1.把数据仓库从传统关系数据库转到hadoop有什么优势? 原关系存储方式昂贵 空间有限 hadoop支持结构化(例如 RDBMS),非结构化(例如 images,PDF,docs )和半结构化(例如 logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的方式存储在较便宜的商品机器中. 可以通过批处理作业和近实时(即,NRT,200 毫秒至 2 秒)流(例如 Flume 和 Kafka)来摄取数据. 数据可以使用诸如 Spark 和 Impala 之类的工具以低延迟(即低于 100 毫秒)的能力查询.

Sqoop 本文所使用的Sqoop版本为1.4.6 1.官网 http://sqoop.apache.org 2.作用 A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql) B:可以把关系数据库数据导入到hadoop里面(e.g. Mysql -> Hive) 3.下载 http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz 4.安装 --上传到node1(

原创博客,转载请联系博主! 摘要:本文介绍了如何使用docker快速搭建一个可以从外部访问的mysql服务容器,和由docker搭建的分布式Hadoop文件系统,并且使用ApacheSqoop完成将mysql中的关系型数据库转移到导入到hadoop文件系统之中,以及过程中遇到的一些问题及解决办法,一些为了避免错误要注意的细节!一转眼又是半个学期了,顺便感慨下时间过的好快呀.. 再阅读之前你需要先 安装docker,我使用的是centos7,安装docker可以直接通过 yum -y instal

1. Abstract & introduction ref:http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//archive/spanner-osdi2012.pdf Spanner是google为了弥补bigtable的不足而推出的新一代的数据库系统.首先,看看bigtable有哪些不足.     看这篇文章前应该看看bigtable的文章http://www.cnblogs.com/zwCHAN/p/3

Hadoop: Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用来开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.   Hadoop框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. Hadoop体系结构: hive: 一.什么是hive Hive是部署在hadoop集群上的数据

转载http://www.dwway.com/portal.php?mod=view&aid=9065 在过去三年,Hadoop生态系统已经大范围扩展,很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器,以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版.鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长,以及其生态系统不断地深入而广泛地发展,我们很想知道Hadoop的崛起是否会导致传统数据仓库解决方案的终结呢. 我们也可以将这个问题放到一个更大的环境中去讨论:在何种程度上,大数据会改变传统数据分

Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop相关存储(HDFS.Hive.HBase)与传统关系数据库(MySql.Oracle等)间进行数据传递工作.Sqoop最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来被独立成为了一个Apache项目.除了关系数据库外,对于某些NoSQL数据库,Sqoop也提供了连接器. 一.Sqoop基础知识 Sqoop项目开始于2009年,可以在Hadoop相关存储与传统关系数据库之间进行数据导入导出工作.Sqoop会开启多个MapReduce任务来并行进行数

MPP代表大规模并行处理,这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法. 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果. MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统.在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程,它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多.该架构的另一个优点是可扩展性,因为可以通过添加新节点扩展网格.为了能够处理大量的数据,这些解决方案中的数据通常在每个节点只处理其本地数据

Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库工具 前言 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的B

1.Hadoop生态系统 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. Client:切分文件:访问HDFS:与NameNode交互,获取文件位置信息:与DataNode交互,读取和写入数

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列.涉及的内容有以下几点: 分布式文件系统 分布式编程模型 NoSQL 数据库 SQL-On-Hadoop 数据采集 编程服务中间件 调度系统 系统部署 数据可视化 2.内容 2.1 分布式文件系统 2.1.1 Apache HDFS 在分布式文件系统当中,首先为

转自http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=286174 随着互联网的快速发展,涌现出了一大批以Facebook,Twitter,人人,微博等为代表的新型社交网站.这些网站用户数量的迅速增长使得海量的用户数据不断被产生出来,而如何有效地对这些海量的用户数据进行社交网络分析(Social Network Analysis)正成为一个越来越热门的问题.本文向大家介绍由IBM中国研究院和北京邮电大学合作开发的X-RIME开源库(http:

一.Hadoop项目简介 1. Hadoop是什么 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台. 作者:Doug Cutting:Lucene,Nutch. 受Google三篇论文的启发 2. Hadoop核心项目 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 3. Hadoop架构 3.1 HDFS架构 (1) 主从结构 •主节点,只有一个: namenode •从节点,有很多个: datanodes (2)

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统: 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的

本章内容 什么是Hadoop Hadoop项目及其结构 Hadoop的体系结构 Hadoop与分布式开发 Hadoop计算模型—MapReduce Hadoop的数据管理 小结 1.1 什么是Hadoop 1.1.1 Hadoop概述 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系

        Hadoop让大数据分析走向了大众化,然而它的部署仍需耗费大量的人力和物力.在直奔Hadoop之前,是否已经将现有技术推向极限?这里总结了对Hadoop投资前可以尝试的10个替代方案,省时.省钱.省力,何乐而不为? 让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情,而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈.Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台,构成了大多数大数据项目基础.Hadoop是强大的,然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源. 如果得到正确的应用,Had

数据分析≠Hadoop+NoSQL 目录(?)[+]           Hadoop让大数据分析走向了大众化,然而它的部署仍需耗费大量的人力和物力.在直奔Hadoop之前,是否已经将现有技术推向极限?这里总结了对Hadoop投资前可以尝试的10个替代方案,省时.省钱.省力,何乐而不为? 让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情,而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈.Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台,构成了大多数大数据项目基础.Hadoop是强大的,然而却需要公司投

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. Hadoop1.x的生态系统: Hadoop2.x引入YARN: HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应