在连接的时候，确认本机的mysql数据库的账户及密码没有问题，但是出现了这种情况

sqoop数据导入速度受带宽影响吗，千兆宽带下速度大概是多少啊？能不能满足TB级日增数据，，急求，谢谢各位大佬！

sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁，主要有两个方面(导入和导出)： A. 将关系型数据库的数据导入到Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase B. 将数据从Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库

15/09/24 14:24:04 ERROR util.SqlTypeMap: It seems like you are looking up a column that does not 15/09/24 14:24:04 ERROR util.SqlTypeMap: ex

：采用分片split_by，没有主键，使用的是rownum伪列，但是SELECT MIN("ROWNUM"), MAX("ROWNUM") FROM "EDP"."TB_DM_LEADER_WIN_CESHI" WHERE ( date_no = '20181010' )这个报错，在oracle库中查过，在括号里不能使用双引号或者单引号，该怎样在执行sqoop import时去掉这个引号

我是学习Java的，刚开始学习的时候，觉得还是可以的，并没有想象中的那么难，

Sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)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。 Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。 Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，2与1不兼

Flink入门到实战(武老师主讲)课程主要分为两大部分：Flink理论基础和基于Flink的电商用户行为分析项目实战。 本套视频教程通过理论和实际的紧密结合，使学习者对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景，以及电商分析业务领域有更深刻的认识。并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成为架构师打下基础。 B站直接搜索：Flink入门到实战(武老师主讲)

Sqoop是大数据生态圈中一个数据传输工具，也是大数据工程师的一个常用工具。在本课程中，你将学习到，Sqoop的原理、安装配置、使用Oozie实现数据在Mysql与HDFS(Hive、HBase)等框架之间的互导。

开源，分享，这就是尚硅谷精神：mp.weixin.qq.com/s/W6fhSMct0gqiJLc5Gx5RwQ

视频总时长50小时+，企业级大数据项目开发流程贯穿每个业务模块的讲解，囊括需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、测试以及性能调优等环节，全面还原真实大数据项目的开发流程，对实时业务中涉及的双流Join以及Kafka精准一次性消费的问题进行了细致的讲解；

全量数据导入 就像名字起的那样，全量数据导入就是一次性将所有需要导入的数据，从关系型数据库一次性地导入到Hadoop中（可以是HDFS、Hive等）。全量导入形式使用场景为一次性离线分析场景。用sqoop import命令，具体如下： # 全量数据导入 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://http://192.168.xxx.xxx:3316/testdb \ --username root \ --password 123456 \ --query “select * from test_table where \$CONDITIONS” \ --target-dir /user/root/person_all \ --fields-terminated-by “,” \ --hive-drop-import-delims \ --null-str

Apache Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它被设计成从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。库本身的设计目的是在应用层检测和处理故障，而不是依赖硬件来提供高可用性，因此在计算机集群之上提供高可用性服务，而每个集群都可能容易出现故障。 Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一

像Cloudera Navigator套件之类产品的可用性可以覆盖包括所有最困难迁移任务中的一项：即将主框架数据迁移至Hadoop生态系统。 为此，主框架和Hadoop数据转换公司Syncsort表示，它正在和Cloudera合作，通过将Navigator连接至其工具来追踪传统来源的数据沿袭以改善数据治理。这些传统来源不仅限于主框架，而是包括运行在中端系统上的数据仓库。 对于将关系型数据仓库任务迁移至Hadoop来说，Cloudera并不是可以提供工具唯一厂商，这一领域是十分活跃的。 对于他

从高成本数据仓库将任务卸载有时被看做是Hadoop商用集群的首要目标。迁移提取、转换、加载(ETL)、查询以及报告工作并不能显著改变商业模式，但它可能会抑制数据仓库的增长和成本。 但是，即便进入Hadoop时代已经有些年头了，将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。 一款来自Cloudera公司的Hadoop工具Navigator Optimizer可能是个不错的选择。它源于该公司

Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。 Sqoop主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递 kettle有图形化的操作界面，只需要描述你想做什么，而不是你想怎么做。 sqoop没有图形化界面，具体的数据流向需要手工配置。 kettle底层使用多线程以提高效率 Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。 kettle可以利用transformation

主讲：武老师，清华硕士，原IBM中国开发实验室（CDL）技术负责人 免费下载：http://www.atguigu.com/download_detail.shtml?v=308 B站直达：http://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728（记得：点赞，投币，转发哦，感谢！）

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sqoop import 导入--connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/$db_name 连接数据库--username root 数据库用户名--password root 数据库密码--target-dir /origin_data/$db_name/db/$1/$db_date HDFS地址--delete-target-dir HDFS地址存在删除--num-mappers $2 \--split-by $3 maptask数量--input-null-string '\\N' 空值转换--input-null-non-string '\\N' 非空字符串替换--fields-terminated-by "\t" 字符串分割--query "$4"' and $CONDITIONS;'-hive-home <dir> 重写$HIVE_HOME-hive-import 插入数据到hive当中，使用hive的默认

Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)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。 Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。

1）sqoop1的架构图： sqoop1的架构图 版本号：1.4.X以后的sqoop1 在架构上：sqoop1使用sqoop客户端直接提交代码方式 访问方式：CLI命令行控制台方式访问 安全性：命令或者脚本指定用户数据库名和密码 原理：Sqoop工具接收到客户端的shell命令或者Java api命令后，通过Sqoop中的任务翻译器(Task Translator)将命令转换为对应的MapReduce任务，而后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移，进而完成数据的拷贝

1. 安装前提： Sqoop需要安装在hive，hbase的服务器上，linux环境中必须有java和hadoop环境 Java 1.8.0_161 Hadoop 2.8.5

将导入或导出命令翻译成MapReduce程序来实现在翻译出的,MapReduce 中主要是对InputFormat和OutputFormat进行定制 5. sqoop版本介绍：sqoop1和sqoop2 A. sqoop的版本sqoop1和sqoop2是两个不同的版本，它们是完全不兼容的 B. 版本划分方式: apache1.4.X之后的版本是1,1.99.0之上的版本是2 C. Sqoop2相比sqoop1的优势有： 1) 它引入的sqoop Server，便于集中化的管理Connector或者其它的第三方插件； 2) 多种访问方式：CLI、Web UI、REST API； 3) 它引入了基于角色的安全机制，管理员可以在sqoop Ser

A. 可以高效、可控的利用资源，可以通过调整任务数来控制任务的并发度。 B. 可以自动的完成数据映射和转换。由于导入数据库是有类型的，它可以自动根据数据库中的类型转换到Hadoop 中，当然用户也可以自定义它们之间的映射关系 C.支持多种数据库，如mysql，orcale等数据库

1.sqoop产生的原因： A. 多数使用hadoop技术的处理大数据业务的企业，有大量的数据存储在关系型数据中。 B. 由于没有工具支持，对hadoop和关系型数据库之间数据传输是一个很困难的事。 依据以上的原因sqoop产生的。

Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)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

sqoop如何导出数据到oracle

sqoop 导入和导出数据的基本过程

sqoop导出数据到mysql

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面试被问到....因为只是使用过几次,所以完全懵逼 请问下 使用sqoop把Mysql数据库中的数据导入到Hbase是如何保证数据的完整性的?

sqoop命令：./sqoop import --connect jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test --username root --password admin123 --table t_order -m 1 --target-dir /user/hive/test/order1 --incremental lastmodified --check-column create_time --merge-key id --last-value '2018-11-07 12:10:00' 这是什么问题

Exit code: 1 Stack trace: ExitCodeException exitCode=1: at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:575) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:478) at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java: 766) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.la unchContainer(DefaultContainerExecutor.java:212) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.C ontainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.C ontainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:

最近在搞一个sqoop拖数据的项目，一开始数据量在10000的时候一切正常，然后数据量60w的时候报了异常 如下

如题，本人近期在使用sqoop同步HDFS数据到mysql数据库，由于要兼容多个业务，HDFS文件中存储的字段较多，

sqoop连接sqlserver 所有信息都是对的可是还是报错：无效怎么解决 ERROR SqlServer.MSSQLServerManager: Error executing sta