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sqoop连接hbase，sqoop连接sql server数据库

连接IT技术

用Sqoop从MySQL导入Hbase,出现了错误,有人帮看下吗?在application.properties写好连接池配置 ， SessionFactoryConfig.class 中dataSource可以直接注入 。
导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的 。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数 ， 告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段 。
【sqoop连接hbase，sqoop连接sql server数据库】sqoop将Mysql数据导入Hbase，怎样设置多个族列 使用sqoop工具 。在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了 。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了 。
MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复 ， HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的 。
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 。
方法5：Sqoop是apache软件基金会的一个项目 ， 可以用来实现关系型数据库和hdfs，hbase，hive之间的数据高效传输 。只需要做一些简单的配置 ， 通过Sqoop命令行指令就可以方便的实现数据导入和导出 。
sqoop将sqlserver数据导入hbase的地址是本机地址么需要使用Sqoop工具，Sqoop是Apache的一个独立项目，设计目的即是在Hadoop(Hive)和传统数据库（MySQL、postgresql）之间进行数据的传递 。Sqoop工具基于数据仓库工具Hive，通过Hive来将数据查询转换成MapReduce任务实现数据的传递 。
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 。
sqoop.metastore.server.port metastore service端口号 sqoop.metastore.client.autoconnect.url sqoop自动连接的metastore地址，默认是本地的metastore地址 sqoop.metastore.client.enable.autoconnect 开启自动连接 。
调度工具(ETL 任务流)通过ETL的调度管理就可以让这几层串联起来形成一个完整的数据处理流程 。数据流就是具体的从源数据到目标数据表的数据转换过程，所以也有 ETL 工具把数据流叫做转换 。
Kettle是一款国外开源的ETL工具 ， 纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定 。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出 。
akkaflow 是一个基于 akka 架构上构建的分布式高可用ETL工作流调度工具，可以把任务分发在集群中不同的节点上并行执行，高效利用集群资源，支持时间及任务混合触发；提供多种节点类型 。
hbase是什么意思1、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统 。
2、HBase的定位是hadoop的数据库 ， 电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的 。
3、hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统 。具有可靠性，高能性 ， 列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问 。
4、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》 。
5、HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组 。
6、这有助于进行高级数据处理 。Hive与Hadoop生态系统 Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用 。例如 ， Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以通过HBase来查询实时数据 。
sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive在行键选择那里 ， 通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了 。例如要将a和b列同时做行键 ， 那么--hbase-row-key a，b就可以了 。
使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集 。例如 ， 使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中 。
连接到hive的默认数据库后会自动创建的 。
使用sqoop导数导到hdfs中，使用Hive查询发现数据多了，并且有数据错位的现象 。源数据中有\n换行符，导致被hive识别为换行符 。所以出现了记录多并且数据错位的现象 。
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将MySQL中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到Mysql中 。参考Index of /docs 。
Sqoop工作原理是什么?数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎 ， 用于大规模数据集的并行计算 。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能 。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术 。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器 。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取 ， 基础架构，数据处理，统计分析 ， 数据挖掘，模型预测，结果呈现 。大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等 。
另外 ， 大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具 。
hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理 ， YARN介绍及组件介绍 。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop 。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka 。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm 。
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