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
Sqoop 的下载地址:请点这里
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MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。

選擇PostgreSQL而非MySQL的場景包括:1)需要復雜查詢和高級SQL功能,2)要求嚴格的數據完整性和ACID遵從性,3)需要高級空間功能,4)處理大數據集時需要高性能。 PostgreSQL在這些方面表現出色,適合需要復雜數據處理和高數據完整性的項目。

MySQL數據庫的安全可以通過以下措施實現:1.用戶權限管理:通過CREATEUSER和GRANT命令嚴格控制訪問權限。 2.加密傳輸:配置SSL/TLS確保數據傳輸安全。 3.數據庫備份和恢復:使用mysqldump或mysqlpump定期備份數據。 4.高級安全策略:使用防火牆限制訪問,並啟用審計日誌記錄操作。 5.性能優化與最佳實踐:通過索引和查詢優化以及定期維護兼顧安全和性能。

如何有效監控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。 1.使用mysqladmin查看連接數。 2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查詢數。 3.PMM提供詳細性能數據和圖形化界面。 4.MySQLEnterpriseMonitor提供豐富的監控功能和報警機制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显著差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高級安全性和良好集成性的企業級應用場景下,應選擇SQLServer而不是MySQL。 1)SQLServer提供企業級功能,如高可用性和高級安全性。 2)它與微軟生態系統如VisualStudio和PowerBI緊密集成。 3)SQLServer在性能優化方面表現出色,支持內存優化表和列存儲索引。


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