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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。

不是权限问题。需要为sqoop配置你使用的hive。找到/sqoop-4/conf下的sqoop-env-template.sh 文件，将这个文件重命名为sqoop-env.sh ；编辑sqoop-env.sh 文件，将你的hive的安装目录配上就OK。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

Q1: 将oracle库的千万级数据导到postgres中,怎样配置dataX的参数才能达到最...

修改Postgresql的配置文件/etc/postgresql/1/main/pg_hba.conf，在文件后面加一句：host all all 19160.0/24 password这句的意思是：同网络中19160.*的机器可以以密码的形式使用所有的数据库。

间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库(例如： MySQL ，Oracle ，Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。可以集群化部署。

Oracle ExpImp导入导出工具性能调优Oracle Exp/Imp工具是一个操作简单、方便灵活的备份恢复和数据迁移工具，它可以实施全库级、用户级、表级的数据备份和恢复。

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

Q2: 大数据常用同步工具

1、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。

2、Scrapy是一款基于Python的高性能网络爬虫框架，它具有强大且灵活的数据提取能力，同时也支持多线程和异步操作的特性。Scrapy将爬取、数据提取和数据处理等流程集成在了一个框架中，能极大地提高爬虫的开发效率。

3、大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具；任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。

Q3: 如何查看hive的元数据存储位置

利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。

hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。

查看表的结构信息 desc formatted table_name；查询出来的location就是你要的结果。

为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

hive分区表，其真实的表现其实就是在存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是分区字段=字段取值这种格式的。分区的优点：当分区表的数据很大的时候，可以指定查询表格之中的部分数据。

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