Sqoop的安装也很简单。 完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):
Hadoop的安装配置这里就不讲了。
Sqoop的安装也很简单。
Sqoop的安装与使用
完成sqoop的安装后,可以这样测试是否可以连接到mysql(注意:mysql的jar包要放到 SQOOP_HOME/lib 下):
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/ --username root --password 19891231
结果如下
即说明sqoop已经可以正常使用了。
CentOS安装和配置Hadoop2.2.0
Ubuntu 13.04上搭建Hadoop环境
Ubuntu 12.10 +Hadoop 1.2.1版本集群配置
Ubuntu上搭建Hadoop环境(单机模式+伪分布模式)
Ubuntu下Hadoop环境的配置
单机版搭建Hadoop环境图文教程详解
搭建Hadoop环境(在Winodws环境下用虚拟机虚拟两个Ubuntu系统进行搭建)
下面,要将mysql中的数据导入到hadoop中。
我准备的是一个300万条数据的身份证数据表:
先启动hive(使用命令行:hive 即可启动)
然后使用sqoop导入数据到hive:
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.109:3306/hadoop --username root --password 19891231 --table test_sfz --hive-import
sqoop 会启动job来完成导入工作。
完成导入用了2分20秒,,还是不错的。
在hive中可以看到刚刚导入的数据表:
我们来一句sql测试一下数据:
select * from test_sfz where id
可以看到,hive完成这个任务用了将近25秒,确实是挺慢的(在mysql中几乎是不费时间),但是要考虑到hive是创建了job在hadoop中跑,时间当然多。
接下来,我们会对这些数据进行复杂查询的测试:
我机子的配置如下:
hadoop 是运行在虚拟机上的伪分布式,虚拟机OS是ubuntu12.04 64位,配置如下:
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函数可用于数据处理和计算。1.基本用法包括字符串处理、日期计算和数学运算。2.高级用法涉及结合多个函数实现复杂操作。3.性能优化需避免在WHERE子句中使用函数,并使用GROUPBY和临时表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显着提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,删除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段时,需指定位置以优化查询性能和数据结构;删除字段前需确认操作不可逆;使用在线DDL、备份数据、测试环境和低负载时间段修改表结构是性能优化和最佳实践。


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