mysql同步数据到hive---binlog方式1、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话 ， 想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的 。
2、MySQL replication是通过将主机上的binlog（二进制日志）事件传输到从机来进行数据同步的 。在MySQL复制中，主机上的写操作将被记录到binlog中 。
【mysql数据迁移到hbase mysql数据上传到hdfs】3、实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL为了实现replication必须打开bin-log项 ， 也是打开二进制的MySQL日志记录选项 。
mysql中数据怎么导入hadoop1、它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据 。把它追加到HDFS 中一个文本文件 。
2、hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库 。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive 。
3、方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级 。方法二：将业务数据用程序分成实时数据和冷数据，实时数据存于关系数据库 ， 冷数据存到hadoop 。
4、MapReduce Job 推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现 。
5、对于做一些个人辅助软件 ， 选择mysql数据库是个明智的选择，有一个好的工具更是事半功倍，对于MySql 的IDE 我推荐Navicat for MySql，现在我就向大家介绍如何利用Navicat for MySql 导出和导入数据 。
hbase数据导出?求方法步骤导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时 。
Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法 。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择 ， 直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强 。
它通过运行一个MapReduce Job ， 将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件 。
方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase ， hive 。
所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子 。我们用来加以化妆就得到我们想要的了 。
大数据常用同步工具常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等 。**Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集 。
不清楚你的问题具体是怎样的 。如果你要实现的是两个异地oracle数据库的远程完全实时同步（也可以说是异地灾备） ， 那么你可以用oracle data guard或Goldengate 。但是两者都对硬件网络要求比较高 。
Scrapy是一款基于Python的高性能网络爬虫框架，它具有强大且灵活的数据提取能力 ， 同时也支持多线程和异步操作的特性 。Scrapy将爬取、数据提取和数据处理等流程集成在了一个框架中，能极大地提高爬虫的开发效率 。
好用的大文件传输工具和传输文件的软件有很多，以下是一些常见的选择：镭速传输软件 。
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的 。
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