有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大，但是输出结果很小，比如一些 pv、uv 数据，然后为了实时查询的需求，或者一些 OLAP 的需求，我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互，...好了言归正传，简单的说说背景、原理以及需要注意的地方： 1、为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库（Mysql,Oracle），Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat...通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中。...（2）a)把包传到集群上： hadoop fs -put mysql-connector-java-5.1.0- bin.jar /hdfsPath/ b)在mr程序提交job前，添加语句...; /** * Function: 测试 mr 与 mysql 的数据交互，此测试用例将一个表中的数据复制到另一张表中 * 实际当中，可能只需要从 mysql 读，或者写到 mysql 中
Sqoop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。...然后，执行下面命令让配置文件立即生效: source ~/.bash_profile 将mysql驱动包拷贝到$SQOOP_HOME/lib 下面要把MySQL驱动程序和hadoop-connector.../mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/sqoop146/lib cp $HADOOP_HOME...jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ --username root -password root root为数据库的用户名和密码，mysql的数据库列表显示在屏幕上表示连接成功。
前面介绍了sqoop1.4.6的 如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装，下面就介绍两者间的数据互通的简单使用命令。...显示mysql数据库的信息，一般sqoop安装测试用 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/ --username...aa ##从mysql导出的表名称 --fields-terminated-by '\t' ##指定输出文件中的行的字段分隔符 --target-dir/user/hadoop/databases/ssa...查看HDFS上的文件 hadoop fs -cat /user/jzyc/WorkTable/part-m-00000 hdfs导出到mysql中 把上一步导入到hdfs的数据导出到mysql...从上面的信息可以看到sqoop还是走的hadoop的M/R引擎。 以上只是一些经过验证通过的简单的示例，更复杂的有待后续补充。
本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql，我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到，现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用，而且现在正慢慢的壮大中...第二种方法用到的Hive组件存储元数据最常用的关系型数据库最常用的就是开源的MySQL了，这也是本篇最主要讲解的。 闲言少叙，进入本篇的内容。...以前的linux系统中大部分的数据库采用的都是Mysql，但是MYSQL这货自从被sun收购之后，sun公司叫嚣着要收费服务等措施，所以在以后的CentOS系统中就没有再集成它了，并且又搞出了一个新的数据库...结语 此篇先到此吧，关于Hadoop大数据集群的搭建后续依次介绍，比如利用Zookeeper搭建Hadoop高可用平台、Map-Reducer层序的开发、Hive产品的数据分析、Spark的应用程序的开发...关联好文： 大数据系列（1）——Hadoop集群坏境搭建配置 大数据系列（2）——Hadoop集群坏境CentOS安装 大数据系列（3）——Hadoop集群完全分布式坏境搭建 大数据系列（4）——Hadoop
---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是： 大数据文件，非常适合上T级别的大文件存储。...MapReduce MapReduce是Hadoop体系中数据存储管理的基础，mapreduce意为映射和规约，可简单理解为把指令分发到各个块上进行操作（映射）然后把各个块的计算结果合并（规约）...典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。...Hadoop可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次，读多次的场景 适合 大规模数据 流式数据（写一次，读多次） 商用硬件（一般硬件） 不适合 低延时的数据访问
在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop 是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。...hadoop是什么？ Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要解决数据存储和海量数据的分析计算问题。...广义上说，Hadoop通常指一个广泛的概念——Hadoop生态圈。 Hadoop的优势！ 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 高扩展性。...Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。...与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
放弃不难，但坚持很酷~ 本文主要讲解 Sqoop 1.4.7 如何实现 Mysql 与 Hadoop 3.0 之间数据互相抽取的。 环境基于 Ambari 2.7 + HDP 3.0 部署。...之前写过一篇 Sqoop 1.4.6 如何实现 Mysql 与 Hadoop 2.x 之间数据互相抽取的，可参考：《Sqoop概述及shell操作》 一、Sqoop Shell操作 参数 描述 --connect...将Mysql数据导入到Hadoop中 1.1 数据导入到HDFS 参数 描述 table 抽取mysql数据库中的表 --target-dir 指定导入hdfs的具体位置...将Hadoop数据导出到Mysql中 Sqoop export 工具将一组文件从 HDFS 导出回 Mysql 。目标表必须已存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。...总结 使用 Sqoop import / export 命令，可以实现将关系型数据库中的数据与 Hadoop 中的数据进行相互转化，其中一些转化的细节，可以指定参数实现。
2.2、大数据的基本特征 2.3、大数据的意义 2.4、大数据的系统架构（整体架构） 2.5、大数据处理平台 2.6、大数据中的几个概念 三、Hadoop概述 3.1、什么是Hadoop 3.2、Hadoop...的优点 3.3、Hadoop发展历程 3.4、Hadoop生态圈 前言 从今天起，我将一步一步的分享大数据相关的知识，其实很多程序员感觉大数据很难学，其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢...3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...4）Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 5）Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。 ...用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。...高效性：Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 高容错性：Hadoop 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 低成本...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
大数据hadoop入门之hadoop家族详解 大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！...这篇准备给大家hadoop新入门的朋友分享一些hadoop的基础知识——hadoop家族产品。通过对hadoop家族产品的认识，进一步帮助大家学习好hadoop！同时，也欢迎大家提出宝贵意见！...二、Hadoop产品 image.png HDFS（分布式文件系统）： 它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合...2、数据存储位置来说分磁盘计算和内存计算： 角色 描述 MapReduce 数据存在磁盘中 Spark和Strom 数据存在内存中 Pig/Hive（Hadoop编程）： 角色 描述 Pig 是一种高级编程语言...Sqoop 设计的目的是方便从传统数据库导入数据到Hadoop数据集合(HDFS/Hive)。 Flume 设计的目的是便捷地从日志文件系统直接把数据导入到Hadoop数据集合(HDFS)中。
1：Hadoop介绍 Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理....它主要解决两个问题 大数据存储问题： HDFS 大数据计算问题：MapReduce 问题一: 大文件怎么存储?...Master 开始 问题二: 大数据怎么计算?...(HDFS) 提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统 Hadoop Common 其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。...这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本 Hadoop MapReduce 基于YARN的大型数据集并行处理系统 Hadoop YARN 作业调度和集群资源管理的框架
数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce，称之为输入分片。...对于大数据作业来说，一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小，默认是64MB（可以通过配置文件指定） map任务的执行节点和输入数据的存储节点是同一节点时，Hadoop的性能达到最佳。...Hadoop流 流适用于文字处理，在文本模式下使用时，它有一个面向行的数据视图。map的输入数据把标准输入流传输到map函数，其中是一行一行的传输，然后再把行写入标准输出。...通过distcp进行并行复制:Hadoop有一个叫distcp（分布式复制）的有用程序，能从Hadoop的文件系统并行复制大量数据。...如果集群在Hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案: hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 将从第一个集群中复制
一、大数据的特点（四条） 大量、高速、多样、低价值密度 二、大数据应用场景 物流仓库、零售、旅游、商品广告推荐、保险、金融、房产、人工智能 三、大数据部门组织结构
前言 上一篇我分享了Hadoop的压缩和编解码器，在我们开发的过程中其实是经常会用到的，所以一定要去掌握。这一篇给大家介绍的是Hadoop的数据完整性！ ...Hadoop用户在使用HDFS储存和处理数据不会丢失或者损坏，在磁盘或者网络上的每一个I/O操作不太可能将错误引入自己正在读/写的数据中，但是如果 在处理的数据量非常大到Hadoop的处理极限时，数据被损坏的概率还是挺大的...三、涉及数据一致性的类：LocalFileSystem和RawFileSystem 3.1、概述 Hadoop的LocalFileSystem执行客户端的校验和验证。...; import org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem; import org.apache.hadoop.util.Tool
Hadoop大数据部署 一. 系统环境配置： 1....创建hadoop用户 groupadd -g 1002 hadoop useradd -u 1002 -g hadoop hadoop 5....分发公钥 # su - hadoop $ ssh-keygen $ ssh-copy-id hadoop@hadoop1 $ ssh-copy-id hadoop@hadoop2 $ ssh-copy-id...即使使用非常大的压缩比例进行缓慢压缩出的数据，依然能够非常快速的解压。LZO遵循GNU 的GPL 使用许可。 LZO 非常适合进行数据的实时压缩解压处理，这就是说他更关心操作速度，而不是压缩比例。...LZO 使用 ANSI C 语言编写，并且压缩后的数据也被设计为可以跨平台使用的格式。 tar -xvf lzo-2.06.tar.gz cd lzo-2.06 .
一、引言 Hadoop是一个流行的分布式计算框架，它允许处理大规模数据集。在本文中，我们将探讨Hadoop任务提交的步骤以及对数据处理的基本过程。...查看结果：一旦任务完成，可以使用Hadoop命令行工具或Web界面查看输出结果。 三、数据处理 数据分片：在Hadoop中，数据被分成多个分片（或称为块），每个分片独立处理。...数据存储：Hadoop支持多种数据存储格式，包括文本文件、SequenceFiles、Avro等。可以根据需要选择合适的数据存储格式来优化数据处理过程。...这使得Hadoop非常灵活，可以适应各种数据处理需求。 数据质量保证：Hadoop提供了多种数据质量保证机制，如数据校验、错误恢复等。...通过了解Hadoop任务提交的过程以及对数据处理的基本原理，可以更好地利用Hadoop来满足各种数据处理需求。随着技术的不断发展，Hadoop将继续演化和发展，以支持更多的应用场景和挑战。
---- Hadoop架构 1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据...SecondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据 数据计算核心模块： JobTracker：接收用户的计算请求任务...secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据 数据计算核心模块： ResourceManager...secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据 数据计算核心模块： ResourceManager....x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。
这一篇给大家介绍的是Hadoop的数据完整性！ ...Hadoop用户在使用HDFS储存和处理数据不会丢失或者损坏，在磁盘或者网络上的每一个I/O操作不太可能将错误引入自己正在读/写的数据中，但是如果 在处理的数据量非常大到Hadoop的处理极限时，数据被损坏的概率还是挺大的...三、涉及数据一致性的类：LocalFileSystem和RawFileSystem 3.1、概述 Hadoop的LocalFileSystem执行客户端的校验和验证。...; import org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem; import org.apache.hadoop.util.Tool
✨数据库模板上新啦✨ 01 MySQL数据库监控模板 ?...本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。...模板概述 监控对象为MySQL数据库，模版适用于Zabbix4.0版本及以上。...当前版本：1.0版本 点击查看详情 03 Hadoop数据库监控模板 ?...模板概述 监控对象为Hadoop数据库，模版适用于Zabbix4.0版本及以上。
向Hive导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件，解压缩后的weblogs_parse.txt文件放到Hadoop的/user/grid/目录下。...图7 从图7可以看到，向test.weblogs表中导入了445454条数据。 二、从Hadoop集群抽取数据 1....图12 说明： mysql_node3是已经建好的一个本地数据库连接，参见https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/106406702#...（8）查询mysql表，结果如图14所示。 ? 图14 从图14可以看到，数据已经从HDFS抽取到了mysql表中。 2....图17 说明：mysql_node3是已经建好的一个本地数据库连接；“Database fields”标签不需要设置。 （5）保存并执行转换，日志如图18所示。 ?
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