温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下:
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。相关软件版本如下:
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
我们平常在存储数据时,会想到用Mysql关系型数据库、大硬盘文档存储等。但是,面临互联网自媒体时代的出现,采用Mysql来存储微信类评论数据、零碎图片、零碎视频,采用Mysql的数据库,已经力不从心。表现在:1、Mysql数据库字段固定。2、Mysql字段存储内容无法任意增加或删除。3、Mysql数据库水平扩展麻烦(分库分表依靠人手管理,非常麻烦),海量的数据存取存在瓶颈。因此,面临此类问题,Apache在HDFS的基础上推出了HBase的NoSQL数据库,解决此类问题。
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
对于上次文章预告,这次则以项目实战从后往前进行,先给大家一个直观的应用,从应用中学习,实践中学习。
# hadoop-env.sh 配置 export JAVA_HOME=`absolute path` # core-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/path/to/tmp</value> </property> </configuration> # hdfs-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration>
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
Spark可以从外部存储系统读取数据,比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据,这也是企业中常常使用,如:
经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
•功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的NoSQL数据库 •应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus(Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
hadoop、hbase、zookeeper、hive是大数据里面四个重要的产品,关于这四个产品的介绍,各种书籍和网站介绍得很多,在这里不再赘述,仅介绍在ubunt下如何安装和配置这三种产品。
MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从、Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎)。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 (1)提前安装好scala的版本,我这里是2.11.7 (2)下载spark-1.6.0源码,解压进入根目录编译 (3)dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件,修改对应的hadoop,hbase,hive的版本 执行编译支持hive功能的spark (4)mvn -Pyarn
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库,与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢!
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
实时及未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
根据用户特征,重新排序热度榜,之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分,为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
①本文对hbase连接方式进行了深入剖析,也是开发中经常遇到的问题,踩过不少坑,跟大家分享一下此文。
Htable主要提供表内的操作,put,delete,get,scan等操作 HTablePool 可以建立池,存储HTableInterface接口的实现对象,一般是Htable,避免创建Htable的消耗。 HTablePool 默认创建方式: new HTablePool(conf, poolSize); 使用这种方式得到的Htable,无法设置autoflush,在速度要求高可以容忍数据丢失场景中,会降低3/4左右的速度。 查看HTablePool创建方法发现,HTable由其内部参数HTableF
Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql)
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作,为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase,文本前面也介绍下Hive的安装过程,如何Hive已经完成安装,可跳过前面即可。 实验环境: cetnos7.4
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何提取 MySQL 数据与 HBase 数据进行维表关联(流维 join),经过简单聚合分析后存入 Elasticsearch 中。 前置准
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本期有 HBase入门教程、Spark On HBASE、HBase二级索引、SQL 与 NoSQL、高并发&高可用、MySQL索引、Redis。 希望大家会喜欢!
近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据,处理完的数据一般都需要存储起来,这些数据的特点主要有如下几点:
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
因为伪分布式的hbase的依赖于hdfs,因此我将hbase安装好后,首先启动hadoop的hdfs,然后再启动hbase。关闭顺序反之,先关hbase,再关闭hdfs。
本篇文章整理自知乎在线基础架构负责人白瑜庆在 PingCAP Infra Meetup 上的演讲实录。本文讲述了知乎与 TiDB 的渊源,介绍了一款基于 TiDB 生态研发的开源产品 Zetta,能够在规避 HBase 性能问题同时,减小 TiDB 部署后分布式架构下的系统延迟。
1)正好有些Spark连接HBase的需求,当个笔记本,到时候自己在写的时候,可以看
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
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