大约3亿条记录 SQL> SELECT count(*) FROM INFO; COUNT(*) ---------- 294239674 SQL> 导入Hive [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username test --password test --table info --hive-import --target-dir temp_table
Oracle: Connection Reset Errors 错误代码 11/05/26 16:23:47 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201105261333_0002_m_000002_0, Status : FAILED java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: Connection res
1、使用sqoop技术将mysql的数据导入到Hive出现的错误如下所示： 第一次使用命令如下所示： 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table tb_user --hive-import --m 1 2 Warning: /home/hadoop/soft/s
最顶级是InputFormat抽象类 ，该类定义了两个方法，方法getSplits是负责切分输入文件(们)的，把很多的输入文件(们)切分成很多的输入分片，切分规则就是在这里定义的，每个InputSplit对应一个Mapper任务。方法createRecordReader是负责把getSplits生成的很多InputSplit解析成键值对的。InputFormat中的方法getSplits负责拆分输入文件的，方法createRecordReader负责把拆分的数据解析成键值对。这是从两个不同的角度设定的方法，职责不同，功能不同。方法getSplits的返回值是InputSplit的集合。抽象类InputSplit表示每个Mapper任务将要处理的数据，是二进制的，
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，而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方。 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两个类。通过DBInp
MRAppMaster（MR任务的主节点）: 一个Job在运行时，会先启动一个进程，这个进程称为MRAppMaster，负责Job中执行状态的监控，容错，和RM申请资源，提交Task等。
1、导入到HDFS [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username TEST --password test --as-textfile --warehouse-dir /user/root Warning: /opt/sqoop-1.4.7/bin/../../hbase does not exist! HBase imports will
MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制 MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法 ReduceTask接口实现类：对一组数据进行处理，reduce方法 MapReduce工作机制 划分输入切片： 数据切片 job.split文件 分布式数据处理 K相同的KV数据分配给同个ReduceTask 组合拳：CompareTo + Partation + Group 分区控制/分组控制 MapReduce编程模型 map task的实现 读数据：TextInputFormat SequenceFileInputFormat DBInputFormat portation 分区 调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区 reduce task的实现 读数据：下载"区"数据，并且合并多个"同区"并且排序 写数据：TextInputFormat SequenceFileOutputFormat DBOutputFormat GroupingComparator：分组 确定那些数据属于同一组 对倾斜数据的处理 1. 通过Combiner组件进行maptask端局部聚合数据减轻倾斜影响 2. 通过打算倾斜数据来消除倾斜的影响，通过在Key值后面添加随机值，这样就可以均衡的分布在ReduceTaks端。 MapReduce编程模型具体实现及处理流程： MRAppMaster YarnChild（maptask/reducetask） main() 1. MapTask: ->TextInputFormat ->LineRecordFromat ->Mapper ->map() ->context ---> MapOutputCollector 环形缓存,存在大小限制 ->spilter (80%) 分区(partation)，排序(compare) ->write 溢出文件(可能包含多个文件，有序文件) 写本地磁盘 ->merge 分区有序，分区索引文件 多个maptask会生成多个merge文件 2. Shuffle: Store && Rest map task 生成的数据传输给reduce task 的过程 多个maptask会生成多个merge文件,这些文件会保存在NodeManager中，NodeManager具有Web服务，ReduceTask会通过Web服务下载merge文件，进行处理 3. ReduceTask -> http下载：从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据，多个文件合并为一个文件
离线数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01（案例） 用户自定义数据类型 MapReduce中的数据类型至少有两种用途。 第一个用途，这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储， 第二个用途，在shuffle阶段要可以进行大小比较。 那么在hadoop中解决 第一种方式采用hadoop的接口Writable， 第二种采用接口java接口Comparable(Hadoop将这两个接口结合提供了WritableComparable接口)。 Hadoop提供了很多的内置数据类
MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法Job.setNumReduceTasks(int)，mapper的数量由输入文件的大小确定，且没有相应的setNumMapTasks方法，但可以通过Configuration.set(JobContext.NUM_MAPS, int)设置，其中JobContext.NUM_MAPS的值为mapreduce.job.maps，而在Hadoop的官方网站上对该参数的描述为与MapReduce框架和作业配置巧妙地交互，并且设置起来更加复杂。从这样一句含糊不清的话无法得知究竟如何确定mapper的数量，显然只能求助于源代码了。
默认是导入到default数据库中，如果想指定导入到某个数据库中，可以使用–hive-database参数
由于之前上传到Sqoop lib下的MySQL驱动程序有些低，更新到mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar即可
sqoop在导入数据时，可以使用--query搭配sql来指定查询条件，并且还需在sql中添加$CONDITIONS，来实现并行运行mr的功能。
因为指定了-m 4，也就是4个map处理，-m > 1 必须有主键。因为这个表没有主键，所以需要需要设置-m 1
http://sqoop.apache.org/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/
Input是将输入（比如数据库，网络，文件等）转化为Hadoop可以处理的标准输入。这里我们拿文件输入举例，假设我们有如下两个文件作为输入流：
1、问题 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.100:1521:TPADC --username test --password test --table fund_info -m 1; Warning: /opt/sqoop-1.4.7/bin/../../hbase does not exist! HBase imports will fail. Please set $HBA
Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具。充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快传输数据。发展至今主要演化了二大版本号。Sqoop1和Sqoop2。
hive.HiveImport: Exception in thread "main" Java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.thrift.EncodingUtils.setBit(BIZ)B
1、当时初学Sqoop的时候，mysql导入到hdfs导入命令执行以后，在hdfs上面没有找到对应的数据，今天根据这个bug，顺便解决这个问题吧，之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html。 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ 2 > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ 3 > --username root
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
原文链接：https://foochane.cn/article/2019063001.html
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别： 2.
A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql)
sqoop是专门用来迁移数据的，它可以把数据库中的数据迁移到HDFS文件系统，当然也可以从HDFS文件系统导回到数据库。
最新版下载地址：http://ftp.wayne.edu/apache/sqoop/1.4.6/
为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
91712 Map-Reduce Framework Map input records=125 Map output records=125 Input split bytes=85 Spilled Records=0 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=71 CPU time spent (ms)=1700 Physical memory (bytes) snapshot=259682304 Virtual memory (bytes) snapshot=2850103296 Total committed heap usage (bytes)=235929600 Peak Map Physical memory (bytes)=259682304 Peak Map Virtual memory (bytes)=2850103296 File Input Format Counters Bytes Read=0 File Output Format Counters Bytes Written=2181 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 2.1299 KB in 29.0742 seconds (75.0149 bytes/sec) 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 125 records. Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/slf4j-log4j12-1.7.30.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 20/11/25 11:07:56 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7.7.1.3.0-100 20/11/25 11:07:56 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 20/11/25 11:07:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 20/11/25 11:07:56 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 20/11/25 11:07:57 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select id, name, category2_id from base_category3 where 1=1 and (1 = 0)
step1：如果表在Hbase中没有，Hive中没有，在Hive中创建表，指定在Hbase中创建关联表
使用过 Mysql mha 的都知道，为了确保在故障切换的时候，有尽量多的数据用于恢复，mha 是建议关闭 relay_log 自动清理功能的
对消息进行签名和加密分别解决了消息的一致性和机密性问题。而最终是仅仅采用签名还是签名与加密共用取决于契约中对消息保护级别的设置。但是具体的签名和加密在整个WCF框架体系中如何实现？是采用对称加密还是非对称加密？密钥如何而来？相信这些问题在本篇文章中你会找到答案。 目录 一、BasicHttpBinding 二、WSHttpBinding、WS2007HttpBinding和WSDualHttpBinding 三、NetTcpBinding和NetNamed
最近又接触到图像处理这一块，翻查到一年前自己写的代码http://blog.csdn.net/gongluck93/article/details/52813042，发现有点看不懂了！ 所以自己又整理了一波（YV12转RGB24，显示和保存dib）： #include "stdafx.h" /******************************************************************* * Copyright(c) 2017 * All rights rese
最近任务多、工期紧，没有时间更新博客，就水一期吧。虽然是水，也不能太失水准，刚好最近工作中遇到一个 boost::bind 的问题，花费了半天时间来定位解决，就说说它吧。
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/80261053
sort 是一个以行为单位对文件内容进行排序的工具，也可以根据不同的数据类型来排序。例如数据和字符的排序就不一样
通过将现有RabbitMQ节点重新配置为集群配置来建立集群。因此，第一步是以正常方式在所有节点上启动RabbitMQ：
分布式监控系统Zabbix-3.0.3的安装记录 环境说明 zabbix-server:192.168.1.30 #zabbix的服务端（若要监控本机，则需要配置本机的Zabbix agent，下面会提到） zabbix-agent：192.168.1.7 #zabbix的客户端（被监控端，需要配置Zabbix agent，下面会提到） 一、zabbix-server端的操作记录（192.168.1.30 ） zabbix服务器端要提前安装好LNMP环境（mysql，nginx，php5的安
为了方便测试，这里封装了一个设置指定根节点的左孩子和右孩子节点的方法：SetSubTreeNode
这一节演示一下远程升级WIFI模块程序,今天我又把上位机和底层程序优化了下,主要是根据做项目的时候别人提的问题优化的.
1、虽然升级 Zabbix agent 不是强制性的，但建议将其升级，因为Zabbix server和Zabbix proxy 必须具有相同的大版本。
bitmap底层也是动态字符串(不需要初始化字符串,就可以往字符串里面存,如果不存在就创建,若果空间不足则扩容)
(1)由于生产环境采用NGINX ，ZABBIX Server默认使用HTTP，升级后的文件默认存放在usr/share/zabbix，需要拷贝到Nginx 默认目录下
Zabbix 是一个企业级分布式开源监控解决方案，能够监控各种网络设备、服务器、中间件和应用程序等等。Zabbix 支持主动轮询（polling）和被动捕获（trapping）两种方式获取数据。Zabbix 所有的报表、统计数据和配置参数都可以通过基于 Web 的前端页面进行访问，并且提供了完善的 API 接口便于二次开发。
现在需要对一个有序的手机列表按照品牌进行分组，那么我们使用java8中的groupingBy的时候默认返回的是无序的Map，如果想输出有序的Map，需要使用三参数的groupingBy，指定返回有序的LinkedHashMap。
https://www.zabbix.com/documentation/6.0/en/manual/installation/upgrade
zabbix是什么在此就不多作介绍了，可以参考之前的文章 零代码如何打造自己的实时监控预警系统 ，这篇主要介绍安装及注意事项。 主要分为服务端和客户端安装，客户端又分为Linux、Windows。 服务端安装环境 CentOS6.8 Zabbix3.2 Mysql5.6 Apache PHP56w 环境准备 关闭selinux setenforce 0 进入mysql，创建zabbix用户并授权 mysql -uroot -p CREATE DATABASE zabbix CHARACTER SET
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