从Navicat导出oracle建表语句,应用sqoop将oracle中的表数据导入到hive

本文介绍了如何使用Navicat导出Oracle数据库的建表语句,并处理视图之间的依赖关系。同时,详细讲解了使用sqoop将Oracle表数据导入到Hive的过程,包括遇到的错误及解决方法,如处理已存在输出目录的问题。

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                            ORACLE库的操作

首先选择navicat作为这个文件的工具,作为数据库表结构的导入和导出工具。

 

 

导出的时候 会连结构和数据都导出来,会形成一个sql文件  也可以只倒视图或者表都可以的。

但是以导出的这个文件导入的时候 会有这样的问题。就是在导入的时候,在视图导入的时候  会有问题,就是很多视图会有依赖关系  这样就需要在导入库的时候

### 如何在 DbVisualizer 中导出 Oracle 数据库语句 DbVisualizer 是一款功能强大的数据库管理工具,支持多种数据库系统的管理和操作。要导出 Oracle 数据库中的语句(CREATE TABLE),可以通过以下方法实现。 #### 使用对象浏览器导出语句 DbVisualizer 提供了一个直观的对象浏览器界面来查看和管理数据库对象。通过该界面可以直接获取到语句: 1. 打开 DbVisualizer 并连接到目标 Oracle 数据库实例。 2. 在左侧的对象浏览器中找到对应的,右键单击并选择 **Export Object Definition** 或类似的选项[^1]。 3. 此时会弹出一个窗口显示完整的 `CREATE TABLE` 语句以及相关的约束条件。 4. 将这些语句复制保存至文件或其他位置即可完成导出。 #### 利用 SQL 查询手动提取 DDL 如果需要批量处理或者更灵活的方式,则可以借助 Oracle 自带的数据字典视图编写查询脚本来生成所需的 DDL (Data Definition Language)。例如: ```sql SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE', table_name) AS create_table_statement FROM all_tables WHERE owner = 'YOUR_SCHEMA_NAME'; ``` 此查询利用了 `DBMS_METADATA.GET_DDL` 函数来自动生成指定模式下的所有格定义[^3]。注意替换 `'YOUR_SCHEMA_NAME'` 成实际使用的 schema 名称。 #### 导入 GitHub 文档指南 对于更加复杂的集成需求,还可以参照项目官方存储库内的文档说明进一步配置环境设置。确保遵循最新版本提供的指引步骤执行相应任务。 ```python import requests def fetch_github_docs(repo_url): response = requests.get(repo_url) if response.status_code == 200: return response.text else: raise Exception(f"Failed to load {repo_url}") # Example usage of fetching documentation from a repository. doc_content = fetch_github_docs("https://github.com/dbvis/docs/blob/main/export.md") print(doc_content[:50]) # Print first 50 characters as sample output. ``` 上述 Python 脚本演示了如何访问远程资源以补充本地知识不足之处的情况。 ---
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