》，通过StreamSets实现数据采集，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的写入大数据平台的Hive、HDFS、HBase、Solr、Elasticserach...本篇文章主要介绍如何使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取增量数据到Hive。 StreamSets实现的流程如下： ?...内容概述 1.环境准备 2.创建StreamSets的Pipeline流程 3.Pipeline流程测试 测试环境 1.StreamSets版本为3.1.2.0 2.CM和CDH版本为5.13.1 3....5.将Hive Metadata 输出到 HiveMetastore 将Hive Metadata的 Metadata 链接到Hive Metastore ? 修改配置 ?...在CM中配置StreamSets包的路径 export STREAMSETS_LIBRARIES_EXTRA_DIR="/opt/cloudera/parcels/STREAMSETS_DATACOLLECTOR
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》、...Kafka的数据并将采集的数据写入Hive，StreamSets的流程处理如下： ?...注意：这里访问Hive的JDBC连接，需要添加Kerberos信息，由于无法通过StreamSets界面指定我们自定义用户访问Hive，所以这里默认使用的是StreamSets的sdc用户，如果集群启用了...5.添加Hive Metastore模块，该模块主要用于向Hive库中创建表 ? 配置Hive信息，JDBC访问URL ? Hive Metastore的高级配置 ?...3.在StreamSets中查看kafka2hive的pipline运行情况 ? 4.使用sdc用户登录Hue查看ods_user表数据 ? 入库的数据总条数 ?
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...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Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...Hive，StreamSets的流程处理如下： ?...3.创建StreamSets的Pipline ---- 1.登录StreamSets，创建一个kafka2hive_json的Pipline ?...2.由于集群启用了Sentry，StreamSets默认使用sdc用户访问Hive，在想Hive库中创建表时需要为sdc用户授权，否则会报权限异常。
》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》，通过StreamSets实现数据采集，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的写入大数据平台的...Hive、HDFS、HBase、Solr、Elasticserach等。...在《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》中，使用受限于表需要主键或者更新字段，我们在本篇文章主要介绍如何将MySQL Binary Log作为StreamSets的源，来实时捕获...StreamSets实现的流程如下： ?...安装MySQL驱动 将MySQL的JDBC驱动拷贝至 /opt/cloudera/parcels/STREAMSETS_DATACOLLECTOR/streamsets-libs/streamsets-datacollector-mysql-binlog-lib
》、《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...StreamSets实现的流程如下： ?...内容概述 1.环境准备 2.创建StreamSets的Pipeline流程 3.Pipeline流程测试 4.总结 测试环境 1.StreamSets版本为3.3.0 2.CM和CDH版本为5.12.1...2.StreamSets安装MySQL驱动 将MySQL的JDBC驱动拷贝至 /opt/cloudera/parcels/STREAMSETS_DATACOLLECTOR/streamsets-libs...查看StreamSets的Pipeline实时状态 ?
的一些文章，参考《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实时采集Kafka并入库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数据并写入...Hive表》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套JSON数据并写入Hive表》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Oracle中的变化数据实时写入Kudu...，StreamSets的流程处理如下： ?...4.StreamSets3.2.0 前置条件 1.集群已经安装StreamSets并运行正常 2.Oracle及Oracle LogMiner运行正常 2.配置StreamSets创建Pipeline及测试
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.关于StreamSets ---- StreamSets由Informatica...他们的第一款产品StreamSets Data Collector（https://streamsets.com/products/sdc）被数百家公司用于构建复杂的任意数据流，其中包括财富500强企业...好了，Fayson讲点人话吧，StreamSets是一个大数据采集工具，数据源支持包括结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS，HBase，Hive，Kudu，Cloudera Search, ElasticSearch...内容概述： StreamSets安装配置 StreamSets基本使用 3.常见问题 测试环境： 1.操作系统为：Redhat7.2 2.CM和CDH为：5.13.1 3.安装步骤 3.1.安装前准备...，在集群 > 添加服务 中添加StreamSets 的服务 [w5rj994upr.jpeg] 选择StreamSets安装 [opjmgpu2l4.jpeg] 选择一个DataCollector 节点
本文目录CONTENTS ☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ] ☞ ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ☞...StreamSets Streamsets是一个大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。...数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等。...不管是传统数仓，还是基于Hadoop生态的构建的(hive、spark、flink)数仓，SQL虽然戏码在下降，但依然是重头戏。强大的存储过程，更是屹立不倒，这么多年都在熠熠生辉。...如Hive SQL，Spark SQL，Blink SQL 等。此时，你或许会得出一个结论： SQL是最好的语言！（不接受反驳。。） 对于SQL，基本技能也是必备技能。
新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2） 新数仓系列：开源组件运营（3） HBase 和 Cassandra的浅谈 本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets...http://mp.weixin.qq.com/s/TVH7WacivwzktWwI4ZMI7g 3 StreamSets StreamSets是一个大数据采集工具，数据源支持包括结构化和半/非结构化...，目标源支持HDFS，HBase，Hive，Kudu，Cloudera Search, ElasticSearch等。
2.1.2 特点 1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中； 2、sqoop在导入导出数据时，充分采用了...apache/sqoop 2.2 dataX 2.2.1 介绍 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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive...2.4.3 Github github地址：https://github.com/alibaba/canal 2.5 StreamSets 2.5.1 介绍 Streamsets是一个大数据实时采集ETL...数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等。...，而datax仅仅在运行datax的单台机器上进行数据的抽取和加载，速度比sqoop慢了许多； 2、sqoop只可以在关系型数据库和hadoop组件之间进行数据迁移，而在hadoop相关组件之间，比如hive
网上许多关于StreamSets增量更新的教程几乎都是单单INSERT操作，这使得目标数据库会出现重复数据，而实际需求上我们往往更多是需要INSERT加UPDATE操作，利用SQL Server的TIMESTAMP
二、ETL & ELT 三、常用的ETL工具 3.1 sqoop 3.2 DataX 3.3 Kettle 3.4 canal 3.5 StreamSets 四、ETL加载策略 4.1 增量 4.2 全量...三、常用的ETL工具 下面小编将介绍几类ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。...3.2 DataX 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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore...3.5 StreamSets 是大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。...where delect-table.value is null == 表a 表a full join update-table (能拿update就拿update) 4.2 全量 每天一个全量表，也可一个hive
StreamSets Streamsets是一个大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。...数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等。...Streamsets的强大之处： 拖拽式可视化界面操作，No coding required 可实现不写一行代码 强大整合力，100+ Ready-to-Use Origins and Destinations...不管是传统数仓，还是基于Hadoop生态的构建的(hive、spark、flink)数仓，SQL虽然戏码在下降，但依然是重头戏。强大的存储过程，更是屹立不倒，这么多年都在熠熠生辉。...如Hive SQL，Spark SQL，Blink SQL 等。此时，你或许会得出一个结论： SQL是最好的语言！（不接受反驳。。） 对于SQL，基本技能也是必备技能。
本期会给大家奉献上精彩的：HBase、Zookeeper、模型引擎、云上架构、Spark、Kafka、StreamSets、es+hadoop、Redis、RocketMQ、Tengine、MySQL。...https://mp.weixin.qq.com/s/zheqluaR4IY-NVqbE3MXiQ 8 StreamSets 本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka...的数据并将采集的数据写入Hive，StreamSets的流程处理如下： https://mp.weixin.qq.com/s/xcJYxv_8ncS9lqVFlwlHkQ 9 es+hadoop
存储原理： hive的数据存储在HDFS上，hive的表其实就是HDFS的目录，hive没有自己的数据存储格式，存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引。...hive默认可以直接加载text文本文件等。创建表时，指定hive的数据的列分隔符与行分隔符，hive即可解析数据。...表： Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir...如果我有一个表table1，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/table1目录（这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/...由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。
一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认...hive的表都是text格式；每次导完到临时表，需要做invalidate metadata 表操作，不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据....kudu 和 impala + parquet 网上很多分析impala + kudu 要比 impala + parquet 优越很多；谁信谁XB； 首先两个解决的场景不一样，kudu一般解决实时，hive...解决的是离线（通常是T + 1或者 T -1） hive基于hdfs，hdfs已经提供一套较为完善的存储机制，底层数据和文件操作便利；安全性，可扩展性都比kudu强很多，最重要parquet + impala...数仓首选是它 kudu最大优势是能做类似关系型数据库一样的操作，insert, update, delete，这样热点的数据可以存储在kudu里面并随时做更新 最后谈到的实时同步工具 同步工具我们这里使用streamsets
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 ---- Fayson在前面的文章《如何使用StreamSets...实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka的数据并将采集的数据写入Kudu。...内容概述 1.测试环境准备 2.准备生产Kafka数据脚本 3.配置StreamSets 4.流程测试及数据验证 测试环境 1.RedHat7.4 2.CM和CDH版本为cdh5.13.3 3.kafka3.0.0...4.在StreamSets上创建Pipline ---- 1.登录StreamSets，创建一个kafka2kudu的Pipline ?
首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。...尽管看起来多了一条Hive QL，但是后两个任务需要扫描的数据将会变得很小。...四、UDF 在Hive中很多时候都需要做一些复杂的计算或者逻辑处理，这时候Hive本身作为一个通用框架没法很好地支持，所以有了UDF（User Defined Function）。...2、编写UDF 编写UDF十分简单，引入hive-exec包，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法即可，方法的输入和输出参数类型就是当你在...Hive中调用时的输入和返回值。
Hive基础02、安装Hive 前置 开启【hdfs】，六个服务都要在。...start-all.sh jps 安装Hive 1、解压【Hive】 tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz 由于命名不合适，所以更换一下： mv apache-hive...-2.1.0-bin/ hive 2、修改配置 在“/opt/hive/conf”目录下拷贝“hive-default.xml.template”与“hive-env.sh.template”两个文件...，并将拷贝后文件的名称分别变为“hive-site.xml”与“hive-env.sh” cd /opt/soft/hive/conf/ cp hive-default.xml.template...hive-site.xml cp hive-env.sh.template hive-env.sh 3、添加环境变量 vi hive-env.sh export JAVA_HOME=/opt/soft
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...： set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意： hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算 通过设置以下参数开启并行模式： set hive.exec.parallel=true; 注意：hive.exec.parallel.thread.number...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...sum,count时使用） 通过设置以下参数开启在Map端的聚合： set hive.map.aggr=true; 相关配置参数： hive.groupby.mapaggr.checkinterval
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