我们常常会碰到需要迁移HBase数据的场景,当一个HBase集群运行较长时间后,往往数据量都会很大,HBase集群往往支撑的都是线上的业务,不像跑批的Hive/Spark集群,不能随便停机。HBase默认提供import/export方法支持备份和还原,而且支持增量,但是因为是使用HBase的API导出和还原数据,对RegionServer的压力会很大,往往会影响旧集群的在线业务。
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Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁,支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入,也支持增量数据导入机制,Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理,加快了数据传输速度和容错性。
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库,与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
摘要:第九届中国数据库技术大会,阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
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。
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群,然后改造源生的ExportSnapshot类,通过比较变化的文件实现导出增量,并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
今天终于开始上手导入数据到hadoop了,哈哈,过程蛮崎岖的,和官方文档的还不太一样。 OK,let's go!试验对象是我第一个名为ST_Statistics的一张表,我要把我表里的数据导入到hdfs、hive以及hbase当中,然后试验才算完成。 1.导入数据到hdfs sqoop import --connect 'jdbc:sqlserver://192.168.1.105:1433;username=sa;password=cenyuhai;database=SAMS' \
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sqoop简介 1,sqoop:sql-to-hadoop, sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁: (1),把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2),把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度,批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache:1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进:首先引入了
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台。
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,...) 间进行数据的高校传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年,最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意,2 与 1 不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
Kylin沿用了原来的数据仓库技术中的Cube概念,把无限数据按有限的维度进行“预处理”,然后将结果(Cube)加载到Hbase里,供用户查询使用。
HBase自身也提供了ExportSnapshot的方法可以从HDFS文件层基于某个快照快速的导出HBase的数据,并不会对RegionServer造成影响,但该源生的方法不支持增量。
Micro-Batch Processing:100ms延迟 ,Continuous Processing:1ms延迟
标准SQL借口 支持超大数据及 亚秒级相应 可伸缩性和高吞吐率 BI工具集成
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Kylin的增量构建的步骤过程,以及其与全量构建的差异对比!看完之后,相信你也一定能够感受到这里面的大学问~
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考。
问:Hbase大量写入很慢,一个列族,每个200多列,一秒写30000条数据,使用mutate添加数据,clientbuffer缓存大小为10M,四台测试机,128G内存,分配60G给Hbase,该怎么优化?
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下,是将数据分析的结果导出到关系型数据库中,供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年,刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的,不过后来为了更好的进行
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
sqoop是apache旗下,用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具,sqoop可以用在离线分析中,将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓,数仓分析完得到结果,再通过sqoop传输到mysql,最后通过web+echart来进行图表展示,更加直观的展示数据指标。
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。
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案,即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下:
首先提前祝大家中秋快乐,今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾:阿里云专家 封神的分享
在大数据时代,列式存储变得越来越流行了,当然并不是说行式存储就没落了,只是针对的场景不同,行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库,比较适合数据量小,字段数目少,查询性能高的场景,列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多,数据量规模大,离线分析多的场景,这时候避免大量无用IO扫描,往往提高离线数据分析的性能,而且列式存储具有更高的压缩比,能够节省一定的磁盘IO和网络IO传输。 基础环境如下: Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apach
之前我们介绍了HBASE的存储机制,HBASE存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质,HBASE的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹,文件夹名是以HBASE表的名字来命名(如果没有使用命名空间,那么默认是在default目录下)。在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹,而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的,每个列族中存储的就是实际的数据,以HFile的形式存在。
Hbase的数据备份策略有: (1)Distcp (2)CopyTable (3)Export/Import (4)Replication (5)Snapshot 下面介绍这几种方式: (一)Distcp(离线备份) 直接备份HDFS数据,备份前需要disable表,在备份完成之前 服务不可用对在线服务类业务不友好 (二)CopyTable(热备) 执行命令前,需要创建表,支持时间区间、row区间,改变表名称,改变列簇名称,指定是否copy删除数据等功能,例如: 三、Export/Import(热备+离线)
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
导读:搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景,阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统,针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台,提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据,秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。
1.Kylin 是一款大数据OLAP引擎,由ebay-中国团队研发的,是第一个真正由中国人自己主导、从零开始、自主研发、并成为Apache顶级开源项目
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法,其主要思想就是如果某个项集不频繁,则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法,有点像分布式的Apriori,因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集,挖掘新增的事务集,获取所有新增频繁集,然后与已有的频繁集做并集,对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁,而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的频繁计数,这样完成后就能获得所有的全局频繁集,并不需要重新挖掘已有的事务集,效率必然提高。 至于Hbase的C
Sqoop 的lib中缺少Hive 的jar包,从Hive 中找的缺少的jar包到Sqoop中即可
Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理;
现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点:
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库,和hadoop存储系统的桥梁,支持多种关系数据源和hive,hdfs,hbase的相互导入。一般情况下,关系数据表存在于线上环境的备份环境,需要每天进行数据导入,根据每天的数据量而言,sqoop可以全表导入,对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入,但是sqoop也提供了增量数据导入的机制。
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力
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将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
在使用大数据的时候,各种不同的数据都要将数据采集同步到数据仓库中,一个是属于业务系统的RDBMS系统,也就是各种关系型数据库,一个是hadoop生态的存储,中间用于传输的数据的工具可以使用sqoop,也就是sql to hadoop。
HBase是基于HDFS之上的,也可以采用存储本地模式,HBase是分布式数据库,将数据分为多份,同时是面向列的数据库,是bigtable的实现。
如何灵活高效的接入? 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整,无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码,无须发版;规则配置除了使用各种灵活预配置外,还可以使用groovy脚本代码化规则;指标函数groovy化,不需要每次发版。 •配置动态化——配
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