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Hadoop生态圈数据仓库实践 —— ETL(三)

第一版Oozie是一个工作流引擎服务器,通过执行Hadoop MapReduce和Pig作业动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个协调器引擎服务器,按时间和数据触发工作流执行。 它可以时间(如每小时执行一次)或数据可用性(如等待输入数据完成后再执行)连续运行工作流。第三版Oozie是一个Bundle引擎服务器。它提供更高级别抽象,批量处理一系列协调器应用。 这样背景,Oozie提出了Coordinator概念,它能够将每个工作流作业作为一个动作来运行,相当工作流定义中一个执行节点,这样就能够将多个工作流作业组成一个称为Coordinator Job 所有由动作节点触发计算和处理任务都不在Oozie之中——它们是由HadoopMapReduce框架执行。这种方法让Oozie可以支持现存Hadoop负载平衡、灾难恢复机制。 一些工作流是根据需要触发,但是大多数情况下,我们有必要一定时间段和(或)数据可用性和(或)外部事件来运行它们。

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Hadoop生态圈数据仓库实践 —— ETL(一)

Sqoop简介 Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输大批量数据工具。它在2012年3月被成功孵化,现在已是Apache顶级项目。 Sqoop作业安全性主要由对执行Sqoop用户信任所决定。Sqoop2将作为应用服务,通过按不同角色连接对象,支持对外部系统安全访问。 常用四种CDC方法中有三种是侵入性,这四种方法是:时间戳CDC、触发器CDC、快照CDC、日志CDC。下表总结了四种CDC方案特点。 而ETL通常是按一个固定时间间隔,周期性定时执行,因此对整体拉取方式而言,每次导入数据需要覆盖上次导入数据。Sqoop中提供了hive-overwrite参数实现覆盖导入。 有了对Sqoop增量导入本了解,下面看一下如何在本示例中使用它抽取数据。对sales_order这个表采用时间戳CDC拉取方式抽数据。

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    Hadoop生态圈数据仓库实践 —— ETL(二)

    它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL、报表、数据分析等数据仓库任务。提供一种机制,给各种各样数据格式加上结构。 图中显示了Hadoop 1和Hadoop 2中两种MapReduce组件。 为了更好地理解Hive如何与Hadoop本组件一起协同工作,可以把Hadoop看做一个操作系统,HDFS和MapReduce是这个操作系统组成部分,而象Hive、HBase这些组件,则是操作系统上层应用或功能 每天)、拉取 唯一订单号 sales_order_fact CDC(每天)、拉取 na na na date_dim na 预装载 本示例中order_dim维度表和sales_order_fact使用时间戳 注意客户6第一个版本到期日期和第二个版本生效日期同为2016-07-04,这是因为任何一个SCD有效期是一个“左闭右开”区间,以客户6为例,其第一个版本有效期大2016-03-01,小

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    系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

    主要用Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中数据导入到HadoopHDFS中,也可以将HDFS数据导出到关系型数据库中。 Kettle最大特点:免费开源:Java免费开源软件易配置:可跨平台,绿色无需安装不同数据库:ETL工具集,可管理不同数据库数据两种脚本文件:transformation和job,transformation ,这个特性,canal就能高性能获取到mysql数据数据变更。 不管是传统数仓,还是Hadoop生态构建(hive、spark、flink)数仓,SQL虽然戏码在下降,但依然是重头戏。强大存储过程,更是屹立不倒,这么多年都在熠熠生辉。 此时,你或许会得出一个结论:SQL是最好语言!(不接受反驳。。)对SQL,本技能也是必备技能。

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    系列 | 漫谈数仓第三篇NO.3 『数据魔法』ETL

    主要用Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中数据导入到HadoopHDFS中,也可以将HDFS数据导出到关系型数据库中。 Kettle最大特点:免费开源:Java免费开源软件易配置:可跨平台,绿色无需安装不同数据库:ETL工具集,可管理不同数据库数据两种脚本文件:transformation和job,transformation ,这个特性,canal就能高性能获取到mysql数据数据变更。 不管是传统数仓,还是Hadoop生态构建(hive、spark、flink)数仓,SQL虽然戏码在下降,但依然是重头戏。强大存储过程,更是屹立不倒,这么多年都在熠熠生辉。 此时,你或许会得出一个结论:SQL是最好语言!(不接受反驳。。)对SQL,本技能也是必备技能。

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    2014年八大最热门大数据工作

    ETL开发者与不同数据来源和组织打交道,从不同源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业需要。ETL软件行业相对成熟,相关岗位工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。 ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop只是穷人ETL。 二、hadoop开发者(15-17.5万美元)HadoopJava开源框架,随着数据集规模不断增大,而传统BI数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关廉价数据处理技术如Hive、HBase 过去,数据可视化属商业智能开发者类别,但是随着Hadoop崛起,数据可视化已经成了一项独立专业技能和岗位。 预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据础上通过假设来测试阈值并预测未来表现。八、信息架构师(11.4-13.5万美元)大数据重新激发了主数据管理热潮。

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    常见Hadoop十大应用误解

    联系性与兼容性,同时,一些新创公司,也发展出完全不同现有BI ToolBig Data数据展现层。 所以当我们说Hadoop特别适合拿来做ETL时,在概念上,它是正确,同时也能很清楚明白地定位出Hadoop在企业资料运用中所扮演角色。 但Hadoop终究不是一个ETL产品,反倒是现有ETL产品,也开始跟BI一样,去发展它在Hadoop可用性、联系性与兼容性。 实务上,我们常会把HBaseindex设计运用到极致,来满足一些特定search或query应用,但如果要满足全文检索(full-text search)需求话,你就必须在Hadoop上建构一个 (误解)Hadoop推荐系统与传统推荐系统并无不同(正解)传统推荐系统只处理客户事务数据(transaction data),大多用是数据仓库或商业智能等解决方案,然而,除了客户事务数据之外

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    数据平台历史进程

    我们正处数据黄金时代。对我们这些身处用户端人来说,它感觉并不明显。但是这项技术每一走过每一步都值得更深入分析。 我们一直在追赶续期迭代。 2006年之前:ETL,数据仓库和OLAP多维数据集数据平台最常用方法是使用 ETL 进程将传入数据转换为现成块,这些块将被批量加载到数据仓库中。 这种转变中输家很快变成了ETL工具,这些工具由Hadoop成群结队地流离失所,这也可以完成所有这些繁重工作。 最佳实践架构迅速成为Hadoop + MPP,Hadoop成为事实上ETL平台,将数据转换为加载到MPP数据库。 Nathan Marz 他在Twitter上工作创建了Lambda架构概念。

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    BI系统存在哪些问题,怎么解决?

    BI系统大概架构在BI系统里面,核心模块是Cube,Cube是一个更高层业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,大部分BI系统都关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作。? BI系统存在问题BI系统更多以分析业务数据产生密度高、价值高结构化数据为主,对非结构化和半结构化数据处理非常乏力; 由数据仓库为结构化存储,在数据从其他系统进入数据仓库,叫做ETL过程,通常需要一个专门 ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行数据清洗和转换;随着异构数据源增加,要解析数据内容进入数据仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过庞大和臃肿;当数据量过大时候,性能会成为瓶颈 Hadoop大数据分析平台出现侧重从以下几个维度去解决做数据分析面临瓶颈:分布式计算:思路是让多个节点并行计算,并且强调数据本地性,尽可能减少数据传输;分布式存储:分布式存储是指将一个大文件拆成N Hadoop体系大数据架构传统大数据架构?流式架构?Lambda架构?Kappa架构?Unifield架构?

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    Hortonworks联合Jethro扩充其数据仓库解决方案

    数据是动态,非隔离,任何用户都可以访问数据任何部分,同时实时ETL还可以保证数据时效性。 Hortonworks Data Platform (HDP) - 集成数据治理,数据采集,数据管理,数据访问,安全和使用操作开源Hadoop平台 Syncsort – 高效ETL工具方便将企业内部数据抽取到 HDP Jethro Data – Hadoop数据高效交互式BI分析引擎 Professional Services – 专家级指导和支持,通过最大限度完整测试和验证,从而快速证明Hortonworks 首先是一流ETL工具,用访问各种各样数据源,可扩展Hadoop数据湖,以及高性能交互式BI引擎,构成了一个全面且性价比高解决方案。 JethroHadoop为您提供EDW服务,成本也较低。

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    大数据平台搭建:大数据础架构选型

    大数据础架构,目前行业当中主流选择,本都集中在Hadoop生态下。一方面是因为Hadoop技术成熟稳定,另一方面也有历史原因,因为很多企业早期框架,都是Hadoop。 主流大数据础架构:传统数据架构传统数据架构,在进入大数据时代之后,因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用,需要进行升级改造。通常采取是保留ETL动作,将数据经过ETL动作进入数据存储。 这类数据架构,所能满足数据分析需求依旧以BI场景为主。流式架构在传统大数据架构础上,流式架构数据全程以流形式处理,在数据接入端将ETL替换为数据通道。 4.jpg 关大数据平台搭建:大数据础架构选型,以上就是今天分享内容了。 大数据继续发展,企业对数据平台搭建需求,将越来越普遍,不管是原有系统平台进行改造,还是搭建全新平台架构,都需要更多专业人才支持。

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    多租户技术

    例如,一家企业有两个租户,一个租户做ETL计算,另一个租户做一些分析。为了实现多租户,会有多种不同部署方式。 方案1:ETL础分析合并部署为一个Hadoop集群,并为数据处理和数据分析分别设置不同租户,通过对两类租户设置不同资源上限,实现资源隔离,做到互不影响,如图9.23所示。? —资源利用率高,所有计算均可以利用所有节点计算资源。缺点:—共用YARN,如果YARN崩溃,则ETLHadoop计算都将崩溃。—YARN隔离是逻辑隔离,不如物理隔离更彻底。 同时通过Hadoop机架感知能力,保证三个副本数据至少在ETL础分析计算集群所在节点上各有一个副本,达到计算本地化,如图9.24所示。? 方案3:ETL础分析合并部署为一个Hadoop集群,并为数据处理和数据分析分别设置不同Hive、Spark等组件实例。

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    乘风大数据,就业拿高薪

    ETL研发 (ETL Developer) 随着数据种类不断增加,企业需要一种统一方法处理所有种类数据,所以对数据整合需求越来越旺盛。 ETL研发,主要负责将分散、异构数据源中数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘础。 目前,ETL行业相对成熟,相关岗位工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热原因之一是:在企业大数据应用早期阶段,Hadoop用作ETL工具。 Hadoop等Framework application开发 (SDE - Big Data) Hadoop核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据存储,MapReduce提供了对数据计算 过去,数据可视化属商业智能开发者类别,但是随着Hadoop崛起,数据可视化已经成了一项独立专业技能和岗位。大数据系统架构师 (Data Architect)大数据重新激发了主数据管理热潮。

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    大数据处理必备十大工具

    Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop开源数据仓库础设施,通过Hive可以很容易进行数据ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 当出现所有数据处同一个Hadoop集群情况时,Karmaspehere Analyst旨在简化筛选过程,。 7. Hadoop可以作为目标数据仓库,高效数据平台,或现有数据仓库ETL来源。 8. HP Vertica Analytics Platform VersionHP提供了用加载Hadoop软件发行版所需参考硬件配置, 因为它本身并没有自己Hadoop版本。 Apache SparkApache Spark是Hadoop开源生态系统新成员。它提供了一个比Hive更快查询引擎,因为它依赖自己数据处理框架而不是依靠HadoopHDFS服务。

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    常用几种大数据架构剖析 | 洞见

    例如如果需要使用数据仓库进行异常数据挖掘,则在数据入库经过ETL时候就需要明确定义需要提取特征数据,否则无法结构化入库,然而大多数情况是需要异构数据才能提取出特征。? 在一系列问题下,以Hadoop体系为首大数据分析平台逐渐表现出优异性,围绕Hadoop体系生态圈也不断变大,对Hadoop系统来说,从根本上解决了传统数据仓库瓶颈问题,但是也带来一系列问题 :从数据仓库升级到大数据架构,是不具备平滑演进本等推翻重做。 像类似parquet和carbondata都是这样思想。总来说,目前围绕Hadoop体系大数据架构大概有以下几种:传统大数据架构 ? 可以看到,其依然保留了ETL动作,将数据经过ETL动作进入数据存储。优点:简单,易懂,对BI系统来说,本思想没有发生变化,变化仅仅是技术选型,用大数据架构替换掉BI组件。

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    传统数仓如何转型大数据?

    FlumeFlume是一种分布式、高可靠和高可用服务,用高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它有一个简单而灵活流数据流体系结构。 它具有可调可靠性机制、故障转移和恢复机制,具有强大容错能力。它使用一个简单可扩展数据模型,允许在线分析应用程序。Flume设计宗旨是向Hadoop集群批量导入事件海量数据。 内部数据传输通道,用从source传输数据到sinkkafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区、多副本、多订阅者,zookeeper协调分布式日志系统(也可以当做 MR每次计算都会和HDFS交互,和磁盘交互意味着产生更多IO,也就会更慢。由这样弊端,催生了支持 DAG 框架和内存计算产生。 第二代计算引擎 SparkSpark特点主要是 Job 内部 DAG 支持(不跨越 Job),同时支持内存计算。

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    0础搭建Hadoop大数据处理-初识

    在互联网世界中数据都是以TB、PB数量级来增加,特别是像BAT光每天日志文件一个盘都不够,更何况是还要这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝交易量实时展示 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上天然优势。 Hadoop分布式架构,将大数据处理引擎尽可能靠近存储,对例如像ETL这样批处理操作相对合适,因为类似这样操作批处理结果可以直接走向存储。 HDFS  对外部客户机而言,HDFS就像一个传统分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。但是 HDFS 架构是一组特定节点构建,这是由它自身特点决定。 —Facebook构建了HBase实时数据分析系统机器学习: 比如Apache Mahout项目搜索引擎:hadoop + lucene实现数据挖掘:目前比较流行广告推荐大量地从文件中顺序读。

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    Hadoop数据采集框架

    问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?Hadoop提供了一个高度容错分布式存储系统,帮助我们实现集中式数据分析和数据共享。 Sqoop1了解朋友都知道它就是一个命令行脚本,而Sqoop2相比Sqoop1引入了sqoop server,集中化管理Connector,引入角色安全机制,而且支持多种访问方式:cli客户端 Flume流式数据,适用日志和事件类型数据收集,重构后Flume-NG版本中一个agent(数据传输流程)中source(源)和sink(目标)之间通过channel进行链接,同一个源可以配置多个 Github Star 1418, Fork 1092GobblinGobblin是用来整合各种数据源通用型ETL框架,在某种意义上,各种数据都可以在这里“一站式”解决ETL整个过程,专为大数据采集而生 被阿里开源之后DataX社区并不活跃,但是好在程序架构设计好,大部分用户都会选择fork之后其进行二次开发。DataX本身由阿里开发对阿里自身数据库比如ODPS、ADS等支持更好。

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    大数据完整讲解

    ,如Spark来完成转换目前数据主流框架是ETL,重抽取和加载,轻转换,搭建数据平台属轻量级ELT架构,在提取完成之后,数据加载会立即开始,更省时,数据变换这个过程根据后续使用需求在 SQL 中进行 Lambda架构:Batch Layer(批处理层),对离线历史数据进行预计算,能让下游进行快速查询。因为完整数据集,准确性能得到保证。 可以用Hadoop、Spark 和 Flink 等计算框架Speed Layer(加速处理层),处理实时增量数据,加速层数据不如批处理层完整和准确,但重点在低延迟。 (通常会hadoop)提出了内存计算概念,即尽可能把数据放到内存中,还提供了良好上层使用接口,包括spl语句(spark sql)处理数据十分方便。 相比 Hadoop MapReduce 获得了百倍性能提升,本上用它来做离线数据处理Flink分布式实时计算框架,具有超高性能,支持Flink流式计算与Storm性能差不多,支持毫秒级计算Spark

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    聊一聊 ETL 设计

    看上面要求,有几个点可以关注一下:数仓理论计算引擎:Hadoop、Spark、Hive数据同步:Flume、Sqoop、Kettle存储引擎:Mysql、Oracle、Hbase等存储平台我们大致分析一下这些内容 HDFS 上一些数据不规整,有很多垃圾信息,可以用 Hadoop 或者 Spark 进行处理并重新存入 HDFS 中。Hive 表也可以通过 Hive 再做一些计算生成新 Hive 表。 到了这一步,我们不再纠结具体 ETL 概念是什么,仅从自己直观理解上来定义 ETL,不管严谨不严谨,反正这些活 ETL 工程师本都要干。 Canal 监听 Mysql binlog 日志,相当是 Mysql 有一条数据久变动,我们就抽取一条数据过来。 本来最初是想用 Hbase 来作为实时查询,但是由考虑到会有实时检索需求,就暂定为ES三、方案设计最终,我们使用了下面方案。?

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