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06-PDI(Kettle)读取Hive写入HDFS,读取HDFS写入HBase中

文章目录 06-PDI(Kettle)读取Hive写入HDFS,读取HDFS写入HBase中 环境准备 1.安装MySQL 1.1mysql安装参考: 1.2安装过程 2.安装HIVE 2.1参考: 2.2hadoop 3 读取HDFS写入HBase 3.1工作流设计 3.2启动HBase 3.3具体转换设计 总结 06-PDI(Kettle)读取Hive写入HDFS,读取HDFS写入HBase中 本文主要通过Kettle 文件系统,并进行相关配置。 8)运行转换,并查看结果 运行示意图: 进入到hdfs所在的机器上,查看输出结果如下: 3 读取HDFS写入HBase 需求:将hdfs中sal小于110000的数据保存在hbase中 3.1 hdfs,同时实现从HDFS读取数据写入HBase中的完整流程,同时为便于读者能根据本博客实现完整的实验,还参考了部分博客,增加了mysql和hive的安装过程,并针对自己安装过程中遇到的问题,进行了记录

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HDFS数据写入流程

数据包在pipeline上依次传输,在pipeline反方向上,逐个发送ack(命令正确应 答),最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack发送给client; 7、关闭写入

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    Hbase 写入 hdfs 源码分析

    作者:熊训德 腾讯云工程师 本文档从源码角度分析了,hbase 作为 dfs client 写入hdfs 的 hadoop sequence 文件最终刷盘落地的过程。 之前在《wal线程模型源码分析》中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都是写入同为hadoop生态的hdfs(Hadoop Distribute ,就像前面叙述的,在ProtobufLogWriter的init()方法中被初始化: 在这里我们仅仅讨论使用hdfs作为hbase的文件系统,也即是init参数中fs(System)是DistributedFileSystem 分析到这,已经可以看出hbase文件写入hdfs的过程并没有特别,hdfs就把hbase当做hdfs的client然后封装成chunk再组装成packet,再向datanode批量写数据。 hdfs给客户端还提供了另外一种语义hsync:client端所有的数据都发送到副本的每个datanode上,并且datanode上的每个副本都完成了posix中fsync的调用,也就是说操作系统已经把数据刷到磁盘上

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    HDFS写入和读取流程

    一、HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合。 HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会占用一个block,但实际上不用占用实际硬盘上的64MB,这可以说是HDFS是在文件系统之上架设的一个中间层 之所以将默认的block大小设置为64MB这么大,是因为block-sized对于文件定位很有帮助,同时大文件更使传输的时间远大于文件寻找的时间,这样可以最大化地减少文件定位的时间在整个文件获取总时间中的比例 GFS论文提到的写入文件简单流程: 写入文件的过程比读取较为复杂: 使用HDFS提供的客户端开发库Client,向远程的Namenode发起RPC请求; Namenode会检查要创建的文件是否已经存在 开始以pipeline(管道)的形式将packet写入所有的replicas中。

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    大数据-HDFS文件写入过程

    1.6 HDFS文件写入过程 ? NameNode 根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配,返回可用的 DataNode 的地址如: A, B, C 3.1 Hadoop 在设计时考虑到数据的安全与高效, 数据文件默认在 HDFS

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    HDFS如何读取文件以及写入文件

    HDFS的文件读取原理,主要包括以下几个步骤: 首先调用FileSystem对象的open方法,其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。 HDFS的文件写入原理,主要包括以下几个步骤: 客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法,创建一个新的文件。 客户端完成写数据后,调用close方法关闭写入流。

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    Logstash读取Kafka数据写入HDFS详解

    将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入 HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用HDFS提供的API将数据写入HDFS集群 插件安装 插件安装比较简单,直接使用内置命令即可 # cd /home/opt/tools WARN ][logstash.outputs.webhdfs ] Failed to flush outgoing items logstash配置 kafka里边的源日志格式可以参考这片文章:ELK日志系统之使用 hdfs的用户名,不然没有权限写入数据 path:指定存储到HDFS上的文件路径,这里我们每日创建目录,并按小时存放文件 stdout:打开主要是方便调试,启动logstash时会在控制台打印详细的日志信息并格式化方便查找问题 在实际应用中我们需要同时将日志数据写入ES和HDFS,那么可以直接用下边的配置来处理 # cat config/indexer_rsyslog_nginx.conf input { kafka

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    Hadoop中HDFS写入文件的原理剖析

    要为即将到来的大数据时代最准备不是,下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情,位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 输出流控制一个DFSoutPutstream,负责处理数据节点和名称节点之间的通信 第二步:客户端开始通过输出流写入数据,DFSoutPutstream将客户端写入的数据分成一个个的数据包包,然后写入到 第三、故障节点被删除,余下的数据包继续写入到剩下的节点中。namenode注意到当前的副本不足(dfs.replication=3),则会在另外一个datanode上安排创建新的副本。 ),如果在写入期间,datanode大规模的发生故障怎么办眤?? 其实这种情况很少发生但林子大了什么鸟都有是不是,我们在部署hadoop 有一个配置选项:dfs.replication.min  一般默认是1 ,意思就是说只要有一个节点成功,则hdfs就认为本次写入时成功的

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    flink读取kafka数据并写入HDFS

    ### 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据,写入远程环境的HDFS中; public static void main(String[] args) throws // properties.setProperty("fs.hdfs.hadoopconf", "E:\\Ali-Code\\cn-smart\\cn-components\\cn-flink \\src\\main\\resources"); //第二种方式: properties.setProperty("fs.default-scheme","hdfs://ip:8020"); ; keyedStream.print(); // execute program System.out.println("*********** hdfs 这种方式生成的hdfs文件不能够被spark sql去读取; 解决: 将数据写成parquet格式到hdfs上可解决这个问题;见另一篇博客 https://blog.csdn.net/u012798083

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    Hadoop中HDFS读取和写入的工作原理

    介绍 HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统,两者适用的场景不同,HDFS适用于大文件存储,HBASE适用于大量小文件存储。 本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的,也可以说是block策略。 注意:而此时如果上传机器本身就是一个datanode(例如mapreduce作业中task通过DFSClient向hdfs写入数据的时候),那么就将该datanode本身作为第一个块写入机器(datanode1 这里的层次概念需要解释一下:每个datanode在hdfs集群中所处的层次结构字符串是这样描述的,假设hdfs的拓扑结构如下:   每个datanode都会对应自己在集群中的位置和层次,如node1的位置信息为 所以,在通常情况下,hadoop集群的HDFS在选机器的时候,是随机选择的,也就是说,很有可能在写数据时,hadoop将第一块数据block1写到了rack1上,然后随机的选择下将block2写入到了rack2

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    HDFS系统详解

    Block只会占用3K DataNode使用Block存放的原因: 方便大文件的存放 可用性更高 Block有规律的存放和读取 鉴于DataNode的保存机制,在使用hdfs 的时候需要注意什么 2.2 2.2.1 Namenode 管理整个文件系统的目录树以及所有的文件、目录和元数据。 元数据持久化为两种形式: fsimage :整个Namenode的快照 edit log : 上次快照到目前为止的所有操作信息 fsimage、edit log会在首次hdfs系统formate的时候创建 当NameNode出现某些异常宕机时,整个系统将变得无法访问 解决办法: HDFS HA(High Availability),通过启动两个NameNode,分别处于Active-Standby。 实现,为其提供一个高可用的编辑日志而设计,每一次的编辑都写入多个日志节点 文件上传 文件上传流程 ?

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    大数据开发:HDFS数据写入流程详解

    HDFS作为Hadoop的分布式文件系统,其在大数据平台当中的地位是显而易见的。面对越来越大规模的数据存储任务,HDFS的高可靠性和高性能依然值得称赞,这也与HDFS的数据读写机制有关。 今天的大数据开发分享,我们具体来讲讲HDFS数据写入流程。 HDFS数据写入 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode,然后客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到 HDFS数据写入步骤 1)客户端向namenode发送上传文件请求,namenode对要上传目录和文件进行检查,判断是否可以上传,并向客户端返回检查结果。 关于大数据开发,HDFS数据写入流程详解,以上就为大家做了详细的介绍了。HDFS的数据读写机制,是学习HDFS需要重点搞懂的一块内容,对于其读写流程和实现细节都需要尽可能地掌握。

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    你问我答1 - HDFS数据的写入原理

    /dn dfs.namenode.replication.min:1 dfs.replication:2 然后做了如下测试: hdfs dfs -mkdir /user/xxx/warm hdfs storagepolicies dfs -mkdir /user/xxx/hot hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /user/xxx/hot -policy hot hdfs ---- 性能问题需要关心呀,异步写到nfs盘不应该影响性能呀,这与理论不符 ---- 就是认为HDFS写入数据是异步的,1个block写入成功了,namenode就返回client成功,其余两个会异步在后台慢慢做 ---- 我再描述一下问题哈,warm策略的时候,写文件第一个block块写入本节点的disk,另外两个block异步写入archive,hot策略的时候,第一个block块写入本节点disk,另外两个异步写入其他节点 ---- HDFS数据的写入可以认为又同步又异步,集群一切正常就是同步,如果有部分DN或者磁盘故障,即集群有异常时,数据写入可以认为又是异步的,只要达到dfs.replication.min就行

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    HDFS】分布式文件系统HDFS

    分布式文件系统HDFS HDFS简介 什么是HDFSHDFS全称Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。 设计目标 HDFS的设计目标有: 可以运行在大量廉价商用机器上;因此硬件错误是常态,所以HDFS提供容错机制,来保证集群的安全性与数据的可靠性。 简单一致性模型:一次写入多次读取,支持追加,不允许修改,保证数据一致性。 因为HDFS在数据存储时,会使用多副本机制保证数据的安全性;如果开放修改功能,首先会导致随机修改的出现,这在海量数据的分布式场景下无异是灾难,其次因为多副本的原因,数据修改后,其它副本的数据也一定要进行修改 流式数据访问:批量读而非随机读,关注吞吐量而非时间;HDFS在设计时就是为了海量数据的存储而生,并且用于支持海量数据的离线批处理,而在离线批处理场景中

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    HDFS系列(1) | HDFS文件系统的简单介绍

    在Hadoop分布式环境搭建(简单高效~)这篇博客中,博主在最后为大家带来了HDFS的初体验。但是当时只是尝试测试一下集群是否有错误,因此,本篇博文为大家带来HDFS的文件系统介绍。 在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件,那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢?我们可以通过下图直观的了解。 ? HDFS基本介绍 HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop 分布式文件系统。 可以把HDFS理解为将多个节点上的容量汇总到一起,拼接成一个大的文件系统,在一个节点上上传数据,在其他的节点上都能够访问使用。 二. HDFS的组成架构及作用 1. 文件上传HDFS的时候,Client将文件切分成一个一个的Block,然后进行上传 2.与NaneNode交互,获取文件的位置信息 3.与DataNode交互,读取或者写入数据 4.Client提供一些命令来管理

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    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入HDFS

    本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS,数据流图如下: [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下: [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase SteamingContext,通过ssc.receiverStream(new MyReceiver(zkHost, zkPort))获取DStream后调用saveAsTextFiles方法将数据写入 HDFS。 MyReceiver:自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。 HDFS * creat_user: Fayson * email: htechinfo@163.com * creat_date: 2018/1/9 * creat_time: 上午

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    如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入HDFS

    Kafka集群实际应用中,Kafka的消费者有很多种(如:应用程序、Flume、Spark Streaming、Storm等),本篇文章主要讲述如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入 HDFS。 flume-keytab]$ sudo chmod -R 755 /flume-keytab/ [sxpeb3e274.jpeg] 4.配置Flume Agent ---- 1.配置Flume Agent读取Kafka数据写入 .hdfs.filePrefix = events- kafka.sinks.k1.hdfs.writeFormat = Text [3e09jb0oju.jpeg] 关于HDFS Sink的更多配置可以参考 的/extwarehouse/student目录下数据 [9kcq714qlr.jpeg] 这里可以看到数据已写入HDFS指定的目录。

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    HDFS文件系统介绍(1)

    这篇博客中,小菌在最后为大家带来了HDFS的初体验。一些大数据专业的粉丝私信小菌希望能再详细讲讲HDFS的相关内容。于是本次分享,小菌将为大家带来HDFS的文件系统介绍。 在介绍文件系统之前我们需要先弄清楚HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件,那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢?相信通过下面这张图小伙伴们就一目了然了! ? 总结: Hadoop的主要组成部分: Hadoop HDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统,对海量数据的存储。 对HDFS文件系统的理解: 将多个节点上的容量汇总到一起,拼接成一个大的文件系统,在一个节点上传数据,在其他的节点上都能够访问使用! 总结 1.对HDFS文件系统容量的理解 将多个节点上的容量汇总到一起,拼接成一个大的文件系统,在一个节点上传数据,在其他的节点上都能够访问使用 2.Namenode的作用 1.维护,管理文件系统的名字空间

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    HDFS系统架构与存储机制

    系统架构与存储机制 HDFS系统架构 HDFS是主从架构(Master/Slave),当然这也是大数据产品最常见的架构。主节点为NameNode,从节点为DataNode。 HDFS Client是客户端,客户端通过与NameNode进行交互,从而实现文件的读写等操作。

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