随笔分类 - Sqoop概念学习系列
摘要:补充 其实啊,我们知道,sqoop在运行的时候,最终会去转换成mapreduce作业,这个很简单,不多赘述。直接贴出来。 具体这些怎么运行的,见我如下这篇博客。这里只做一个引子。 Sqoop Import HDFS 和 Sqoop Export HDFS(五) 因为,我一般是在/usr/local/
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摘要:Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量。 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop、hbase和hive) hadoop2.2.
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摘要:Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量。 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop、hbase和hive) hadoop2.2.0(
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摘要:问题详情如下: 解决办法 这个是由于mysql-connector-java的bug造成的,出错时我用的是mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar,更新成mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar就可以了。 mysql-connector-j
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摘要:不多说,直接上干货! 1、Sqoop Import (进入官网) 因为,sqoop的使用方式是: sqoop COMMAND ARGS。 以下是 sqoop COMMAND ARGS 以下是 sqoop COMMAND ARGS 所以,sqoop COMMAND ARGS 是 2、Sqoop Exp
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摘要:Sqoop Export原理 Sqoop Export详细流程讲解
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摘要:Sqoop Import原理 Sqoop Import详细流程讲解 Sqoop在import时,需要指定split-by参数。Sqoop根据不同的split-by参数值来进行切分,然后将切分出来的区域分配到不同map中。 每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值,写入到HDFS中(由此也可知,导
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摘要:不多说,直接上干货! Sqoop 的基本架构图 注意: Sqoop,只需map task就可以了,因为,它只是做数据传输,不需做数据处理。
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摘要:1)大部分企业还在使用sqoop1版本 2)sqoop1能满足公司的基本需求 3)sqoop2 功能还不是很成熟和完善 4)sqoop只是一个工具而已,相对比较简单
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摘要:1、sqoop1和sqoop2是两个不同的版本,它们是完全不兼容的。 2、版本划分方式:Apache 1.4.x 之后的版本属于sqoop1,1.99.x之上的版本属于sqoop2。 3、与sqoop1相比,sqoop2的优势: 1)它引入的sqoop Server,便于集中化的管理Connecto
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摘要:1、sqoop可以高效的可控的利用资源,比如它可以通过调整任务数,来控制任务的并发度,另外还可以配置数据库的访问时间等等 2、sqoop能自动的完成数据类型的映射与转换 3、它支持多种数据库,比如mysql oracle,postgresql
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摘要:下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一、MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示。 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqo
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摘要:Sqoop 架构是非常简单的,它主要由三个部分组成:Sqoop client、HDFS/HBase/Hive、Database。 下面是Sqoop 的架构图 (1)用户向 Sqoop 发起一个命令之后,这个命令会转换为一个基于 Map Task 的 MapReduce 作业。 (2)Map Task
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摘要:为什么选择 Sqoop? 通常基于三个方面的考虑: 1、它可以高效、可控地利用资源,可以通过调整任务数来控制任务的并发度。另外它还可以配置数据库的访问时间等等。 2、它可以自动的完成数据类型映射与转换。我们往往导入的数据是有类型的,它可以自动根据数据库中的类型转换到 Hadoop 中,当然用户也可以
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摘要:Sqoop 是传统数据库与 Hadoop 之间数据同步的工具,它是 Hadoop 发展到一定程度的必然产物,它主要解决的是传统数据库和Hadoop之间数据的迁移问题。Sqoop 是连接传统关系型数据库和 Hadoop 的桥梁。它包括以下两个方面: 1、 将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 及其
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摘要:Sqoop 的产生主要源于: 1、目前很多使用hadoop技术的企业,有大量的数据存储在传统关系型数据库中。 2、早期由于工具的缺乏,hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。 1)传统数据库中的数据导入到hadoop中,便于廉价的分析与处理 2)hadoop中的数据导入传统数据库,可利用强大
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