实现Hive数据同步更新的shell脚本
上一篇文章《Sqoop1.4.4 实现将 Oracle10g 中的增量数据导入 Hive0.13.1 ,并更新Hive中的主表》描述了增量更新Hive表的原理和Sq
引言:
上一篇文章《Sqoop1.4.4 实现将 Oracle10g 中的增量数据导入 Hive0.13.1 ,,并更新Hive中的主表
shell脚本
#!/bin/bash
#Please set the synchronize interval,unit is hour.
update_interval=24
#Please set the RDBMS connection params
rdbms_connstr="jdbc:oracle:thin:@192.168.0.147:1521:ORCLGBK"
rdbms_username="SP"
rdbms_pwd="fulong"
rdbms_table="OMP_SERVICE"
rdbms_columns="ID,SERVICE_NAME,SERVICE_PROCESS,CREATE_TIME,ENABLE_ORG,ENABLE_PLATFORM,IF_DEL"
#Please set the hive params
hive_increment_table="SERVICE_TMP"
hive_full_table="service_all"
#---------------------------------------------------------
#Import icrement data in RDBMS into Hive
enddate=$(date '+%Y/%m/%d %H:%M:%S')
startdate=$(date '+%Y/%m/%d %H:%M:%S' -d '-'+${update_interval}+' hours')
$SQOOP_HOME/bin/sqoop import --connect ${rdbms_connstr} --username ${rdbms_username} --password ${rdbms_pwd} --table ${rdbms_table} --columns "${rdbms_columns}" --where "CREATE_TIME > to_date('${startdate}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and CREATE_TIME
#---------------------------------------------------------
#Update the old full data table to latest status
$HIVE_HOME/bin/hive -e "insert overwrite table ${hive_full_table} select * from ${hive_increment_table} union all select a.* from ${hive_full_table} a left outer join ${hive_increment_table} b on a.service_code = b.service_code where b.service_code is null;"
注意:
在shell脚本中执行hive hql的命令格式是 hive -e "select ..."
Cron脚本
添加定时任务每天凌晨2点执行该脚本
0 2 * * * /home/fulong/shell/dataSync.sh
基于Hadoop集群的Hive安装
Hive内表和外表的区别
Hadoop + Hive + Map +reduce 集群安装部署
Hive本地独立模式安装
Hive学习之WordCount单词统计
Hive运行架构及配置部署
Hive 的详细介绍:请点这里
Hive 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

LaravelEloquentモデルの検索:データベースデータを簡単に取得するEloquentormは、データベースを操作するための簡潔で理解しやすい方法を提供します。この記事では、さまざまな雄弁なモデル検索手法を詳細に紹介して、データベースからのデータを効率的に取得するのに役立ちます。 1.すべてのレコードを取得します。 ALL()メソッドを使用して、データベーステーブルですべてのレコードを取得します:useapp \ models \ post; $ post = post :: all();これにより、コレクションが返されます。 Foreach Loopまたはその他の収集方法を使用してデータにアクセスできます。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
