个表。

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、可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。

3、那我们怎么将oracle中的数据弄到SQL中呢，就可以用SSIS将oracle中的数据拿到SQL中，具体有全量和增量（详细自己去查）。还有比如，有些数据源中的男女是0，1。但是我们最终结果要显示的是男、女。那么也可以用SSIS。

4、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。

5、xml配置文件类型的包配置会将配置信息以一个xml文件的形式存储，用户通过文本工具打开xml文件编辑配置信息。本文通过一个实例来说明利用包配置方法和步骤。

1、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

2、主要是方向的差异。关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

3、oracle虽然可以搭建集群，但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢，且对机器性能要求很高。

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