使用Sqoop将MySQL数据导入到Hadoop
Sqoop的安装也很简单。 完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):
Hadoop的安装配置这里就不讲了。
Sqoop的安装也很简单。
Sqoop的安装与使用
完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/ --username root --password 19891231
结果如下
即说明sqoop已经可以正常使用了。
CentOS安装和配置Hadoop2.2.0
Ubuntu 13.04上搭建Hadoop环境
Ubuntu 12.10 +Hadoop 1.2.1版本集群配置
Ubuntu上搭建Hadoop环境(单机模式+伪分布模式)
Ubuntu下Hadoop环境的配置
单机版搭建Hadoop环境图文教程详解
搭建Hadoop环境(在Winodws环境下用虚拟机虚拟两个Ubuntu系统进行搭建)
下面,要将mysql中的数据导入到hadoop中。
我准备的是一个300万条数据的身份证数据表:
先启动hive(使用命令行:hive 即可启动)
然后使用sqoop导入数据到hive:
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/hadoop --username root --password 19891231 --table test_sfz --hive-import
sqoop 会启动job来完成导入工作。
完成导入用了2分20秒,,还是不错的。
在hive中可以看到刚刚导入的数据表:
我们来一句sql测试一下数据:
select * from test_sfz where id
可以看到,hive完成这个任务用了将近25秒,确实是挺慢的(在mysql中几乎是不费时间),但是要考虑到hive是创建了job在hadoop中跑,时间当然多。
接下来,我们会对这些数据进行复杂查询的测试:
我机子的配置如下:
hadoop 是运行在虚拟机上的伪分布式,虚拟机OS是ubuntu12.04 64位,配置如下:
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
