RDBMS和HDFS, HIVE, HBASE的迁移工具Sqoop

Sqoop使用案例---数据导入----RDBMS到HDFS,RDBMS到Hive,RDBMS到Hbase RDBMS到HDFS mysql中创建一个表,并插入数据 $ mysql -uroot -p000000 mysql> create database company; mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255)); mysql> insert into company.staff(name, sex) 阅读详情

Sqoop 简介

Apache Sqoop 项目旨在协助 RDBMS 与 Hadoop 之间进行高效的大数据交流。用户可以在 Sqoop 的帮助下,轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 ( 如 HBase 和 Hive) 中;同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。除了这些主要的功能外,Sqoop 也提供了一些诸如查看数据库表等实用的小工具。

Sqoop 支持的数据库

理论上,Sqoop 支持任何一款支持 JDBC 规范的数据库,如 DB2、MySQL 等。在使用 Sqoop 连接关系型数据库前,首先需要把相关的 JDBC 驱动拷贝到 $SQOOP_HOME/lib 文件夹下,然后在“connect”参数后指定好数据库连接的 url,如“--connect jdbc:db2://localhost:50000/SAMPLE”。 对于 DB2 数据库来说,Sqoop 目前支持 DB2 的绝大多数数据类型,而且 Sqoop 的大多数工具也能在 DB2 上较好地运行。

Sqoop 支持的文件类型

Sqoop 能够将 DB2 数据库的数据导入到 HDFS 上,并保存为多种文件类型。常见的有定界文本类型,Avro 二进制类型以及 SequenceFiles 类型。在本文里,统一用定界文本类型。

Available commands:
  codegen            Generate code to interact with database records
  create-hive-table  Import a table definition into Hive
  eval               Evaluate a SQL statement and display the results
  export             Export an HDFS directory to a database table
  help               List available commands
  import             Import a table from a database to HDFS
  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS
  list-databases     List available databases on a server
  list-tables        List available tables in a database
  version            Display version information

See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.



List RDBMS Databases;
 ./sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ --username root -password root123;

List RDBMS Tables;
./sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/feixu --username root --password root123;

Import RDBMS Tables;
 ./sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/feixu --username root --password root123 --table USERS;

hadoop@feixu-master1:/usr/local/sqoop/bin$ ./sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.56.102:3306/feixu --username root --password root123 --table RATES_BK;
Warning: /usr/lib/hbase does not exist! HBase imports will fail.
Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation.
Warning: /usr/lib/hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
13/12/20 05:03:51 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
13/12/20 05:03:52 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
13/12/20 05:03:52 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation
13/12/20 05:03:52 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `RATES_BK` AS t LIMIT 1
13/12/20 05:03:52 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `RATES_BK` AS t LIMIT 1
13/12/20 05:03:52 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /usr/local/hadoop
Note: /tmp/sqoop-hadoop/compile/e8fc42fcc6b9c207b7aaea879c43be95/RATES_BK.java uses or overrides a deprecated API.
Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.
13/12/20 05:03:53 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoop/compile/e8fc42fcc6b9c207b7aaea879c43be95/RATES_BK.jar
13/12/20 05:03:53 WARN manager.MySQLManager: It looks like you are importing from mysql.
13/12/20 05:03:53 WARN manager.MySQLManager: This transfer can be faster! Use the --direct
13/12/20 05:03:53 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast path.
13/12/20 05:03:53 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql)
13/12/20 05:03:53 WARN manager.CatalogQueryManager: The table RATES_BK contains a multi-column primary key. Sqoop will default to the column USER_ID only for this job.
13/12/20 05:03:53 WARN manager.CatalogQueryManager: The table RATES_BK contains a multi-column primary key. Sqoop will default to the column USER_ID only for this job.
13/12/20 05:03:53 INFO mapreduce.ImportJobBase: Beginning import of RATES_BK
13/12/20 05:03:56 INFO db.DataDrivenDBInputFormat: BoundingValsQuery: SELECT MIN(`USER_ID`), MAX(`USER_ID`) FROM `RATES_BK`
13/12/20 05:03:57 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201312200120_0010
13/12/20 05:03:58 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
13/12/20 05:04:13 INFO mapred.JobClient: map 25% reduce 0%
13/12/20 05:04:14 INFO mapred.JobClient: map 50% reduce 0%
13/12/20 05:04:15 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201312200120_0010
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Job Counters
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=36108
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=4
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=0
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=216525
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=440
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=268158
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=216525
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=0
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Map input records=10000
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=152514560
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=0
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=3350
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=37519360
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=1391800320
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: Map output records=10000
13/12/20 05:04:17 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=440
13/12/20 05:04:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 211.4502 KB in 23.3888 seconds (9.0407 KB/sec)
13/12/20 05:04:17 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 10000 records.


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

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一、 解压sqoop.tar压缩包至指定目录 二、配置 开启Zookeeper 开启集群服务 配置文件( sqoop-env.sh ):#Set path to where bin/hadoop is available export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.3 #Set path to where hadoop-*-core.jar ...

zlh0816 2039

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Sqoop 之 数据迁移

文章目录1.RDBMS到HDFS1.1全部导入1.2导入指定列 --columns1.3导入指定行--where1.4查询导入1.5增量导入数据1.6导入文件格式2.RDBMS到Hive3.RDBMS到Hbase4.HIVE/HDFS到RDBMS 在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。 1.RDBMS到HDFS 确定Mysql服务开启正常 在Mysql中新建一张表并插入一些数据

子清的博客 527

二、Sqoop 的导入导出及任务脚本

目录 一、导入数据 1、RDBMS 到 HDFS 2、RDBMS 到 Hive 3、RDBMS 到 Hbase 三、导出数据 1、HIVE/HDFS 到 RDBMS 四、脚本打包 一、导入数据 在 Sqoop 中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS, HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用 import 关键字 1、RDBMS 到 ...

嘻哈吼嘿呵的博客 812

【Sqoop】(二)Sqoop 的简单使用案例

文章目录一、导入数据1.1 RDBMS到HDFS1.2 RDBMS到Hive1.3 RDBMS到Hbase二、导出数据2.1 HIVE/HDFS到RDBMS三、脚本打包 一、导入数据 在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。 1.1 RDBMS到HDFS 确定Mysql服务开启正常...

云祁QI 1399

Sqoop数据迁移,导入数据至hdfs,hive,hbase,mysql

Sqoop数据迁移一、Sqoop概述二、Sqoop数据迁移1.从RDB(Relational Database)导入数据到HDFS1.1标准方式全部导入表(customers)1.2通过Where语句过滤导入表(orders)1.3通过COLUMNS过滤导入表1.4使用query方式导入数据1.5使用Sqoop增量导入数据2.导入数据到hive3.导入数据到HBase4.hdfs导出到MySQL三、执行Sqoop脚本四、执行Sqoop job任务 一、Sqoop概述 Sqoop是什么? Sqoop是一个用

我玩的很开心的博客 2478

sqoop安装与使用

导入数据 1 RDBMS到HDFS 2 RDBMS到Hive 3 RDBMS到Hbase 导出数据 HIVE/HDFS到RDBMS

qq_53368181的博客 440

sqoop实现大数据集群和关系型数据库之间数据迁移

Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库之间传输数据的工具。 Sqoop导入导出是通过MapReduce来完成的。 在 Sqoop 中,“导入”概念指:从关系型数据库(RDBMS)向大数据集群(HDFS, HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用 import关键字。 在 Sqoop 中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向关 系型数据库(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用 export 关键字。 Sqoop数据迁移从RDB到HDFS的数据迁移从RDB到

DaiSnow的博客 602

Sqoop快速掌握

Sqoop作用 Sqoop就是一个小工具,用于将RDBMS与Hadoop(HDFS、HBase、Hive)之间数据互导,执行命令行就可以实现其功能。 Sqoop原理 Sqoop原理是将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。 Sqoop使用 1.导入数据 “导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用i...

houpk999的博客 249

Sqoop ---- Sqoop的简单使用案例

在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字。提示:该过程分为两步,第一步将数据导入到HDFS,第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库,第一步默认的临时目录是/user/atguigu/表名。在Mysql中新建一张表并插入一些数据。

是微风,是晚霞,是无可替代 350

Apache Sqoop导入&导出

RDBMS->HDFS 全表导入 sqoop import \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --connect jdbc:mysql://CentOS:3306/test?characterEncoding=UTF-8 \ --username root \ --password root \ --table t_user \ --num-mappers...

麦田里的守望者-蒋中洲【相信相信的力量】 408

sqoop实践

1.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 : 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 2.sqoop原理 3.下载并解压 3.1下载 官网:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop sqoop 1.4.7 3.2修改配置

every place is the center of the universe 394
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spring8743
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