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    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航,为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估,参与配合进行数据压测演练,提供数据库优化方面专业建议,在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平稳运行。","link1":"https://www.aliyun.com/service/optimization/database","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/database","icon":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1a5ZfonnI8KJjy0FfXXcdoVXa-100-100.png","btn2":"数据库紧急救援服务","tip":"还有更多专家帮助您解决云上业务问题:立即查看","btn1":"云上数据库优化服务","link2":"https://www.aliyun.com/service/databaserescue","title":"数据库专家服务"}],"search":[{"txt":"安全首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/security"},{"txt":"中间件首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/middleware"},{"txt":"系统与平台首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/platform"},{"txt":"存储首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/storage"}],"countinfo":{"search":{"length_pc":0,"length":0},"card":{"length_pc":0,"length":0}},"simplifiedDisplay":"newEdition","newCard":[{"link":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","icon":"rds_mysql1","contentLink":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","title":"云数据库RDS MySQL版","des":"云数据库RDS MySQL版 MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库,阿里云MySQL版 通过深度的内核优化和独享实例提供稳定极致的数据库性能,同时灵活的部署架构及产品形态,可满足不同场景下的数据库需求。","btn1":"了解详情","link1":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","btn2":"管理控制台","link2":"https://rdsnext.console.aliyun.com/#/rdsList/cn-hangzhou/basic/","btn3":"在线咨询","link3":"https://www.aliyun.com/core/online-consult?spm=5176.8789780.7y9jhqsfz.115.47ea55caeL2Mfu&from=OVtXEBmlH8","infoGroup":[{"infoName":"最新活动","infoContent":{"firstContentName":"MySQL 1年仅19.9元","firstContentLink":"https://www.aliyun.com/database/dbfirstbuy#J_9036464270","lastContentName":"ECS+MySQL 0.7元/日","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/1111/enterprise"}},{"infoName":"快速入门","infoContent":{"firstContentName":"选型指南","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/164594.html?spm=a2c4g.11186623.6.551.56b67384ispvvk","lastContentName":"上手指南","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/26124.html?spm=a2c4g.11174283.2.16.51795b83pbkzav"}},{"infoName":"最佳实践","infoContent":{"firstContentName":"X-Engine的应用场景","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/148402.html?spm=a2c4g.11186623.2.14.3f592685zjuUxu#concept-2364901","lastContentName":"读写分离功能","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/96073.html?spm=a2c4g.11174283.2.53.42db5b83VvZvMJ"}},{"infoName":"产品推荐","infoContent":{"firstContentName":"云数据库PolarDB","lastContentName":"云原生数据仓库MySQL","firstContentLink":"https://www.aliyun.com/product/polardb","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/product/ads"}}]}],"visual":{"textColor":"dark","topbg":""}}

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  • 一、Sqoop常用的关系型数据库导入与导出一、简介二、sqoop-import命令使用2.1、Sqoop查看关系型数据库信息2.2、关系型数据库数据导入到HDFS上2.3、关系型数据库数据导入到Hive上三、sqoop-export命令使用3.1、全量...
    
    


    以下是本篇文章正文内容,如有错误麻烦请指出。 谢谢 !!!


    一、简介

    1. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具;
    2. 关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导入到Hadoop的HDFS;
    3. Hadoop上HDFS的数据导出到关系型数据库中;
    4. 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(MR任务)处理。

    二、sqoop-import命令使用

    2.1、Sqoop查看关系型数据库信息

    1. 1. 查看关系型数据库的库名
    sqoop list-databases \
    # --connect jdbc:oracle:thin:@ip:port \   # Oracle数据库连接
    --connect jdbc:mysql://ip:port \          # MySQL数据库连接
    --username root \
    --password ******
    
    1. 2. 查看关系型数据库对应库名下的表名
    sqoop list-tables \
    --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --username root \
    --password ******
    

    2.2、关系型数据库数据导入到HDFS上

    1. 1. 指定表名导入到HDFS
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task \
    --where 'id < 100' \
    --columns packages,requireno \
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --compress \
    --as-textfile \                      # 文件格式: 文本
    -m 1
    
    1. 2. 指定SQL语句导入到HDFS
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --query 'select * from task where 1 = 1 and \$CONDTIONS' \
    --fields-terminated-by '@' \             # 指定字段之间的分隔符
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --compress \
    --as-textfile \
    -m 1
    
    1. 3. 指定增量方式导入到HDFS
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task \
    --where 'id < 100' \
    --columns packages,requireno \       # 不设置字段的情况下,默认是入全字段
    --hive-drop-import-delims \          # 从字符串中删除Hive record \0x01和分隔符(\n\r)
    --fields-terminated-by '@' \         # 指定字段之间的分隔符
    --incremental append \               # 增量导入数据到HDFS的模式:append
    --check-column lanuchdate \          # 增量导入数据到HDFS上需要检查的字段
    --last-value '2021-02-03' \          # 增量导入数据到HDFS上需要检查上次拉取的最大值
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --compress \
    --as-textfile \
    -m 1
    
    1. 4. 参数说明
    --autoreset-to-one-mapper   # 如果没有拆分键可用,则将map的数量重置为1(注:不能和参数‘--split-by’一起用)
    --split-by                  # 根据字段分割map个数
    --split-limit               # 根据行数分割map个数
    --as-avrodatafile           # 文件格式:avro
    --as-parquetfile            # 文件格式:parquet
    --as-sequencefile           # 文件格式:sequence
    --as-avrodatafile           # 文件格式:avro
    --warehouse-dir             # 导入HDFS的父路径
    --enclosed-by               # 设置所需字段的封闭字符
    --escaped-by                # 设置转义字符
    

    2.3、关系型数据库数据导入到Hive上

    1. 1. 关系型数据库导入到Hive上(注:自动创建表)
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task \
    --where 'id < 100' \
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --hive-import \                      # 执行Hive导入功能
    --hive-database mysql_sqoop \        # Hive的库名
    --hive-table task \                  # Hive表名
    --fields-terminated-by '@' \         # 设置字段分隔符
    --lines-terminated-by '\n' \         # 设置行分隔符
    --hive-delims-replacement ' ' \      # 用自定义的空格字符串替换导入Hive字段中的Hive record \0x01和分隔符(\n\r)
    --mapreduce-job-name 'mysql_to_hive' \
    -m 1
    
    1. 2. 关系型数据库导入到Hive已存在的表中,并指定MapReduce任务结果数据的存放目录
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task \
    --where 'id < 100' \
    --hive-import \                      # 执行Hive导入功能
    --create-hive-table \                # 导入Hive时,自动创建表,表存时则报错!!!
    --hive-database mysql_sqoop \        # Hive的库名
    --hive-table task \                  # Hive表名
    --fields-terminated-by '@' \         # 设置字段分隔符
    --lines-terminated-by '\n' \         # 设置行分隔符
    --hive-drop-import-delims \          # 从字符串中删除Hive record \0x01和分隔符(\n\r)
    --hive-overwrite \                   # 覆盖Hive表中现有数据
    --mapreduce-job-name 'mysql_to_hive' \
    -m 1
    
    1. 3. 关系型数据库导入到Hive已存在的分区表中,并指定分区值
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --query 'select * from task where 1 = 1 and \$CONDTIONS' \
    --fields-terminated-by '@' \         # 设置字段分隔符
    --lines-terminated-by '\n' \         # 设置行分隔符
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --hive-import \                      # 执行Hive导入功能
    --hive-database mysql_sqoop \        # Hive的库名
    --hive-table task \                  # Hive表名
    --hive-drop-import-delims \          # 从字符串中删除Hive record \0x01和分隔符(\n\r)
    --hive-partition-key 'part_date' \   # 导入Hive的分区字段
    --hive-partition-value '20210302' \  # 导入Hive分区字段的值
    --hive-overwrite \                   # 覆盖Hive表中现有数据
    --mapreduce-job-name 'mysql_to_hive' \
    -m 1
    
    1. 4. 关系型数据库导入到HBASE
    sqoop-import --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --query 'select column1,column2,...... from task where 1 = 1 and \$CONDTIONS' \
    --fields-terminated-by '@' \         # 设置字段分隔符
    --lines-terminated-by '\n' \         # 设置行分隔符
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    --delete-target-dir \
    --hbase-create-table \               # 创建HBASE表,表存在也不会报错
    --hbase-table 'namespace:table' \    # 指定HBASE的表名
    --hbase-row-key id \                 # 指定HBASE的RowKey字段名
    --column-family info \               # 自定义HBASE的列族名
    --hbase-bulkload \                   # 加载数据到HBASE的方式:bulkload
    --mapreduce-job-name 'mysql_to_hbase' \
    -m 1
    

    三、sqoop-export命令使用

    3.1、全量导出HDFS数据到MySQL

    sqoop-export --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task_test \                  # 到出到MySQL表
    --fields-terminated-by '@' \         # 导出到MySQL时,指出HDFS数据的分隔符
    --export-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \   # HDFS源数据目录
    --mapreduce-job-name 'hdfs_to_mysql' \
    -m 1
    

    3.2、导出HDFS数据到MySQL关于参数‘–update-mode’的应用

    1. 1. updateonly模式: 根据指定字段的Key与HDFS上的数据进行对比更新,只更新MySQL中存在的Key,不存在的则不更新
    sqoop-export --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task_test \                  # 到出到MySQL表
    --fields-terminated-by '@' \         # 导出到MySQL时,指出HDFS数据的分隔符
    --export-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \   # HDFS源数据目录
    --update-mode updateonly \           # 指定更新模式
    --update-key 'id' \                  # 指定主键
    --mapreduce-job-name 'hdfs_to_mysql' \
    -m 1
    
    1. 2. allowinsert模式: 新增源数据
    sqoop-export --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task_test \                  # 到出到MySQL表
    --fields-terminated-by '@' \         # 导出到MySQL时,指出HDFS数据的分隔符
    --export-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \   # HDFS源数据目录
    --update-mode allowinsert \          # 指定更新模式
    --mapreduce-job-name 'hdfs_to_mysql' \
    -m 1
    

    四、sqoop-job命令使用

    4.1 创建Job任务

    1. 1. 创建Job,并导出数据(注:参数‘–last-value’的值是根据每次任务Job执行成功之后都会将最后一次的最大值填充进去)
    sqoop-job \
    --create 'mysql_to_hdfs_job'         # 设置Job名称
    -- import                            # -- 与 import之间需要有空格,不然会报错
    --connect jdbc:mysql://ip:port/库名 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --username root \
    --password ****** \
    --table task \                       # 到出到MySQL表
    --fields-terminated-by '@' \
    --line-terminated-by '\n' \
    --incremental append \               # 增量导入数据到HDFS的模式:append
    --check-column lanuchdate \          # 增量导入数据到HDFS上需要检查的字段
    --last-value '0' \          # 增量导入数据到HDFS上需要检查上次拉取的最大值
    --target-dir /user/edq/sqoop-import/20210311 \
    -m 1
    
    1. 2. sqoop-job基本使用
    # 查看Job
    sqoop-job  --list
    # 执行Job
    sqoop-job  --exec mysql_to_hdfs_job(Job名称)
    # 删除Job
    sqoop-job  --delete mysql_to_hdfs_job(Job名称)
    # 查看Job每次执行完成后详细信息,包括参数‘--last-value’的值
    sqoop-job --show mysql_to_hdfs_job(Job名称)
    
    1. **3. ** 关于每次执行Job时需要输入密码设置
    # 修改配置文件conf/sqoop-site.xml中对应的参数
    sqoop.metastore.client.record.password 对应的值为 true
    # 从而可以取消每次执行Job时输入密码,使用Job中执定的密码
    

    对以前的知识回顾,加深基础知识!
    每天进步一点点,也许某一天你也会变得那么渺小!!!

    展开全文
  • 常见的关系型数据库有:IBM DB2、ORACLE、Sybase、SQL Server、MySQL、Access,今天我们重点介绍一下ORACEL、SQL Server、MySQL三大数据库。 ORACLE数据库适用于业务逻辑较复杂、数据量大的较大型项目开发。 SQL ...

      常见的关系型数据库有:IBM DB2、ORACLE、Sybase、SQL Server、MySQL、Access,今天我们重点介绍一下ORACEL、SQL Server、MySQL三大数据库。

          ORACLE数据库适用于业务逻辑较复杂、数据量大的较大型项目开发。

           SQL Server数据库的功能比较全面、效率高,适用于中型企业或单位的数据库平台。缺点是只能在Windows系统下运行。

           MySQL数据库被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。MySQL数据库体积小、速度快、总体拥有成本低、开放源码。

     

    优缺点对比

    1、开放性

    SQL Server:只能在windows上运行,没有丝毫开放性,操作系统的系统稳定对数据库是十分重要的。(windows平台的可靠性、安全性、伸缩性是非常有限的)

    ORACLE:能在所有主流平台上运行。

    DB2:能在所有主流平台上运行。最适用于海量数据。

    2、可伸缩性,并行性

    SQL Server:并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。

    ORACLE:平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。

    DB2:具有很好的并行性。

    3、安全性

    SQL Server:没有获得任何安全证书。

    ORACLE:获得最高认证级别的ISO标准认证。

    DB2:获得最高认证级别的ISO标准认证。

    4、性能

    SQL Server:多用户时性能不佳。

    ORACLE:性能最高,保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

    DB2:适用于数据库仓库和在线事物处理,性能较高。

    5、客户端支持及应用模式

    SQL Server:C/S结构,只支持windows客户,可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接。

    ORACLE:多层次网络计算,支持多种工业标准,可以用ODBC、JDBC、OCI等网路客户连接。

    DB2:跨平台,多层结构,支持ODBC、JDBC等客户。

     

     

    注:SQL Server2016的十大信特征

    转载于:https://www.cnblogs.com/jf-guo/p/6606793.html

    展开全文
  • 在cmdb中,如何实现类似于常用的关系型数据库中的外键管理关系,并级联修改指定的一列,跪谢。
  • SQL是结构化查询语言缩写 DDL:Data Definition Language 数据定义语言 就是数据增删改 DML:Data Manipulation Language 数据管理语言 就是管理权限,允许什么人可以进行操作,也就是为用户添加权限 DQL:...

    老样子,先了解一波基础知识,内容来源于百度。

    SQL是结构化查询语言的缩写
    DDL:Data Definition Language 数据定义语言
    就是数据的增删改
    DML:Data Manipulation Language 数据管理语言
    就是管理权限的,允许什么人可以进行操作,也就是为用户添加权限
    DQL:Data Query Language 数据查询语言
    重点来了,查询

    tip:
    一般来说,sql是不区分大小写的,但是为了规范,尽量统一大写或者小写;
    关系行数据库表里不能存在完全相同的一条数据;

    主键:

    是区分两条记录不同最明显的点;
    一般为自增的id,或者是根据算法生成唯一的id(例如requestid),尽量不要使用业务上的字段作为主键;

    联合主键:
    使用很少,面试基本考不到了解即可
    选取两个字段作为主键,两条记录只要联合主键有任意一个字段不是全部相等即可保存;

    索引:
    语法:ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 自己命名的索引名(列名1,列名1…);
    应用:主要是用来提高查询效率。当不存在大量重复相等记录时候,查询速度快。

    查询:

    1. 最基础用法:SELECT * FROM <表名>
    2. SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>
    3. <条件1> AND <条件2> 同时满足两个条件
    4. <条件1> OR <条件2> 只要满足一个条件即可
    5. NOT <条件> 容易遗忘的关键字,一些笔试题用这个会第一时间有思路
    6. 如果没有括号,条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行,即NOT优先级最高,其次是AND,最后是OR。
    7. 条件排序用ORDER BY(写在WHERE后面) 默认是ASC升序,可以指定倒序DESC,可以指定按照多个字段排序 ORDER BY XX, XX
    8. 关键字 LIMIT 指定显示前多少条数据 分页查询完整的写法 LIMIT XX OFFSET XX()
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