使用Sqoop实现Hive与MySQL数据库间数据迁移时报错
使用Sqoop实现Hive与MySQL数据库间数据迁移的时报错
执行 ./sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/ekp_11 --table job_log --username root --password 123456 --hive-table job_log
准备将关系型数据的表结构复制到hive中。但是提示如下一堆错误信息:
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.
15/08/02 02:04:14 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.
15/08/02 02:04:14 INFO tool.BaseSqoopTool: Using Hive-specific delimiters for output. You can override
15/08/02 02:04:14 INFO tool.BaseSqoopTool: delimiters with --fields-terminated-by, etc.
15/08/02 02:04:14 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.
15/08/02 02:04:14 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `job_log` AS t LIMIT 1
15/08/02 02:04:14 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `job_log` AS t LIMIT 1
15/08/02 02:04:14 WARN hive.TableDefWriter: Column fd_start_time had to be cast to a less precise type in Hive
15/08/02 02:04:14 WARN hive.TableDefWriter: Column fd_end_time had to be cast to a less precise type in Hive
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /cloud/Hadoop-2.2.0/lib/native/libhadoop.so which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c
15/08/02 02:04:16 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
15/08/02 02:04:17 INFO hive.HiveImport: Loading uploaded data into Hive
15/08/02 02:04:17 ERROR tool.CreateHiveTableTool: Encountered IOException running create table job: java.io.IOException: Cannot run program "hive": error=2, No such file or directory
at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1047)
at java.lang.Runtime.exec(Runtime.java:617)
at java.lang.Runtime.exec(Runtime.java:528)
at org.apache.sqoop.util.Executor.exec(Executor.java:76)
at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.executeExternalHiveScript(HiveImport.java:382)
at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.executeScript(HiveImport.java:335)
at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.importTable(HiveImport.java:239)
at org.apache.sqoop.tool.CreateHiveTableTool.run(CreateHiveTableTool.java:58)
at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:145)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:181)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:220)
at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:229)
at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:238)
Caused by: java.io.IOException: error=2, No such file or directory
at java.lang.UNIXProcess.forkAndExec(Native Method)
at java.lang.UNIXProcess.
at java.lang.ProcessImpl.start(ProcessImpl.java:130)
at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1028)
... 13 more
惯性思维作祟,以为sqoop能智能到自己去找到本机的hive。
解决方案:为sqoop配置你使用的hive环境
具体步骤如下:
1、找到/sqoop-1.4.4/conf下的sqoop-env-template.sh 文件,将这个文件重命名为sqoop-env.sh ;
2、编辑sqoop-env.sh 文件,,将你的hive的安装目录配上就OK。
如:export HIVE_HOME=/cloud/apache-hive-1.2.1-bin
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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
