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。
Sqoop是一款用于把关系型数据库中的数据导入到hdfs中或者hive中的工具，当然也支持把数据从hdfs或者hive导入到关系型数据库中。Sqoop也是基于Mapreduce来做的数据导入。
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。
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。
hadoop的数据存储
1、Hadoop是一个用于存储和处理海量数据的软件平台，它使用分布式存储技术，可以将数据存储在多台计算机上。因此，Hadoop可以用于将数据存储在不同的电脑上。
2、关系数据在hadoop上应该用hive hbase没用，他的结构对关系数据没有优化，只是擅长做键值对查询。
3、数据局部性(data locality)：这是Hadoop的主要特性，指的是直接在存储数据的节点上做CPU密集型计算。显然，SAN/NAS不适用于任何形式的CPU密集型计算。
4、存放到HDFS 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到MYSQL 或者ORACLE 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。
5、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
高斯数据库与oracle对比
1、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。
2、技术成熟度不足。相较于其他主流数据库管理系统（如Oracle、MySQL等），高斯DB在国际市场上的知名度和影响力相对较小，技术成熟度有待提高。
3、如果说惠普只是在年收入上超过IBM的话，Oracle跟IBM在从服务器、存储到操作系统、数据库、应用软件等领域针锋相对的竞争还是很有技术含量的。
4、主要还是基于Oracle和PGDB 数据库的。高斯数据库是华为云推出的一种数据库，今年算华为高斯数据库的元年，很多人比较看好华为高斯数据库 可以在这里看看官方的文档介绍。
大数据方面核心技术有哪些?
大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。
大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
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