使用sqoop数据入仓

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beeline -u jdbc:hive2://node-1:10000 -n zpark

  1. 初始化数据库

drop database if exists epidemic_ods cascade;

drop database if exists epidemic_da cascade;

create database if not exists epidemic_ods;

create database if not exists epidemic_da;

  1. 创建表

use epidemic_ods;

create external table epidemic_ods.epidemic_ods_gy(

years string,

name string,

monthly_growth int,

cumulative int

)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

  1. 加载数据

load data inpath '/clean/red_data/gy/part-r-00000' into table epidemic_ods.epidemic_ods_gy;

  1. 创建数据库DW

参数设置:

--1.设置动态分区

set hive.exec.dynamic.partition=true;

--2.设置动态分区最大的分区数(默认100

set hive.exec.max.dynamic.partitions=50000;

set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;

--3.设置非严格模式

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

drop database if exists epidemic_dw cascade;

create database if not exists epidemic_dw;

  1. 创建表 DW

create table epidemic_dw.epidemic_dw_gy(

years string,

year string, 

name string,

monthlygrowth int,

cumulative int

)

partitioned by (partition_date string comment '分区日期')

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'

LINES TERMINATED BY '\n';

  1. 加载数据 DW

use epidemic_dw;

insert overwrite table epidemic_dw.epidemic_dw_gy partition(partition_date)

select

years,

name,

monthly_growth,

cumulative,

substring(years,0,4) year,

date_format(current_timestamp(), 'yyyy-MM-dd')  as partition_date

from epidemic_ods.epidemic_ods_gy;

测试数据

select * from epidemic_dw_gy limit 10;

创建视图层

create table  epidemic_dw.pidemic_view as

select * from  epidemic_dw_gy;

7、mysql宽表

drop database if exists residence;

create database if not exists residence CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

create table residence.residence_dw(

years varchar(255),

year varchar(255),

name varchar(255),

monthlygrowth int,

cumulative int,

partition_date varchar(255)

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

8*脚本编写 导出数据到mysql

sqoop export \

 --connect "jdbc:mysql://node-1:3306/epidemic?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \

 --username root --password root \

 --table epidemic_dw \

 --export-dir /user/hive/warehouse/epidemic_dw.db/pidemic_view \

 --input-fields-terminated-by '\001' \

 --input-null-string '\\N' \

 --input-null-non-string '\\N'

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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