数据迁移操作
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数据迁移的八大步骤数据迁移是指将数据从一个系统或者存储介质转移到另一个系统或者存储介质的过程。
数据迁移通常涉及到大量的数据,因此需要有一个系统化的方法来确保数据的完整性和准确性。
下面是数据迁移的八大步骤:1. 确定迁移目标:首先,需要明确数据迁移的目标。
确定迁移的系统或者存储介质,以及迁移后的数据结构和格式。
2. 制定迁移计划:在开始数据迁移之前,需要制定一个详细的迁移计划。
该计划应包括迁移的时间表、资源分配、风险评估和备份策略等。
3. 数据清洗和准备:在迁移之前,需要对数据进行清洗和准备。
这包括删除重复数据、修复错误和缺失值,以及将数据转换为目标系统所需的格式。
4. 数据验证和测试:在进行实际的数据迁移之前,需要进行数据验证和测试。
这可以通过比对源数据和目标数据的一致性来实现,确保迁移后的数据的准确性和完整性。
5. 迁移数据:一旦数据准备就绪并通过验证和测试,就可以开始迁移数据了。
这可以通过使用ETL工具(抽取、转换和加载)来实现,将数据从源系统提取出来,经过必要的转换和清洗,然后加载到目标系统中。
6. 监控和控制:在数据迁移过程中,需要进行实时的监控和控制。
这可以通过监控迁移过程中的日志和指标,以及设置警报和错误处理机制来实现。
7. 数据验证和测试:一旦数据迁移完成,需要再次进行数据验证和测试。
这可以通过比对源数据和目标数据的一致性来实现,确保迁移后的数据的准确性和完整性。
8. 后续维护和优化:数据迁移并非一个一次性的过程,而是一个持续的过程。
一旦数据迁移完成,需要进行后续的维护和优化工作,包括数据清洗、数据备份和恢复策略的制定,以及性能监控和优化等。
总结:数据迁移是一个复杂的过程,需要经过八个步骤来确保数据的完整性和准确性。
这些步骤包括确定迁移目标、制定迁移计划、数据清洗和准备、数据验证和测试、迁移数据、监控和控制、数据验证和测试,以及后续维护和优化。
通过严格按照这些步骤进行数据迁移,可以最大程度地减少错误和风险,确保迁移后的数据的质量和可用性。
数据迁移的八大步骤引言:随着信息技术的迅猛发展,数据的迁移已成为企业顺利发展的重要环节。
数据迁移不仅仅是简单地把数据从一个地方转移到另一个地方,更涉及到数据的完整性、安全性以及系统的稳定性。
本文将详细阐述数据迁移的八大步骤,帮助读者全面了解这一过程。
一、评估现有环境确定数据类型和规模:识别组织中的各类数据,如结构化数据、非结构化数据等,并估算数据量大小。
分析数据质量:检查数据的准确性、完整性、一致性及有效性,为迁移做好准备。
二、制定迁移计划确定迁移目标:明确迁移的目标平台、系统或数据库,确保迁移后数据的可用性和可维护性。
选择迁移方法:根据数据量和系统特性,选择适合的迁移策略,如直接复制、增量迁移等。
三、数据备份与验证数据备份:在开始迁移前,对现有数据进行完整备份,以防数据丢失。
数据验证:检查备份数据的完整性,确保备份过程中无数据损坏或遗漏。
四、数据转换与迁移数据格式转换:将数据从源格式转换为目标格式,满足新系统的要求。
数据清洗:对数据进行预处理,去除无效、错误或不完整的数据。
五、系统测试与验证功能测试:对新系统进行全面测试,确保各项功能正常运行。
性能测试:测试新系统的负载能力,确保在高并发或大数据量情况下系统稳定。
六、数据整合与集成数据整合:将迁移后的数据与现有系统进行整合,实现数据的统一管理和访问。
数据集成:打通各系统间的数据通道,实现数据的共享和交换。
七、上线运行与监控上线准备:完成新系统的部署和配置,确保满足生产环境的运行要求。
监控与优化:对上线后的系统进行持续监控,及时发现并解决潜在问题,优化系统性能。
结语:通过以上八大步骤,组织可以顺利完成数据迁移工作。
在迁移过程中,还需注意防范潜在风险,确保数据的完整性和安全性。
此外,持续的数据管理也是不可或缺的一环,有助于维护数据的长期价值。
在数字化时代,数据迁移已成为企业发展的关键环节,组织需给予足够的重视和支持。
数据迁移的八大步骤标题:数据迁移的八大步骤引言概述:数据迁移是将数据从一个系统或者存储设备转移到另一个系统或者存储设备的过程。
在进行数据迁移时,需要遵循一定的步骤和流程,以确保数据的完整性和准确性。
本文将介绍数据迁移的八大步骤,匡助读者更好地进行数据迁移工作。
一、制定数据迁移计划1.1 确定迁移的范围和目标:明确需要迁移的数据量和目标系统。
1.2 确定迁移时间和资源:确定迁移的时间表和所需的人力、物力资源。
1.3 制定迁移策略:确定数据迁移的方法和步骤,包括选择合适的工具和技术。
二、评估数据质量和完整性2.1 分析源数据:对源数据进行审查和分析,确保数据的准确性和完整性。
2.2 清洗和转换数据:清洗和转换源数据,以满足目标系统的数据格式和要求。
2.3 进行数据测试:对转换后的数据进行测试,验证数据的质量和完整性。
三、备份和保护数据3.1 备份源数据:在进行数据迁移之前,务必对源数据进行备份,以防数据丢失或者损坏。
3.2 确保数据安全:采取必要的安全措施,确保数据在迁移过程中不受到未经授权的访问或者篡改。
3.3 制定应急计划:制定数据迁移过程中可能浮现的问题和应对措施,以应对突发情况。
四、执行数据迁移4.1 迁移数据:按照制定的迁移策略和步骤,将数据从源系统迁移到目标系统。
4.2 监控迁移过程:监控数据迁移过程,及时发现并解决可能浮现的问题。
4.3 验证数据完整性:在数据迁移完成后,对目标系统中的数据进行验证,确保数据的完整性和准确性。
五、测试和验证数据5.1 进行数据测试:对目标系统中的数据进行测试,验证数据的准确性和一致性。
5.2 进行用户验收测试:邀请用户参预数据测试,确认数据迁移是否符合他们的需求和期望。
5.3 修复和优化数据:根据测试结果对数据进行修复和优化,确保数据迁移的效果和质量。
结论:数据迁移是一个复杂的过程,需要经过详细的规划和执行。
通过遵循以上八大步骤,可以匡助组织和个人更好地完成数据迁移工作,确保数据的安全和完整性。
数据迁移的八大步骤标题:数据迁移的八大步骤引言概述:数据迁移是指将数据从一个系统或存储设备转移到另一个系统或存储设备的过程。
在进行数据迁移时,需要遵循一定的步骤,以确保数据的完整性和安全性。
本文将介绍数据迁移的八大步骤,帮助读者更好地进行数据迁移工作。
一、制定数据迁移计划1.1 确定迁移的目的和范围:明确需要迁移的数据类型、数量和来源,确定迁移的目标和范围。
1.2 确定迁移时间和资源:评估迁移所需的时间、人力和物力资源,制定合理的迁移计划。
1.3 制定迁移策略:确定数据迁移的方法和工具,考虑数据迁移的风险和影响,制定应对措施。
二、数据清理和准备2.1 清理数据:删除过期、重复或无效的数据,确保数据质量和准确性。
2.2 格式转换:将需要迁移的数据转换为目标系统可以识别和处理的格式。
2.3 数据备份:在进行数据迁移前,及时备份源数据,以防数据丢失或损坏。
三、数据映射和转换3.1 映射数据:将源数据和目标数据进行对应和映射,确保数据能够正确地转移和对应。
3.2 数据转换:将源数据按照目标系统的要求进行转换,保证数据的完整性和一致性。
3.3 数据验证:对转换后的数据进行验证和测试,确保数据迁移的准确性和可靠性。
四、数据迁移和同步4.1 数据迁移:按照制定的迁移计划和策略,将数据从源系统迁移到目标系统。
4.2 数据同步:在迁移过程中,及时更新和同步数据,保证源数据和目标数据的一致性。
4.3 监控和调整:监控数据迁移的进度和效果,及时调整和优化迁移过程,确保数据迁移顺利进行。
五、数据验证和测试5.1 数据验证:对迁移后的数据进行验证和比对,确保数据的完整性和正确性。
5.2 功能测试:测试目标系统的功能和性能,验证数据迁移的效果和影响。
5.3 用户验收:邀请用户参与数据迁移的验收工作,收集用户反馈和意见,及时处理和解决问题。
结论:数据迁移是一项复杂的工作,需要进行详细的计划和准备,遵循严格的步骤和流程。
通过制定合理的迁移计划、清理和准备数据、映射和转换数据、迁移和同步数据、验证和测试数据等八大步骤,可以有效地完成数据迁移工作,确保数据的安全和完整性。
数据迁移的八大步骤数据迁移是指将数据从一个系统或者存储设备迁移到另一个系统或者存储设备的过程。
它通常用于数据中心迁移、系统升级、数据备份和恢复等场景。
数据迁移的成功与否直接关系到业务的连续性和数据的完整性。
下面将详细介绍数据迁移的八大步骤,以确保迁移过程的顺利进行。
1. 制定迁移计划在开始数据迁移之前,首先需要制定一个详细的迁移计划。
该计划应包括迁移的目标、时间表、资源需求、风险评估和应急措施等内容。
制定迁移计划的目的是为了确保迁移过程的有序进行,并在浮现问题时能够及时应对。
2. 分析源数据在进行数据迁移之前,需要对源数据进行详细的分析。
这包括确定数据的类型、格式、大小、关联关系等信息。
通过对源数据的分析,可以为后续的迁移过程提供必要的参考和指导。
3. 选择合适的迁移方法根据源数据的特点和迁移目标的要求,选择合适的迁移方法。
常见的迁移方法包括离线迁移、在线迁移、增量迁移和并行迁移等。
选择合适的迁移方法可以提高迁移效率和数据的完整性。
4. 进行数据清洗和转换在进行数据迁移之前,需要对源数据进行清洗和转换。
数据清洗是指去除无效或者冗余的数据,确保数据的质量和准确性。
数据转换是指将数据从源格式转换为目标格式,以满足目标系统的要求。
数据清洗和转换的目的是为了保证迁移后的数据能够正常使用。
5. 进行数据验证和测试在完成数据迁移之后,需要进行数据验证和测试。
数据验证是指对迁移后的数据进行验证,确保数据的完整性和一致性。
数据测试是指对迁移后的系统进行功能和性能测试,以确保系统的正常运行。
数据验证和测试的目的是为了发现和解决潜在的问题,确保迁移的成功。
6. 进行数据同步和切换在完成数据验证和测试之后,可以进行数据同步和切换。
数据同步是指将源数据的更新同步到目标系统,以保证数据的一致性。
数据切换是指将业务流量从源系统切换到目标系统,实现系统的平稳过渡。
数据同步和切换的目的是为了确保迁移后的系统能够正常运行,并对外提供服务。
数据迁移的八大步骤标题:数据迁移的八大步骤引言概述:数据迁移是指将数据从一个系统或存储设备转移到另一个系统或存储设备的过程。
在现代信息化时代,数据迁移变得越来越常见,而且对于企业和个人来说都至关重要。
为了确保数据迁移顺利进行并避免数据丢失或损坏,以下将介绍数据迁移的八大步骤。
一、制定数据迁移计划1.1 确定迁移的目的和需求:明确为什么需要进行数据迁移,以及迁移后的期望效果。
1.2 确定迁移的范围和时间:确定需要迁移的数据范围和时间安排,确保迁移过程不会影响业务运作。
1.3 制定详细的迁移计划:制定包括迁移步骤、责任人、风险评估等在内的详细计划。
二、评估数据2.1 识别数据类型和格式:了解需要迁移的数据的类型和格式,以便选择合适的迁移工具。
2.2 评估数据质量和完整性:检查数据的质量和完整性,确保在迁移过程中不会丢失或损坏数据。
2.3 确定数据量和存储需求:评估需要迁移的数据量和目标存储设备的容量,确保迁移后能够满足需求。
三、选择合适的迁移工具3.1 根据数据类型选择工具:根据需要迁移的数据类型选择合适的迁移工具,如数据迁移软件或云服务。
3.2 考虑数据传输速度和安全性:选择支持高速数据传输和数据加密的迁移工具,确保数据迁移的效率和安全性。
3.3 测试迁移工具的稳定性:在正式迁移之前,进行迁移工具的稳定性测试,确保工具能够稳定可靠地完成数据迁移。
四、执行数据迁移4.1 备份数据:在进行数据迁移之前,务必对数据进行备份,以防数据丢失或损坏。
4.2 启动迁移工具:根据制定的迁移计划,启动选择的迁移工具,并按照计划逐步进行数据迁移。
4.3 监控和验证迁移过程:在整个迁移过程中,不断监控数据传输进度和结果,并进行验证,确保数据迁移顺利进行。
五、完成数据迁移5.1 检查数据完整性:在数据迁移完成后,检查目标设备上的数据是否完整,确保没有丢失或损坏的数据。
5.2 更新数据索引和元数据:根据迁移后的数据结构更新数据索引和元数据,确保数据能够被正确访问和管理。
数据迁移的八大步骤引言概述:数据迁移是指将数据从一个系统或者环境迁移到另一个系统或者环境的过程。
在现代信息化时代,数据迁移成为了企业和组织中不可避免的任务。
本文将介绍数据迁移的八大步骤,匡助读者更好地理解和应用数据迁移的过程。
一、制定数据迁移计划1.1 确定迁移目标:明确迁移的目标是什么,是为了替换旧系统还是为了升级系统。
1.2 确定迁移时间:根据业务需求和系统运行情况,确定最佳的迁移时间,避免对业务造成过大的影响。
1.3 确定迁移策略:根据数据量、迁移时间和系统复杂度等因素,选择合适的迁移策略,如全量迁移、增量迁移或者分批迁移等。
二、备份和验证数据2.1 数据备份:在进行数据迁移之前,必须对现有数据进行备份,以防止数据丢失或者损坏。
2.2 数据验证:通过数据验证工具或者手动检查,确保备份的数据完整性和准确性。
三、数据清洗和转换3.1 数据清洗:对数据进行清洗和整理,去除冗余、重复或者不完整的数据,确保数据质量。
3.2 数据转换:将原始数据转换为目标系统所需的格式和结构,确保数据能够被正确地导入目标系统。
3.3 数据映射:将源系统中的数据映射到目标系统中的对应字段,确保数据的一致性和准确性。
四、执行数据迁移4.1 数据导出:从源系统中导出数据,根据迁移策略选择合适的导出方式,如数据库备份、API调用等。
4.2 数据导入:将导出的数据导入到目标系统中,确保数据的完整性和一致性。
4.3 数据校验:对导入的数据进行校验,确保数据在迁移过程中没有丢失或者损坏。
五、验证和测试5.1 数据验证:验证迁移后的数据与源数据的一致性,确保数据没有发生错误或者丢失。
5.2 功能测试:对目标系统进行功能测试,确保系统在迁移后能够正常运行。
5.3 性能测试:对目标系统进行性能测试,确保系统在迁移后的负载下仍然能够保持稳定和高效的性能。
结论:数据迁移是一个复杂而关键的过程,需要经过充分的计划、备份、清洗、转换、执行和验证。
数据迁移的八大步骤数据迁移是将数据从一个系统或存储位置迁移到另一个系统或存储位置的过程。
在进行数据迁移之前,应该制定一套详细的计划和步骤,以确保数据的完整性和准确性。
以下是数据迁移的八大步骤:1.确定迁移的目标:在开始数据迁移之前,需要明确迁移的目标和目的。
这可能是将数据迁移到一个新的系统、存储在云端或更新现有数据结构等。
确定迁移目标可以帮助制定合适的迁移策略和步骤。
2.分析和评估数据:在进行数据迁移之前,对现有数据进行详细的分析和评估是很重要的。
这包括确定数据的类型、格式、大小、结构和相关性。
通过分析数据,可以更好地了解数据的特点,从而制定适当的迁移策略。
3.制定迁移计划:根据目标和数据分析的结果,可以制定数据迁移的详细计划。
计划应包括每个步骤的时间表、责任人和资源需求等。
确保计划充分考虑到数据的特性和目标,以确保顺利的迁移过程。
4.预备迁移环境:在进行数据迁移之前,应准备好目标系统或存储环境。
这包括设置新系统的架构、配置硬件和软件、创建适当的目录和权限等。
确保环境准备就绪可以减少迁移过程中的问题和延误。
5.迁移测试:在实际进行数据迁移之前,进行迁移测试是很重要的。
这可以帮助发现和解决潜在问题,确保数据的完整性和准确性。
迁移测试应在一个与实际环境相似的测试环境中进行,以准确反映迁移过程。
6.实施数据迁移:根据迁移计划和测试结果,可以正式开始数据迁移。
迁移过程应密切监控,确保每个步骤按计划进行。
同时,应备份和保护现有数据,以防止数据丢失或损坏。
7.验证迁移结果:在数据迁移完成后,应该验证迁移的结果。
这包括检查数据的完整性和准确性,确保数据在新系统或存储上可用和可访问。
如果发现错误或问题,应及时纠正。
8.完成迁移记录和文档:在完成数据迁移后,应该制作迁移记录和文档。
这些记录应包括迁移的详细过程、相关问题和解决方法,以及最终的迁移结果。
这些记录和文档可以用于后续的数据管理和参考。
以上是数据迁移的八大步骤。
电脑数据迁移的四种方法
电脑数据迁移的四种方法如下:
1.使用外接设备(U盘或移动硬盘):这是比较简单的方法,无需借助网络,只需将U盘或移动硬盘插入旧电脑,将需要迁移的数据拷贝到其中,再将其插入新电脑,将数据拷贝到新电脑即可。
2.Windows轻松传送:如果两台电脑都是Win7系统,可以利用Windows轻松传送将文件、文件夹和程序设置从一台计算机移动到另一台计算机。
让两台电脑同在一个局域网,在新电脑上搜索到旧电脑,把旧电脑里的数据共享,然后在新电脑那里就可以拷贝过来了。
3.使用电脑搬家工具:例如彩虹办公中心,这是一款实用高效的电脑迁移工具,使用它可以轻松实现在两台电脑之间实现文件互传,对一些文件大、又着急传输的人来讲,这真是一个不错的选择。
当然除了数据转移,还有PDF处理、视频处理、CAD处理、音频处理、微信多开、图片处理等多种工具,适用于各种办公场景。
4.将旧电脑硬盘拆下直接安装到新电脑上:这是简单粗暴的办法,特别适合要转移数据量特大的情况,速度也比较快。
但操作的时候要小心,不要损坏硬盘。
请根据个人需求和实际情况选择适合的方法。
如需更多信息,建议咨询专业人士。
数据迁移的八大步骤数据迁移是指将数据从一个系统或存储介质转移到另一个系统或存储介质的过程。
它可以用于数据中心的整合、系统升级、数据备份等场景。
在进行数据迁移时,需要遵循一系列的步骤来确保数据的完整性和准确性。
下面将详细介绍数据迁移的八大步骤。
步骤一:确定迁移目标和目标系统在进行数据迁移之前,首先需要明确迁移的目标和目标系统。
确定目标系统后,需要对其进行评估,确保它能够满足迁移的需求,并且能够支持所迁移数据的格式和结构。
步骤二:制定迁移计划在制定迁移计划时,需要明确迁移的时间表、迁移的优先级和迁移的方式。
根据数据的重要性和紧急程度,确定迁移的顺序,并制定详细的计划,包括迁移的时间、迁移的步骤和迁移的责任人。
步骤三:备份源数据在进行数据迁移之前,务必对源数据进行备份。
这是非常重要的,因为在迁移过程中可能会发生意外情况,如数据丢失或损坏,备份可以帮助恢复数据并保证数据的完整性。
步骤四:数据清洗和准备在进行数据迁移之前,需要对源数据进行清洗和准备工作。
这包括去除重复数据、修复错误数据、转换数据格式等。
清洗和准备数据可以提高数据的质量和准确性,并减少迁移过程中的问题和错误。
步骤五:迁移数据在进行数据迁移时,可以使用多种方法,如ETL工具、API接口、文件传输等。
根据具体的情况选择合适的迁移方式,并确保数据的完整性和准确性。
在迁移过程中,需要监控迁移的进度和状态,并及时处理迁移中的问题和错误。
步骤六:验证迁移结果在完成数据迁移后,需要对迁移结果进行验证。
这包括比对源数据和目标数据,确保数据的一致性和准确性。
如果发现数据不一致或错误,需要及时进行修复和调整,以确保迁移结果符合预期。
步骤七:测试目标系统在完成数据迁移后,需要对目标系统进行测试。
这包括功能测试、性能测试、安全测试等。
通过测试可以确保目标系统能够正常运行,并且能够满足业务需求。
步骤八:监控和优化在完成数据迁移后,需要对目标系统进行监控和优化。
监控可以帮助及时发现和解决问题,优化可以提高系统的性能和稳定性。
一、tsv的数据导入HBase1.将data.txt文件中的数据生成data.tsv首先下载好测试数据新建文件data.txt将/pub/data/normals/1981-2010/products/hourly/hly-dewp-10p ctl.txt保存到data.txt然后到https:///uprush/hac-book/blob/master/2-data-migration/script/to_tsv_hly.py下载to_tsv_hly.py的脚本文件在宿主机和虚拟机中新建to_tsv_hly.py脚本文件进行转换,Linux默认已经安装了Python,如果没有安装的话,直接配好YUM源或者使用RPM包安装,也可以去Python官网去下载Linux下对应的包https:///downloads/source/在这个下面找到相应的版本包下载安装[root@weekend05 ~]# python to_tsv_hly.py -f data.txt -t data.tsvdata.txtto_tsv_hly.pydata.tsv2.在hbase数据库中创建'my_data表,列簇为thbase(main):001:0> create 'my_data','t'0 row(s) in 1.8250 seconds=> Hbase::Table - my_data[hadoop@weekend05 ~]$hadoop fs -ls /[hadoop@weekend05 ~]$hadoop fs -mkdir /input[hadoop@weekend05 ~]$hadoop fs -copyFromLocal /software/data.tsv /input3.使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv将data.tsv数据导入至my_data中hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,t:v01,t:v02,t:v03,t:v04,t:v05,t:v06,t:v07,t:v08,t:v09,t :v10,t:v11,t:v12,t:v13,t:v14,t:v15,t:v16,t:v17,t:v18,t:v19,t:v20,t:v21,t:v22,t:v23,t:v24 my_data /software/data.tsv5.测试my_data表中数据count 'my_data'hbase(main):001:0> count 'my_data'160 row(s) in 1.290 seconds=> 160二、MySQL导入HBase1.安装MySQL[root@weekend05 ~]# yum install -y mysql mysql-server mysql-devel[root@weekend05 ~]# service mysqld start[hadoop@weekend05 ~]$[hadoop@weekend05 ~]$ mysql -u root -p #由于没有进行数据库的安全初始化所以直接回车即可,root密码为空/如果需要设置root密码可以进行数据库的安全初始化,操作如下[hadoop@weekend05 ~]$ mysql_secure_installation #回车之后会出现提示信息如下。
Enter current password for root (enter for none): #这里直接回车,因为当前密码为空OK, successfully used password, moving on...。
Set root password? [Y/n] y #是否设置root密码,按下y键New password: #这里输入root密码Re-enter new password: #再次输入root密码Password updated successfully!Reloading privilege tables..... Success!。
Remove anonymous users? [Y/n] y #是否移除匿名用户,选择y... Success!。
Disallow root login remotely? [Y/n] y#是否不允许root远程登录,选择y... Success!。
Remove test database and access to it? [Y/n] y #是否移除测试数据库选择y- Dropping test database...... Success!- Removing privileges on test database...... Success!。
Reload privilege tables now? [Y/n] y #是否重载数据表,选择y... Success!Cleaning up...。
Thanks for using MySQL!2.在MySQL中:创建测试表和数据use hbasecreate table student(sno VARCHAR(5) NOT NULL PRIMARY KEY,sname VARCHAR(10),sage INT);insert into student values('08001','zhangsan',20);insert into student values('08002','lisi',21);insert into student values('08003','wanger',22);mysql> create database hbase CHARACTER SET utf8;Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON hbase.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> use hbaseDatabase changedmysql> create table student(-> sno VARCHAR(5) NOT NULL PRIMARY KEY,-> sname VARCHAR(10),-> sage INT-> );Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)mysql> insert into student values('08001','zhangsan',20);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into student values('08002','lisi',21);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into student values('08003','wanger',22);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> select * from student;+-------+----------+------+| sno | sname | sage |+-------+----------+------+| 08001 | zhangsan | 20 || 08002 | lisi | 21 || 08003 | wanger | 22 |+-------+----------+------+3 rows in set (0.00 sec)mysql> flush privileges;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)3.在HBase中准备测试表hbase_student,列族为infohbase(main):001:0> create 'hbase_student','info'4.安装sqoop工具[root@weekend05 Hadoop]# tar -xf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.6.2-alpha.tar.gz -C /usr/local/src/[root@weekend05 conf]# vim sqoop-env-template.sh #修改以下项export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/src/hadoop-2.6.4export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/src/hadoop-2.6.4export HBASE_HOME=/usr/local/src/hbase-1.2.13.将mysql的JDBC拷贝到sqoop的lib目录下mysql的驱动文件:mysql-connector-java-commercial-5.1.25-bin.jar4.测试sqoop是否可用将sqoop的目录添加到系统环境变量中export SQOOP_HOME=/usr/local/src/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.6.2-alphaexportPATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbi n:$HBASE_HOME/bin:$PATH:$ZK_HOME/bin:$MONGON_HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin sqoop versionSqoop 1.4.6git commit id c0c5a81723759fa575844a0a1eae8f510fa32c25Compiled by root on Mon Apr 27 14:38:36 CST 20155.连接mysql,查看可用的数据库sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password 1234565.将mysql的数据导入到hbase中使用sqoop import导入至hbase_studentsqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/hbase --table student --hbase-table hbase_student --column-family info --hbase-row-key sno --username root -password 123456 -m 16.在HBase中测试数据hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,t:v01,t:v02,t:v03,t:v04,t:v05,t:v06,t:v07,t:v08,t:v09,t :v10,t:v11,t:v12,t:v13,t:v14,t:v15,t:v16,t:v17,t:v18,t:v19,t:v20,t:v21,t:v22,t:v23,t:v24 my_data /software/data.tsvroot@weekend05~]# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ -username root -password 123456Warning: /hadoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.6.2-alpha/bin/../../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.Warning: /hadoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.6.2-alpha/bin/../../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.Warning: /hadoop/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.6.2-alpha/bin/../../zookeeper does not exist! Accumulo imports will fail.Please set $ZOOKEEPER_HOME to the root of your Zookeeper installation.16/06/04 16:10:10 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.616/06/04 16:10:10 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.16/06/04 16:10:12 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.information_schemahbasemysqlperformance_schemaroger五、在HBase中测试数据scan 'hbase_student'count 'hbase_student疑难小结整个实验过程下来,遇到的意外问题还不少,下面是其中的一个问题及解决办法16/06/04 15:09:32 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable这个警告百度了下,网上说的是因为hadoop的版本和系统版本不一致导致的,解决办法是下载下面这个包,然后解压到hadoop的native目录下替换原有的就行,但是不行,结果还是一样,/sequenceiq/sequenceiq-bin/hadoop-native-64-2.6.0.tar还有的网友说是需要编译的,因为Apache提供的hadoop本地库是32位的,而在64位的服务器上就会有问题,因此需要自己编译64位的版本。