1 从mysql读数据到hdfs: mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取,连接数和map数对应,读的时候会锁表读取全量数据,此时,其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库,而是用从库,主库主要负责写,从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据,其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql: mapreduce从hdfs写数据到数据库,连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中,最后通过事物将内存中所有
Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术,例如 HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统)等等。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
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
•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
为了方便报表应用使用数据,需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL,方便熟悉 SQL 人员使用。
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造,但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行,然后使用脚本拼装成insert语句,进行数据构造。
可以发现的是,它们的持久化机制都差不得太多。今天想来总结一下,一方面想来回顾一下这些组件,一方面给还没入门过这些中间件的同学总结一下持久化的”套路“,后面再去学习的时候就会轻松很多。
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1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章《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》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入HBase》、《如何使用StreamSets实时采集Kafka并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》,本篇文章Fay
数据管理:数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储:应数据管理的需要而产生,存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易。Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop。随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求。
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法,包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似,可以用于将外部数据导入到ClickHouse中,或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
今天是小史生日,为了庆祝自己今年喜提A厂offer,小史叫了二十多个人一起庆生,吕老师、小史姐姐、小林都去啦。
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
在之前我们已经介绍了如何在Linux上进行HDFS伪分布式环境的搭建,也介绍了hdfs中一些常用的命令。但是要如何在代码层面进行操作呢?这是本节将要介绍的内容:
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档,可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入,自建 Flink 平台规模逐渐壮大,当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中,然而 Flink 任务数的增加,特别是大状态任务,每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用,峰值流量超过 100Gb/s,早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储,单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s,超出部分单独计费,当前规模每月需要增加 1x w+/月。
我之前写过一篇使用的文章。CarbonData集群模式体验。到0.3.0版本,已经把kettle去掉了,并且我提交的PR已经能够让其在Spark Streaming中运行。之后将其集成到StreamingPro中,可以简单通过配置即可完成数据的流式写入和作为SQL服务被读取。
本文来自:http://bigdatadecode.club/MysqlToHDFSWithCanal.html
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来:
使用Sqoop抽取MySQL数据到Hive表时,抽取语句正常执行但数据没有写入Hive的表中,执行的Sqoop抽数脚本如下:
上篇文章介绍了关于 HDFS 的常用命令,其常用的命令都有相应的 API,用命令可以完成的功能,使用 Java API 也可以完成。本文介绍关于 HDFS 常用的 Java API。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
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。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合。
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。
之前的文章有介绍过怎么在Kubernetes上快速搭建大数据基础环境,这里就不重复介绍了。安装完后,可以看到如下图各个基础服务都启动完成。
Sqoop并不在这篇文章的范围内,拿出来说的原因是,公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中,其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储, 然后在将文件导入到Hive中,最终删掉临时存储的文件。
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了,所以首先我们面临的是海量的数据。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
1、将项目软件工具包导入 2、项目思路: 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作,并将最终结果写入到 HBase 中。 2.2、从 HBase 中读取数据,进行新增用户统计分析操作,并将结果写入到 Mysql。 3、细节实现 数据清洗: 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用:将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。 3.1.2、重要细节: 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码(就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据) 错误数据的 Logger
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。
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
在Java api中,使用flink本地模式,消费kafka主题,并直接将数据存入hdfs中。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
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 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章《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》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》、《如何使用StreamS
Flink从1.13版本开始支持在SQL Client从savepoint恢复作业。flink-savepoint介绍
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
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)。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 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 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
大家好,我是一哥,昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章,才发现Sqoop这个项目最近不咋好,心里很不是滋味,这个帮助过很多开发者的项目,竟然从Apache顶级项目中“下架”了,今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目,致敬!
sqoop 基本使用 sqoop的主要功能是导入和导出 导入 读数据(row-by-row) 并行化执行 导入的结果可以是文本文件或者二进制序列化文件 导出 并行化读取HDFS文件 基本操作 sqoop实质上是一个工具箱,使用的时候需要指定哪个工具和控制工具的参数。 通过sqoop help,来查看sqoop支持哪些命令 $ sqoop help Available commands: codegen Generate code to interact with databa
项目中采用的关系型数据库是mysql,那么关系型数据库有哪些优劣势,我们可以参考下面的分析: 关系型数据库的优点: 1.基于ACID,支持事务,适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询,处理复杂业务逻辑,比如:报表 3.使用方便,通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
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