首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么数据已经存入HDFS之后,还需要再配置入库tdw的任务?

在云计算领域,数据存储和处理是非常重要的。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种流行的大数据存储系统,而Tdw是腾讯云提供的一种数据仓库服务。

当数据已经存入HDFS之后,还需要配置入库tdw的任务,主要是为了满足数据的存储和查询需求。HDFS主要用于存储大量的非结构化数据,而Tdw则是一种结构化数据存储和查询的解决方案。

通过将数据从HDFS中导入Tdw,可以将非结构化数据转换为结构化数据,并且可以利用Tdw提供的高性能查询能力进行数据分析和挖掘。此外,通过将数据存储在Tdw中,还可以实现数据的实时查询和分析,以及数据的安全性和可靠性的保障。

总之,将数据从HDFS中导入Tdw是为了满足不同的数据存储和查询需求,并且可以帮助用户更好地利用Tdw提供的数据分析和挖掘能力。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于Flink实时数据接入实践

一、TDBank接入hive数据痛点和挑战 数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛场景,整体数据流向路径如下所示: ?...图1 数据接入到TDW Hive流向路径 数据从源侧发送,经过TDBus后存入MQ,然后由TDSort消费并根据业务规则进行分拣处理后存入中转hdfs目录,再由配置统一调度任务定时将数据以分区为单位写入...入库任务主要承担如下功能: 根据调度配置定期去中转hdfs目录上检查某个分区数据是否已准备就绪; 准备就绪后创建hive外表,然后通过执行sql将数据从中转目录插入到实际hive分区目录,这个过程是统一调度提交...为了做到直接入库,TDSort除了需要获取到hive库表、分区等相关信息外,还需要支持将源数据转换为所需要hive文件格式、压缩类型等。...Sink(HDFS)性能抖动 使用本地磁盘作为暂存,在HDFS性能抖动时将数据存入本地磁盘,不堵塞数据接入,并使checkpoint快速通过。

2.9K319219

鹅厂上万节点大规模集群跨城自动迁移(上)

腾讯大规模集群TDW 先介绍一下腾讯大规模集群,我们这里讲集群是指 TDWTDW 是腾讯分布式数据仓库,它是一个海量数据存储和计算平台。为什么说是大规模集群?...记得刚开始接手 TDW 运营时候,很多年前,当时我们有400台集群,觉得我们集群已经很大了,但是过了几年之后,我们要运营集群已经达到4400台。...这些问题,我们都有相应系统去支撑,本文说是我们遇到另外一个头痛问题:集群不断膨胀,从400台到8800台,前期可以通过扩容解决。到目前这个阶段,8800台之后,我们发现扩容已经搞不定了。为什么?...首先业务数据经过数据采集模块,落地到存储引擎某个目录下;统一任务调度 Lhotse 配置一个入库任务,与 Hive 交互,将目录数据转换成 Hive 表数据。 案例二,数据是怎么计算?...我们需要知道数据流是怎么样来,比如上面的一个关系链中,入库任务对最顶层 HDFS 数据做一些加工处理,处理之后把结果保存到入库表;分析人员基于这个入库表做各种计算和统计分析,比如统计某些指标,做关联性分析

3.1K20

腾讯上万节点大规模集群跨城自动迁移

下文写到这样运营理念是怎么贯穿在迁移平台建设里面的。 本文主题主要包含以下几个方面: 介绍一下腾讯大规模集群 TDW,以及为什么做迁移。 我们迁移模型是怎么样。 迁移平台是怎么做。...1、腾讯大规模集群TDW 先介绍一下腾讯大规模集群,我们这里讲集群是指 TDWTDW 是腾讯分布式数据仓库,它是一个海量数据存储和计算平台。 为什么说是大规模集群?...记得我刚开始接手 TDW 运营时候,很多年前,当时我们有400台集群,觉得我们集群已经很大了,但是过了几年之后,我们要运营集群已经达到4400台。...为什么? 因为现有机房容量和网络架构只能支撑这么大规模,这时候我们需要将 TDW 迁移到其他城市更大容量机房,这也就是我们面临另一个问题,跨城迁移。...(一个关系链例子) 我们需要知道数据流是怎么样来,比如上面的一个关系链中,入库任务对最顶层 HDFS 数据做一些加工处理,处理之后把结果保存到入库表; 分析人员基于这个入库表做各种计算和统计分析,

1.4K20

微信支付万亿日志在Hermes中实践

导语 | 微信支付日志系统利用 Hermes 来实现日志全文检索功能,自从接入以来,日志量持续增长。目前单日入库日志量已经突破万亿级,单集群日入库规模也已经突破了万亿,存储规模达 PB 级。...微信支付日志业务采用 Hermes 集群,单集群日入库规模也已经突破了万亿级每天,节点部署有二百多台,单集群存储总量达到 PB 级。...EC编码 HDFS 3.0 版本之后支持 EC 编码,进一步降低存储成本,目前暂时未在线上实践。...为了尽可能降低业务存储成本,在同业务协商沟通之后,了解到一般三天之前日志查询需求很低,对于日志稳定性可以降低一些,因此 Hermes 运维侧直接对三天前数据进行例行降副本操作,从而使得整个存储成本直接降低...TDW HDFS 上面,用户再用 TDW HDFS 客户端或者通过 Hermes 接口机拖走就行。

2.1K162

微信支付万亿日志在Hermes中实践

目前单日入库日志量已经突破万亿级,单集群日入库规模也已经突破了万亿,存储规模达 PB 级。...微信支付日志业务采用 Hermes 集群,单集群日入库规模也已经突破了万亿级每天,节点部署有二百多台,单集群存储总量达到 PB 级。另外,每天检索查询并发在 6000 左右: ?...EC编码 HDFS 3.0 版本之后支持 EC 编码,进一步降低存储成本,目前暂时未在线上实践。...为此 Hermes 提供批量异步导出日志到 HDFS 等存储介质功能,用户提交导出请求后,系统会把所有命中日志导出一份到 TDW HDFS 上面,用户再用 TDW HDFS 客户端或者通过 Hermes...TDW HDFS 上面用户日志导出文件: ?

94840

Hermes-大数据利器中白富美

1Why:Hermes为什么会诞生? 传统关系型数据库,在大数据面前显得势单力薄,无论数据处理、数据分析上都力不从心。...TDW(腾讯数据仓库,Tencent Data Warehouse)很好解决了海量数据离线处理分析。...支持用户自定义包导入;已入库TDW数据,可配置化导出到Hermes,“一次索引、多次使用”;Hermes与TDBank(TDBank是腾讯数据银行,主要负责数据收集,分发,预处理以及管理工作)做了打通...数据计算:任意纬度组合分析、实时下钻分析,秒极响应。 数据存储:本地+HDFS存储,高可靠性。...(1)业务或产品规模发展,传统关系型数据已经无法容纳更多数据且随着数据累积,查询效率严重受到影响用户;(2)基于对海量数据分析,但是苦于现有的离线计算平台速度和响应时间无满足业务要求用户;(

1.2K60

腾讯大规模Hadoop集群实践

经过四年多持续投入和建设,TDW已经成为腾讯最大离线数据处理平台。 TDW功能模块主要包括:Hive、MapReduce、HDFS、TDBank、Lhotse等,如图1所示。...客户端对元数据修改不止在ActiveNameNode记录事务日志,事务日志还需要从ActiveNameNode同步到BackupNameNode,客户端每一次写操作,只有成功写入ActiveNameNode...TDW在Hive层增加用户到HDFS集群路由表,用户表数据将写入对应HDFS集群,对外透明,用户只需使用标准建表语句即可。...TDW根据公司业务实际应用场景,根据业务线和共享数据等把数据分散到两个HDFS集群,有利于数据共享同时也尽量规避集群间数据拷贝。采用简单、改动最少方案解决了实际问题。 2....,还可以防止NameNode启动之后数据意外缺失而造成数据直接被删除风险。

1.7K71

HBase在腾讯大数据应用实践

而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据逻辑与物理形式相对独立等,比较适用于中小规模数据,但对于数据规模和并发读写方面进行大规模扩展时,RDBMS性能会大大降低,分布式更为困难。...为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上NoSQL数据库,它数据HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。...同时TDW(腾讯分布式数据仓库)五年稳定运行,8800台集群规模,证明了其服务于海量数据能力。 高并发读写。...只需在前台配置入库任务,按配置约定规范上报数据,即可实现将数据入库HBase,方便、简洁、快速。 与腾讯大数据各平台(TDBank、TDW、TRC)打通,数据流转方便。 接入方式多样灵活。...业务也可根据HBase提供API自己编写代码,实现数据写入HBase。在写入量较大情况下,业务侧还需要维护一批写入客户端,维护成本较高。一般不推荐使用这种方式。

966100

HBase在腾讯大数据应用实践

为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上NoSQL数据库,它数据HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。...同时TDW(腾讯分布式数据仓库)五年稳定运行,8800台集群规模,证明了其服务于海量数据能力。高并发读写。...HBase易用性建设 数据接入-方便、灵活 接入前台化、可配置化。只需在前台配置入库任务,按配置约定规范上报数据,即可实现将数据入库HBase,方便、简洁、快速。...与腾讯大数据各平台(TDBank、TDW、TRC)打通,数据流转方便。接入方式多样灵活。业务也可根据HBase提供API自己编写代码,实现数据写入HBase。...在写入量较大情况下,业务侧还需要维护一批写入客户端,维护成本较高。一般不推荐使用这种方式。

1.4K60

揭秘腾讯大数据之平台综述篇

特别是随着传统业务增长放缓,以及移动互联网时代精细化运营,对于大数据分析和挖掘重视程度高于以往任何时候,如何从大数据中获取高价值,已经成为大家关心焦点问题。...在功能扩充方面,SQL语法兼容Oracle,实现了基于角色权限管理、分区功能、窗口函数、多维分析功能、公用表表达式-CTE、DML-update/delete、入库数据校验等。...其次,优化公平资源调度策略,以支撑上千并发job(现网3k+)同时运行,并且归属不同业务任务之间不会互相影响。...同时,根据数据使用频率实施差异化压缩策略,比如热数据lzo、温数据gz、冷数据gz+hdfs raid,总压缩率相对文本可以达到10-20倍。...目前,TRC日计算次数超过2万亿次,在腾讯已经有很多业务正在使用TRC提供实时数据处理服务。

1.9K50

DNS故障对TDW影响评估及改进方案探索

可见, TDW 对 DNS 域名解析有一定依赖。为了减少 DNS 故障带来损失,我们进行了 DNS 故障对 TDW 影响评估。 一. TDW 各模块利用到 DNS 情况分析 1....查询引擎( Hive ) 对于 Hive,它数据存储在 HDFS ,当 HDFS 受到 DNS 故障影响, hive 也会间接受到影响。...对于 Namenode 和 JobTracker 在启动时对 DNS 依赖较大,但是再启动后即使出现 DNS 故障,也不会影响它正常工作和任务调度。...Tasktracker 启动、task 执行 出现 DNS 故障后完全不能工作 Hive 通过 MR 进行查询、数据插入 没重启前因为存在 DNS 缓存,数据库和数据增加、删除能正常工作,但是插入数据和查询...DNS 方案改进探索 随着 TDW 功能不断迭代及接入系统增多,DNS 已经成为了 TDW 核心一环。如何提高 DNS 可用行已经很重要。

2.3K00

协同过滤推荐算法在MapReduce与Spark上实现对比

大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上优势,可以自动调度复杂计算任务,避免中间结果磁盘读写和资源申请过程,非常适合数据挖掘算法。...腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造,在性能、稳定和规模方面都得到了极大提高,为大数据挖掘任务提供了有力支持。...Stage之间数据通过Shuffle传递。最终只需要读取和写入HDFS一次。减少了六次HDFS读写,读写HDFS减少了70%。...小结 数据挖掘类业务大多具有复杂处理逻辑,传统MapReduce/Pig类框架在应对此类数据处理任务时存在着严重性能问题。...TDW目前已经维护了千台规模Spark集群,并且会在资源利用率、稳定性和易用性等方面做进一步提升和改进,为业务提供更有利支持。

1.3K60

鹅厂上万节点大规模集群跨城自动迁移(下)

下文写到这样运营理念是怎么贯穿在迁移平台建设里面的。 本文主题主要包含以下几个方面: 1、介绍一下腾讯大规模集群 TDW,以及为什么做迁移。 2、迁移模型是怎么样。 3、迁移平台是怎么做。...另外一个模块是关系链迁移模块,就是怎么把已经划分好关系链从一个城市挪到另外一个城市,它涉及数据迁移,任务切换,普通表升级双写表,依赖任务和同步任务处理。...一个关系链里包含任务数据,在迁移过程中,它们状态会变化。比如说数据还在写,TDW 数据每天在不断变化。任务也可能还正在跑,没有结束。 也就是说,关系链并不是静止状态,它是动态变化。...比如新增数据数据不一样了就会再做一次数据同步工作,直到数据完全一致,进入一致状态时候,数据迁移工作就完成了。之后进行任务迁移,任务迁移后就可以解冻任务,完成整个关系链迁移。...最后,是流量异常监控。数据任务都验证成功,迁移也就是成功了。数据已经从一个城市整体迁移到另外一个城市,任务也一起切换过来。最后要考虑是,会不会有异常情况导致我们跨城流量出现异常上涨。

1.4K20

以朋友圈为例,腾讯资深架构师揭秘鹅厂大数据平台是怎样运营

数据集群我们就用性能最好设备,让大家可以很快速访问到所需内容与数据;冷数据集群就使用价格低廉大容量存储设备。从架构上,除要支持按时间序列进行冷热数据迁移转换,还需要支持用户访问转换。...由于移动互联网发展,数据呈现爆炸性增长,同样腾讯TDW集群规模也迅猛增长。目前TDW单一集群能力已达2万台。数据处理平台管理与利用,成为业务发展与成本优化管控巨大挑战。...如2015年8月,腾讯TDW中3个月以上至1年沉默数据有25PB,1年以上沉默数据有14PB。 其次,技术运营团队强化了数据存储生命周期管理。...在业务层面,清理两类无价值任务:长期失败任务与长期计算结果为空任务(见下表): 无价值计算任务 定义及描述 长期失败任务 两周内失败超过7次 长期计算结果为空任务 入库、计算、出库任务连续10个周期计算结果为空...独立计算 不依赖入库或其它计算任务且计算结果无其它任务依赖,计算结果不出库 无价值计算 数据入库后没有被访问,或计算结果出库后没有被访问 ▲无价值任务说明 在2015年前8个月时间内,通过监控大任务效率及清理前两类无价值任务

1.2K50

Spark vs. Pig 时间缩短8倍,计算节约45%

Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上数据流处理语言,它将数据流处理自动转换为一个DAG(有向无环图)MapReduce作业流去执行,为数据分析人员提供了更简单海量数据操作接口...腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造,在性能、稳定和规模方面都得到了极大提高,为大数据分析任务提供了有力支持。...本文将介绍DAG模型作业流计算任务TDW Spark与Pig上实现对比,相比于Pig,TDW Spark执行时间缩短8倍,计算节约45%。...借助于Spark天生支持DAG模型调度和过程式语言编程等特点,本文尝试把一个复杂作业流Pig计算任务TDW Spark去实现,并进行性能对比。...TDW目前已经维护了千台规模Spark集群,并且会在资源利用率、稳定性和易用性等方面做进一步提升和改进,为业务提供更有利支持。

1.3K60

NameNode 用了什么神秘技术来支撑元数据百万并发读写

本文大纲 image.png 一、HDFS 是大数据基石 我们都知道,HDFS 是大数据存储基石,所有的离线数据都存储在 HDFS 上,而 NameNode 是存储所有元数据地方(所谓元数据就是描述数据数据...在离线数仓中,会存在很多离线任务,这些离线任务都要往 HDFS数据,每次写数据都会经过 NameNode 来保存元数据信息,那么 NameNode 势必会承担非常多请求。...NameNode 作为 HDFS 核心,肯定自身要保证高可用,数据不能一直在内存中,要写到磁盘里。...三、NameNode 如何既高可用,还能高并发 1、双缓冲技术 NameNode 为了实现高可用,首先自己内存里数据需要写到磁盘,然后还需要往 JournalNode 里写数据。...此时 isSyncRunning 已经为 false,所以它跳出了 while 循环,把 isWaitSync 为了 false。

59440

腾讯大数据TDW计算引擎解析——Shuffle

,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大离线数据处理平台。...MapReduce中shuffle更像是洗牌逆过程,把一组无规则数据尽量转换成一组具有一定规则数据为什么MapReduce计算模型需要shuffle过程?...partition值、(kvindex+3)位置存放value长度,然后kvindex跳到-8位,等第二个和索引写完之后,kvindex跳到-32位。...如果把kvbuffer用得死死得,一点缝都不剩时候再开始spill,那map任务就需要等spill完成腾出空间之后才能继续写数据;如果kvbuffer只是满到一定程度,比如80%时候就开始spill...到这里,又遇到了一个值得纳闷地方。在之前spill过程中时候为什么不直接把这些信息存储在内存中呢,何必又多了这步扫描操作?

2.8K80

腾讯大数据之计算新贵Spark

优酷土豆 优酷土豆在使用Hadoop集群突出问题主要包括:第一是商业智能BI方面,分析师提交任务之后需要等待很久才得到结果;第二就是大数据量计算,比如进行一些模拟广告投放之时,计算量非常大同时对效率要求也比较高...目前Spark已经广泛使用在优酷土豆视频推荐(图计算)、广告业务等。...4.还有很多Spark特性,如可以采用Torrent来广播变量和小数据,将执行计划直接传送给Task,DAG过程中中间数据不需要落地到Hdfs文件系统。...腾讯大数据Spark概况 腾讯大数据综合了多个业务线各种需求和特性,目前正在进行以下工作: 1.经过改造和优化Shark和Spark吸收了TDW平台功能,如Hive特有功能:...元数据重构,分区优化等,同时可以通过IDE或者洛子调度来直接执行HiveSql查询和定时调度Spark任务; 2.与Gaia和TDW底层存储直接兼容,可以直接安全且高效地使用TDW集群上数据

1.1K90

数据框架学习:从 Hadoop 到 Spark

我们平常接触比较多也是 HDFS、YARN、MapReduce; 具体场景,HDFS,比如通过客户端访问集群, YARN,MapReduce,我们看提交任务执行情况。 3....一般场景是需要多个MapReduce进行迭代计算(如HiveSQL),Map Reduce过程都会有写磁盘操作,而且两个MapReduce之间还需要访问HDFS。...Metastore中数据进行类型检测和语法分析,生成一个逻辑方案(logicalplan),然后通过简单优化处理,产生一个以有向无环图DAG数据结构形式展现map-reduce任务 整个编译过程分为六个阶段...TDW Hive 转换为 MapReduce举例: [1502784546669_4109_1502784546559.jpg] TDW Hive Sql 转化为 MapReduce,可以在IDE里先看下...两个Stage之间,上一个reduce数据会写到HDFS上。

7.8K22

智能计算时代 | SuperSQL基于监督学习模型自适应计算提效能力

除此之外,SuperSQL已经能够利用强化学习模型获得历史SQL执行结果,来决定当前用户SQL最佳执行引擎。...hdfs访问内部TDW/社区Hive库表 支持读写,如从用户MySQL导入数据TDW,基于Spark JDBC DataSource 支持读取,暂不支持写入,基于Hive JDBC StorageHandler...使用Presto引擎来自动加速这部分SQL,是当前SuperSQL计算提效重点任务。...TDW Stats获取 为支持SuperSQL实时获取THive或Hive库表CBO统计信息(TDW Stats),我们扩展了统一元数据服务端处理器与客户端SDK,目的是把这块专有逻辑与之前HMS...2022年年初,我们已经在集团内部利用强化学习模型(HBO)实现更复杂执行优化,实现提效降本目标【3】。

97830
领券