上一篇文章《Sqoop1.4.4 实现将 Oracle10g 中的增量数据导入 Hive0.13.1 ,并更新Hive中的主表》描述了增量更新Hive表的原理和Sq
引言:
上一篇文章《Sqoop1.4.4 实现将 Oracle10g 中的增量数据导入 Hive0.13.1 ,,并更新Hive中的主表
shell脚本
#!/bin/bash
#Please set the synchronize interval,unit is hour.
update_interval=24
#Please set the RDBMS connection params
rdbms_connstr="jdbc:oracle:thin:@192.168.0.147:1521:ORCLGBK"
rdbms_username="SP"
rdbms_pwd="fulong"
rdbms_table="OMP_SERVICE"
rdbms_columns="ID,SERVICE_NAME,SERVICE_PROCESS,CREATE_TIME,ENABLE_ORG,ENABLE_PLATFORM,IF_DEL"
#Please set the hive params
hive_increment_table="SERVICE_TMP"
hive_full_table="service_all"
#---------------------------------------------------------
#Import icrement data in RDBMS into Hive
enddate=$(date '+%Y/%m/%d %H:%M:%S')
startdate=$(date '+%Y/%m/%d %H:%M:%S' -d '-'+${update_interval}+' hours')
$SQOOP_HOME/bin/sqoop import --connect ${rdbms_connstr} --username ${rdbms_username} --password ${rdbms_pwd} --table ${rdbms_table} --columns "${rdbms_columns}" --where "CREATE_TIME > to_date('${startdate}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and CREATE_TIME
#---------------------------------------------------------
#Update the old full data table to latest status
$HIVE_HOME/bin/hive -e "insert overwrite table ${hive_full_table} select * from ${hive_increment_table} union all select a.* from ${hive_full_table} a left outer join ${hive_increment_table} b on a.service_code = b.service_code where b.service_code is null;"
注意:
在shell脚本中执行hive hql的命令格式是 hive -e "select ..."
Cron脚本
添加定时任务每天凌晨2点执行该脚本
0 2 * * * /home/fulong/shell/dataSync.sh
基于Hadoop集群的Hive安装
Hive内表和外表的区别
Hadoop + Hive + Map +reduce 集群安装部署
Hive本地独立模式安装
Hive学习之WordCount单词统计
Hive运行架构及配置部署
Hive 的详细介绍:请点这里
Hive 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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