Sqoop的使用
CentOS7.5之Sqoop1.4.7的安装使用详解大数据
一 Sqoop简介 Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在 Apache Hadoop 和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。 Sqoop 于 2012 年 3 月孵化出来，现在是一个顶级的 Apache 项目。 最新的稳定版本是 1.4.7。Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，1.99.7 与 1.4.7 不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于
日期 2023-06-12 10:48:40Sqoop安装使用
2 搭建前提条件 已经按照Hadoop中“HBase安装”文章，已经搭建起了一个Hbase数据库，并且已经启动。 3 部署步骤 3.1 下载 http://sqoop.apache.org/ 3.2 安装 安装目录：/opt 修改操作权限： sudo chmod 755 sqoop-1.4.5.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz 修改用户权限：sudo ch
日期 2023-06-12 10:48:40
sqoop使用记录
sqoop简介 Sqoop是用来实现结构型数据（如关系数据库）和Hadoop之间进行数据迁移的工具。它充分利用了MapReduce的并行特点以批处理的方式加快数据的传输，同时也借助MapReduce实现了容错。 sqoop1的最新版本是1.4.5，sqoop2的最新版本是1.99.3；1.99.3和1.4.5是不兼容的，并且功能尚未开发完成，还不适合在生产环境部署。 安装 下载1.
日期 2023-06-12 10:48:40Sqoop-1.4.4工具import和export使用详解
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求： 业务数据存放在关系数据库中，如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计，单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈，这时可以将数据从业务数据库数据导入（import）到Hadoop平台进
日期 2023-06-12 10:48:40![[转]Sqoop-1.4.4工具import和export使用详解](/scriptcss/images/62.png)
[转]Sqoop-1.4.4工具import和export使用详解
FROM : http://shiyanjun.cn/archives/624.html Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求： 业务数据存放在关系数据库中，如果数据量达到一定规模后需要对其进行分
日期 2023-06-12 10:48:40【大数据开发运维解决方案】sqoop1.4.7的安装及使用(hadoop2.7环境)
一、sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具，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
日期 2023-06-12 10:48:40CentOS7.5之Sqoop1.4.7的安装使用
一 Sqoop简介 Apache Sqoop(TM) 于 2012 年 3 月孵化出来，现在是一个顶级的 Apache 项目。是一种旨在有效地在 Apache Hadoop 和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。最新的稳定版本是 1.4.7。Sqoop2 的最新版本是 1.9
日期 2023-06-12 10:48:40
hadoop(八) - sqoop安装与使用
一. sqoop安装： 安装在一台节点上就能够了。 1. 使用winscp上传sqoop 2. 安装和配置 加入sqoop到环境变量 将数据库连接驱动mysql-connector-5.1.8.jar复制到$SQOOP_HOME/lib里 二. sqoop的使用 ### 第一类：数据库中的数据导入到HDFS上 sqoop import --connect jdbc:mysql://1
日期 2023-06-12 10:48:40Sqoop job（80张表的增量同步方案，Sqoop Job 使用 ）
目录 一、需求和方案总述 二、Sqoop Job 1. Sqoop job 使用示例 2. Sqoop 增量导入 一、需求和方案总述 需求：将MySQL 的83张表先全量 导入 Hive 数仓，然后增量的导入新增的数据到 Hive 数仓 ods 层。解决方案：创建临时表，
日期 2023-06-12 10:48:40