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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Hadoop生态系统搭建(hadoop hive hbase zookeeper oozie Sqoop)
Hadoop学习全程记录——使用Sqoop将MySQL中数据导入到Hive中
Sqoop 的详细介绍:请点这里
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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あり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適した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.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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