Hive和Mysql上的导入和导出

最新推荐文章于 2024-09-12 20:31:11 发布
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本文详细介绍如何使用Hive和MySQL进行数据的导入与导出操作。包括将数据从Hive导出到HDFS，从HDFS导入到Hive，以及通过mysqldump和mysql命令实现MySQL数据库的数据导出和导入。适用于大数据处理与数据库迁移场景。

hive导入和导出

导出到hdfs上

export table xxx to ‘/hdfs地址’

从hdfs上导入

import table xxx from ‘/hdfs地址’

mysql导入和导出

从数据库中导出表到文件夹中

mysqldump -u[用户名] -p[密码] mydemo customs>abc

从本地文件夹中导入到数据库中

mysql -u[用户名] -p[密码] test<abc

如何将mysql数据导入hive中
06-26 7709
1.首先在hive中建表（尽量与mysql字段对应） 2. 将mysql中的表导出 txt格式 3.通过hadoop 上传到HDFS上 命令 hadoop dfs -put /home/hadoop/dim_station_trans_com_info.txt /user/hive/external/tables/dim/dim_station_trans_com_info 前面为 hadoop文件地址 ，后面为HDSF文件地址。 4.查看HDFS上是否成功 上...
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mysql和hive数据的导入导出
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06-11 477
mysql和hive数据的导入导出hive数据的导入和导出使用EXPORT导出数据使用IMPORT导入数据mysql数据的导入和导出导出导入 hive数据的导入和导出 常用于数据迁移场景 出数据库，可导出所有数据和源数据 使用EXPORT导出数据 格式： export table employee to '/data/output'; export table employee_partitioned partition(year=2020,month=6) to '/tmp/output'; 示：
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02-15 307
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mysql dump hive_Hive元数据备份
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mysql表数据以本地文件方式导入Hive
医疗影像检索
05-25 4293
1、mysql生成数据 1）创建数据库和数据表，脚本如下： SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0; SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0; SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE,
datax数据从hive导入mysql数据缺失解决
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### DataX 数据从 Hive 导入 MySQL 数据缺失解决 #### 背景介绍 在大数据处理领域，Hive 和 MySQL 分别作为数据仓库与关系型数据库的重要组成部分，在数据流转过程中承担着关键角色。Hive 通常用于存储海量数据并...
使用kettle将mysql中的数据导入到hive中
01-07
先说说思路：1是直接从mysql输出至hive中，另外...测试直接将mysql中的stdcode表导入一下 抽取数据，插入的目标库中有没有对应为表的话点击下方的SQL，会默认执行DDL语句，create一下表，接下来NEXT 成功！当然具体的
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使用DataX实现mysql与hive数据互相导入导出
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使用DataX实现mysql与hive数据互相导入导出
同步mysql数据到hive
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  1. 下载sqoop 地址为：http://archive.cloudera.com/cdh/3/下载相应版本，如sqoop-1.2.0-CDH3B4.tar.gz 2. 下载 hadoop 地址为：http://archive.cloudera.com/cdh/3/，版本可以为hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz 3.解压 sqoop-1.2.0-CDH3B4.t...
MySQL导入Hive - DataX方案
thriving_fcl的博客
08-16 1万+
MySQL导入Hive可以用sqoop或者dump到本地再load into的方式导入Hive。还有一种方式就是用阿里开源的DataX，试了一下还挺方便的。用sqoop经常会出现数据倾斜的情况，DataX暂时还没有遇见。要使用DataX只需要填写一个json格式的配置文件即可，整个安装和使用的方法参照官方给出的Quick Start即可。配置文件中，主要填写mysqlreader与hdfswrite
mysql整个数据库迁移至hive：sqoop安装到配置、脚本使用全过程
馒 的技术空间
04-23 1222
最近需要使用hive做离线计算，但是现有的样例数据是mysql导出的sql文件。进到hive直接source导入是不行的，会报错，因为CREATE的语法貌似不太一样。找了一圈也没有直接能处理整个数据库迁移的，使用sqoop也需要一个一个表的导入，还好sqoop可以创建表，不然还得自己写创建表的语句就太崩溃了。sqoop会报很多错，一个个解决，用网上的说法和打地鼠样的，哈哈。解决方法在第二节配置里有...
Hive和MySQL数据互相导入
止鱼
02-13 1万+
在实际场景中，举例子说明： 1· 数据从Hive导入MySQL： 先在MySQL中建表： CREATE TABLE `dg_user_visited` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id', `agent_id` cha
Hive数据导入和导出
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1/hive数据导出 很多时候，我们在hive中执行select语句，希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中，hive提供了方便的关键词，来实现上面所述的功能。 1.将select的结果放到一个的的表格中（首先要用create table创建新的表格） insert overwrite table test select uid
hive导出mysql_从hive将数据导出到mysql（转）
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01-18 1708
http://abloz.com2012.7.20author:周海汉在上一篇文章《用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导》中，提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据，并且也支持从mysql中导入到HBase，但从HBase直接导入mysql则不是直接支持，而是间接支持。要么将HBase导出到HDFS平面文件，要么将其导出到Hive中，再导出到mysql。本篇讲从hiv...
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Mysql数据实时导入Hive 背景 目前，我公司大数据团队，使用的数据仓库是Hive。 客户端开发团队，使用的数据库是Mysql，客户端上的各种数据都存储在了Mysql中。 每天凌晨，大数据团队会批量把Mysql从库的全部数据导入Hive。 此方案存在的问题是： 每天全量导入数据耗时较长，且对集群消耗较大。 Hive中数据每天更新一次，时效性较低。 在批量导入过程中，不能对Hive进行任何操作...
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08-20 1096
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MySQL之——基于mysqldump全量备份还原
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hive数据库如何导出和导入
最新发布
09-03
<think> 我收到了用户的查询：“我想查找hive数据库导出和导入的方法 请问hive数据库导出和导入的方法”。用户明确要求了解Hive的数据导入和导出方法。 根据系统级指令，我需要使用中文回答，确保所有数学表达式格式正确，并在回答中自然地添加引用标识。回顾之前的引用，特别是引用[3]提到Hive的4种导入和3种导出方式，引用[4]提供了导入命令的基本语法，引用[5]列举了不同数据库的导入导出命令包括Hive的部分。 用户的需求是全面的汇总，所以我必须覆盖多种场景： - 导入方面：包括从本地文件系统、HDFS、其他Hive表导入数据 - 导出方面：包括导出到本地文件系统、HDFS、其他数据库 我将从导入方法开始构建回答。引用[4]的关键命令是基础：`LOAD DATA [LOCAL] INPATH ... INTO TABLE ...`，其中`LOCAL`关键字区分本地和HDFS路径。需要解释临时复制和移动机制，如引用[3]所述。 然后扩展到其他导入方式： - 使用`INSERT`语句从查询导入，适用于数据转换 - 外部表关联，如引用[2]提到的ODS层全量导入场景 - Sqoop工具，用于关系型数据库如MySQL到Hive的导入 导出方法部分： - `INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY ...`命令是核心，基于引用[4]和[5] - 导出到其他数据库需结合工具如Sqoop - 强调导出本质是HDFS文件操作 最后总结最佳实践，提醒用户注意覆盖模式和权限问题。整个过程需保持逻辑清晰，分步骤说明。 相关问题设计需围绕用户可能的需求延伸： 1. 性能优化：大数据量下的导入导出效率 2. 增量场景：与全量导入的区别 3. 复杂导出：如压缩或自定义格式处理 4. 错误处理：失败时的调试方法 确保回答结尾添加引用标识，如[^3][^4][^5]，对应关键命令和机制说明。 现在组织内容：先分导入和导出两大部分，每部分列出具体方法并附示例命令，保持语言简洁专业。 </think> 以下是Hive数据库数据导入和导出的详细方法总结，综合实际应用场景和最佳实践： ### 一、数据导入方法 1. **从本地文件系统导入** ```sql LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file.txt' [OVERWRITE] INTO TABLE table_name [PARTITION (partcol=val)]; ``` - `LOCAL`：指定本地路径（无`LOCAL`则默认为HDFS路径） - `OVERWRITE`：覆盖表原有数据（省略则追加） - 过程：文件先复制到HDFS临时目录，再移动到Hive表目录[^3][^4] 2. **从HDFS直接导入** ```sql LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/hdfs/file.csv' INTO TABLE table_name; ``` - **本质是移动操作**：原HDFS文件会被删除[^3] 3. **查询结果导入（ETL常用）** ```sql INSERT [OVERWRITE | INTO] TABLE target_table SELECT * FROM source_table WHERE condition; ``` - 支持复杂转换和过滤逻辑 4. **外部表关联（免移动数据）** ```sql CREATE EXTERNAL TABLE ext_table (col1 INT) LOCATION 'hdfs://path/to/data/'; ``` - 数据保留在原位置，仅建立元数据映射[^2] 5. **Sqoop从关系数据库导入** ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://db_ip/db_name \ --table source_table --hive-import --target-dir /hdfs/path ``` - 支持MySQL/Oracle等数据库到Hive的增量同步[^5] ### 二、数据导出方法 1. **导出到本地文件系统** ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/local/output/path' SELECT * FROM table_name; ``` 2. **导出到HDFS** ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'hdfs://output/path' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT * FROM table_name; ``` 3. **导出到其他数据库** - **Sqoop导出示例（到MySQL）**： ```bash sqoop export --connect jdbc:mysql://db_ip/db_name \ --export-dir /hive/table/hdfs/path --table target_table ``` - **其他数据库语法**（如Gbase/ClickHouse）见引用[^5] 4. **直接拷贝HDFS文件** ```bash hadoop fs -get /hive/warehouse/table_path /local/path ``` - 适用于原始格式导出[^3] ### 三、关键注意事项 1. **权限控制**：HDFS目录需有读写权限（`hadoop fs -chmod`） 2. **数据格式**：文本文件需指定分隔符（`FIELDS TERMINATED BY '\t'`） 3. **分区表**：导入时需明确分区值，导出自动按分区生成子目录 4. **性能优化**： - 大文件比小文件导入效率更高 - 导出时启用压缩（`SET hive.exec.compress.output=true;`） > 示例：将CSV从HDFS导入分区表并导出到本地 > ```sql > -- 导入 > LOAD DATA INPATH '/data/user_logs.csv' > INTO TABLE logs PARTITION (dt='2023-10-01'); > > -- 导出 > INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/backup/logs_20231001' > SELECT * FROM logs WHERE dt='2023-10-01'; > ```
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