Mysql学习_02_mysql数据导入导出

数据导入 1.mysqlimport命令行导入数据 在使用mysqlimport命令导入数据时,数据来源文件名要和目标表一致,不想改文件名的话,可以复制一份创建临时文件,示例如下. 建立一个文本users.txt,内容如下: 创建一个表users 使用mysqlimport将users.txt中数据导入users表 PS F:\> mysqlimport -u root -p123456 zz --default-character-set=gbk --fields-terminated-by=

Hive总结(七)Hive四种数据导入方式 (强烈建议去看) Hive几种数据导出方式 https://www.iteblog.com/archives/955 (强烈建议去看) 把MySQL里的数据导入到HDFS 1.使用MySQL工具手工导入 把MySQL的导出数据导入到HDFS的最简单方法就是,使用命令行工具和MySQL语句. 为了导出整个数据表或整个数据库的内容,MySQL提供了mysqldump工具. 比如 SELECT  col1,col2 FORM TABLE INTO OUTFI

这几天想着公司要用MongoDB,自然就要用到数据导入导出,就自己学习了一下. 在Mongo学习(二)中就讲到了在bin目录下有一些工具,本篇就是使用这些工具进行数据的导入导出及备份恢复. 注意:以下命令均在cmd命令行中输入,导出及备份未指明目录情况下,均保存在当前操作目录下. 数据导出mongoexport 1.常用导出方法:导出数据为json 假设库里有一张area 表,里面有9 条记录,我们要将它导出 >c:\mongo\bin\mongoexport -d iflashbuy_log

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.ja

MySQL存储引擎的配置 SQL数据导入/导出 操作表记录 查询及匹配条件 1 MySQL存储引擎的配置1.1 问题 本案例要求MySQL数据存储引擎的使用,完成以下任务操作: 可用的存储引擎类型 查看默认存储类型 更改表的存储引擎 1.2 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行. 步骤一:查看存储引擎信息 登入MySQL服务器,查看当前支持哪些存储引擎. 使用mysql命令连接,以root用户登入: [[email protected] ~]# mysql -u root –p Enter pa

考试系统维护过程中,为了保证考试的顺利进行需要在多个服务器上搭建考试系统(备份),这时候需要把数据库来回迁移,之前我们常用的数据库备份还原的方法确实简单方便,但是遇到不同的服务器安装的SQL版本不同就歇菜了,虽然当时为了以后操作方便,我们把这次要用的服务器的数据库版本都统一了,但是在考试系统维护中米老师让我感触最深的一点-----"凡事多想一点!"多思考必须要应用到实际,所以我回来又仔细研究了几种不同版本SQL数据导入导出的方法,与大家交流提高. 一:使用SQLServer Impor

Linux下mongodb安装及数据导入导出教程 #查看linux发行版本 cat /etc/issue #查看linux内核版本号 uname -r 一.Linux下mongodb安装的一般步骤 1.到mongodb的官网(https://www.mongodb.org/downloads) 下载相应你系统的安装包,拷贝(能够用ftp工具如winscp)到你的linux系统上面. 2.解压相应的安装包 命令例如以下:tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.4.tgz

前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. 最显著的特别是, Hive的数据是Schema On Read, 对数据的写入非常的自由和松散, 而对数据的读取则作了各种限制. 而RMDBS则是Schema On Write, 对数据写入限制非常的严苛. *). 数据导入/导出 让我们体验以下Hive中数据如何导入: 1). 创建数据库 db_