windows下怎么用python连接hive数据库

settingpy:都要配置下USER, PASSWORD, HOST

MySQL插件 ：MySQL-python version 121p2 or higher

ENGINE ：djangodbbackendsmysql

NAME:你的数据库名字

PostgreSQL插件：postgresql_psycopg2 地址>

使用 bcp 实用工具可以将大量新行导入 SQL Server 表，或将表数据导出到数据文件。

除非与 queryout 选项一起使用，否则使用该实用工具不需要了解 Transact-SQL 知识。

若要将数据导入表中，必须使用为该表创建的格式文件，或者必须了解表的结构以及对于该表中的列有效的数据类型。

直接导入hive表

sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name--username user_name --table table_name --hive-import -m 5

内部执行实际分三部，1将数据导入hdfs（可在hdfs上找到相应目录），2创建hive表名相同的表，3，将hdfs上数据传入hive表中

sqoop根据postgresql表创建hive表

sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-table hive_table_name( --hive-partition-key partition_name若需要分区则加入分区名称)

导入hive已经创建好的表中

sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);

使用query导入hive表

sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --query "select , from retail_tb_order where \$CONDITIONS" --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);

注意：$CONDITIONS条件必须有，query子句若用双引号，则$CONDITIONS需要使用\转义，若使用单引号，则不需要转义。

kettle是一个ETL工具，ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）。

kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

所以他的重心是用于数据

oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。

oozie工作流中是有数据流动的，但是重心是在于工作流的定义。

二者虽然都有相关功能及数据的流动，但是其实用途是不一样的。

查看帮助

列举出所有linux上的数据库

列举出所有Window上的数据库

查看数据库下的所有表

（1）确定mysql服务启动正常

查询控制端口和查询进程来确定，一下两种办法可以确认mysql是否在启动状态

办法1：查询端口

MySQL监控的TCP的3306端口，如果显示3306，证明MySQL服务在运行中

办法二：查询进程

可以看见mysql的进程

没有指定数据导入到哪个目录，默认是/user/root/表名

原因:

如果表中有主键,m的值可以设置大于1的值;如果没有主键只能将m值设置成为1;或者要将m值大于1,需要使用--split-by指定一个字段

设置了-m 1 说明只有一个maptask执行数据导入,默认是4个maptask执行导入 *** 作,但是必须指定一个列来作为划分依据

导入数据到指定目录

在导入表数据到HDFS使用Sqoop导入工具，我们可以指定目标目录。使用参数 --target-dir来指定导出目的地，使用参数—delete-target-dir来判断导出目录是否存在，如果存在就删掉

查询导入

提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause。

where id <=1 匹配条件

$CONDITIONS：传递作用。

如果 query 后使用的是双引号，则 $CONDITIONS前必须加转义符，防止 shell 识别为自己的变量。

--query时不能使用--table一起使用

需要指定--target-dir路径

导入到hdfs指定目录并指定要求

数据导出储存方式（数据存储文件格式---（ textfil parquet）--as-textfileImports data as plain text (default)--as-parquetfile Imports data to Parquet Files）

导入表数据子集到HDFS

sqoop导入blob数据到hive

对于CLOB，如xml文本，sqoop可以迁移到Hive表，对应字段存储为字符类型。

对于BLOB，如jpg，sqoop无法直接迁移到Hive表，只能先迁移到HDFS路径，然后再使用Hive命令加载到Hive表。迁移到HDFS后BLOB字段存储为16进制形式。

213导入关系表到Hive

第一步:导入需要的jar包

将我们mysql表当中的数据直接导入到hive表中的话，我们需要将hive的一个叫做hive-exec-110-cdh5140jar的jar包拷贝到sqoop的lib目录下

第二步:开始导入

导入关系表到hive并自动创建hive表

们也可以通过命令来将我们的mysql的表直接导入到hive表当中去

通过这个命令，我们可以直接将我们mysql表当中的数据以及表结构一起倒入到hive当中去

--incremental 增量模式。

append id 是获取一个某一列的某个值。

lastmodified “2016-12-15 15：47：35” 获取某个时间后修改的所有数据

-append 附加模式

-merge-key id 合并模式

--check-column 用来指定一些列，可以去指定多个列；通常的是指定主键id

--last -value 从哪个值开始增量

==注意:增量导入的时候,一定不能加参数--delete-target-dir 否则会报错==

第一种增量导入方式(不常用)

1Append方式

使用场景：有个订单表，里面每个订单有一个唯一标识的自增列id，在关系型数据库中以主键的形式存在。之前已经将id在0-1000之间的编号的订单导入到HDFS 中；如果在产生新的订单，此时我们只需指定incremental参数为append，--last-value参数为1000即可，表示只从id大于1000后开始导入。

（1）创建一个MySQL表

（2）创建一个hive表（表结构与mysql一致）

注意：

append 模式不支持写入到hive表中

2lastModify方式

此方式要求原有表有time字段，它能指定一个时间戳，让sqoop把该时间戳之后的数据导入到HDFS；因为后续订单可能状体会变化，变化后time字段时间戳也会变化，此时sqoop依然会将相同状态更改后的订单导入HDFS，当然我们可以只当merge-key参数为order-id，表示将后续新的记录和原有记录合并。

# 将时间列大于等于阈值的数据增量导入HDFS

使用 lastmodified 方式导入数据，要指定增量数据是要 --append（追加）还是要 --merge-key（合并）last-value 指定的值是会包含于增量导入的数据中。

第二种增量导入方式(推荐)

==通过where条件选取数据更加精准==

215从RDBMS到HBase

会报错

原因：sqoop146 只支持 HBase101 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能。

解决方案：手动创建 HBase 表

导出前，目标表必须存在与目标数据库中

默认 *** 作是将文件中的数据使用insert语句插入到表中

数据是在HDFS当中的如下目录/sqoop/emp，数据内容如下

第一步：创建MySQL表

第二步：执行导出命令

通过export来实现数据的导出，将hdfs的数据导出到mysql当中去

全量导出

增量导出

更新导出

总结:

参数介绍

--update-key 后面也可以接多个关键字列名，可以使用逗号隔开，Sqoop将会匹配多个关键字后再执行更新 *** 作。

--export-dir 参数配合--table或者--call参数使用，指定了HDFS上需要将数据导入到MySQL中的文件集目录。

--update-mode updateonly和allowinsert。 默认模式为updateonly，如果指定--update-mode模式为allowinsert，可以将目标数据库中原来不存在的数据也导入到数据库表中。即将存在的数据更新，不存在数据插入。

组合测试及说明

1、当指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：

A、allowinsert模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也导入到数据库表；

B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；

2、当指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：

A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；

B、updateonly模式时，为更新目标数据库表存的内容，并且原来不存在的数据也不导入到数据库表；

3、当不指定update-key，且关系型数据库表存在主键时：

A、allowinsert模式时，报主键冲突，数据无变化；

B、updateonly模式时，报主键冲突，数据无变化；

4、当不指定update-key，且关系型数据库表不存在主键时：

A、allowinsert模式时，为全部数据追加导入到数据库表；

B、updateonly模式时，为全部数据追加导入到数据库表；

实际案例:

(1)mysql批量导入hive

使用shell脚本：

笔者目前用sqoop把mysql数据导入到Hive中，最后实现命令行导入，sqoop版本147，实现如下

最后需要把这个导入搞成job，每天定时去跑，实现数据的自动化增量导入，sqoop支持job的管理，可以把导入创建成job重复去跑，并且它会在metastore中记录增值，每次执行增量导入之前去查询

创建job命令如下

创建完job就可以去执行它了

sqoop job --exec users

可以把该指令设为Linux定时任务，或者用Azkaban定时去执行它

hive导出到MySQL时，date类型数据发生变化？

问题原因：时区设置问题，date -R查看服务器时间，show VARIABLES LIKE "%time_zone"查看Mysql时间，system并不表示中国的标准时间，要将时间设置为东八区

（1）：对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。

（2）：功能：

两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务；

两者均可以定时执行工作流任务；

（3）：工作流定义：

Azkaban使用Properties文件定义工作流；

Oozie使用XML文件定义工作流；

（4）：工作流传参：

Azkaban支持直接传参，例如${input}；

Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}；

（5）：定时执行：

Azkaban的定时执行任务是基于时间的；

Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据；

（6）：资源管理：

Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等 *** 作；

Oozie暂无严格的权限控制；

（7）：工作流执行：

Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)；

Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流；

（8）：工作流管理：

Azkaban支持浏览器以及ajax方式 *** 作工作流；

Oozie支持命令行、>

1

查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。

2 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库

则可以将数据保存在本地文件系统中。

3 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三

个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不

支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO VALUES 添加数据，使用 UPDATE

SET 修改数据。

5 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，

因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。

6 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select from tbl

的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。

7 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外

一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。

8 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是

一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。

9 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的

数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

用sqoop将数据库中的数据导入到hive中报错 Cannot run program "hive"经查sqoop的已将数据库中的数据导入到hdfs中了,但是hive中查表没有数据说明导入确实是失败了

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