sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、连接到hive的默认数据库后会自动创建的。
6、Sqoop除了能够将数据从关系型数据库导入到HDFS和Hive中，还能够导入到HBase表中。--hbase-table：通过指定--hbase-table参数值，指明将数据导入到HBase表中，而不是HDFS上的一个目录。
Oracle怎么导入数据
1、imp命令用于把本地的数据库dmp文件从本地导入到远程的Oracle数据库中。
2、需要用sqlloader来进行大量的数据导入。首先，在数据库中要创建跟字段对应的表，并设置字段长度足够大。根据创建的表名，及文本的格式编写脚本。
3、进行数据库导入导出工作的先决条件： 本地安装oraclek客户端或是服务器端。 通过oracle提供的NetConfiguration Assistant连接 进行数据库导入导出工作的先决条件： 本地安装Oraclek客户端或是服务器端。
oracle取出来的数据可以直接insert进hbase吗
1、Insert into t_tab select * from s_tab where 条件 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
2、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。
3、然后写一条insert插入的SQL语句，写完之后，选中这条SQL，点击左上角的【次轮状】图标，然后，SQL语句下方会出现【1 row inserted in xx seconds】，表示语句执行成功。
4、楼主说的是Hive，不是HBase.从Oracle里面头导出数据为平面文件后，导入HDFS里面，Hive里面的表结构是要自己手工定的。你可以安装下SQOOP，注意这个跟HADOOP的版本要对应的，不然会出现一些问题。
5、可以直接再添加一个字段，添加方法为：连接oracle数据库服务，如果你的数据库服务器是部署在你的电脑上需要输入用户名和密码，如果连接的是其他的服务器，则不需要。连接成功之后，建表，右键表，选择新建表。
oracle写入速度能到多少
万数据写入数据库需要16800秒oracle。根据查询相关资料信息，插入10万数据要42秒，则插入4000万数据写入数据库需要16800秒，等于280分钟，等于4个小时又40分钟。
是将log buff内涉及到此次delete操作还未来得及写入redo日志的信息全部写入到redo日志里，log buff一般都不大，默认好像是40MB？再考虑到strand，写入速度很快。所以commit操作非常快。
另外，第一次执行同一个SQL的时候，都会比较慢一些，再次执行的时候，由于数据等还在内存内，会速度快很多。
个人看法是update快啊。oracle先删后插入，隐含的rowid什么的都变化了，而且还要重新分配空间什么的，事务数量也多了，总之和update的效果不一样，虽然你之后进行select的返回值一样。
在图中，记录的系统变化编号为 10023。当查询进行扫描时，只会使用有效的（observed）数据块。
hive支持频繁数据更新
如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。
本地模式 对于小数据集，为查询触发执行任务消耗的时间实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。
Hive3的update速度1S。UPDATE的功能是更新表中的数据。这的语法和INSERT的第二种用法相似。必须提供表名以及SET表达式，在后面可以加WHERE以限制更新的记录范围。
设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。
大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!
大数据方面核心技术有哪些？ 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。
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。
大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
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