在日常大数据生产环境中,经常会有集群数据集和关系型数据库互相转换的需求,在需求选择的初期解决问题的方法----数据同步工具就应运而生了.此次我们选择两款生产环境常用的数据同步工具进行讨论 Sqoop 通常数据开发岗位的朋友都会较早的接触这款工具,因为Sqoop的设计初衷就是在Hadoop和DB(关系型数据库).大型机(Oracle服务机)之间搭建桥梁,斩断数据同步的隔阂.该项目起步于2009年,最早是Hadoop的一个三方模块的存在,后来社区开发者为了能够快速部署和使用,同时也为了开发人员能够更

主要内容:hdfs的整体运行机制,DATANODE存储文件块的观察,hdfs集群的搭建与配置,hdfs命令行客户端常见命令:业务系统中日志生成机制,HDFS的java客户端api基本使用. 1.什么是大数据 基本概念 <数据处理> 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 处理海量数据的核心技术: 海量数据存储:分布

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以

Apache DolphinScheduler 是一个分布式去中心化,易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 近日,伯毅同学给社区贡献了工作流核心表结构的剖析文章,非常细致,喜欢的伙伴请转走 1. 工作流总体存储结构 在 dolphinscheduler 库中创建的所有工作流定义(模板)都保存在 t_ds_process_definition 表中. 该数据库表结构如下表所示: 序号 字段 类型 描述 1 id

HADOOP 是什么? 分布式计算开源框架,其核心组件为:HDFS.MAPREDUCE.YARN Hadoop各个功能模块的理解 1. HDFS模块 HDFS负责大数据的存储,通过将大文件分块后进行分布式存储方式,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单台机器无法存储大文件的问题,HDFS是个相对独立的模块,可以为YARN提供服务,也可以为HBase等其他模块提供服务. 2. YARN模块 YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架,是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode

作者简介:wade,叽里呱啦攻城狮一枚,曾就职于苏宁,同花顺等,9个月大粿粿的爸爸. 前言 "工欲善其事,必先利其器" 在 2019 年进行数仓建设时,选择一款易用.方便.高效的调度系统被摆在非常突出的位置,感谢前同事马振洋同学和杨孟霏同学的付出,最终有缘选择了 DolphinScheduler的前身 EasyScheduler (后面使用 ES 代替),版本为 1.1,差不多成了第一批在生产上使用海豚调度产品的吃瓜群众,同时我们也在密切关注社区的变化,并成功在 2020 年 8月份升

近日,孙金城老师在 "Open Source Promotion Plan - Summer 2020" 开源软件供应链点亮计划做了<如何成为一名合格的Apache项目Committer,参与Apache开源贡献的正确姿势>的分享,开源软件供应链点亮计划旨在鼓励大家关注开源软件和开源社区,发掘和培养更多优秀的开发者. 听了孙老师的介绍,想必伙伴们已经对如何参与 Apache 项目有了一定的了解.咱们Apache DolphinScheduler 作为 Apache 基金会旗

Apache DolphinScheduler 是一个分布式去中心化,易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 近日,伯毅同学给社区贡献了工作流核心表结构的剖析文章,非常细致,喜欢的伙伴请转走 1. 工作流总体存储结构 在 dolphinscheduler 库中创建的所有工作流定义(模板)都保存在 t_ds_process_definition 表中. 该数据库表结构如下表所示: 序号 字段 类型 描述 1 id

在这个金灿灿的收获季节,经过 Apache DolphinScheduler PPMC 们的推荐和投票,Apache DolphinScheduler 收获了 5 位新Committer .他们是:nauu(朱凯).Rubik-W(温合民).gabrywu.liwenhe1993.clay4444.对于成为 Committer ,小伙伴们说道: 朱凯: 非常荣幸能够成为DolphinSchedule 的 Committer.这既是一份喜悦,也是一份责任.我将以终为始,继续打怪升级,助力 DS 早

经过 Apache DolphinScheduler PPMC 们的推荐和投票,我们高兴的宣布:Apache DolphinScheduler 迎来了 2 位 PPMC .他们是(github id):Tboy 和 khadgarmage.对于成为 PPMC ,两位小伙伴说道: Tboy: 社区在 dev 邮件列表通知被选为 PPMC 时,非常的激动.从19年10月参与 ds,到19年12月选为 committer,到20年4月选为ppmc,每一天都在为荣誉奋斗. PPMC 不是开源的终点,而是

点击上方蓝字关注 Apache DolphinScheduler Apache DolphinScheduler(incubating),简称"DS", 中文名 "海豚调度"(海豚聪明.人性化,又左右脑可互相换班,终生不用睡觉).DolphinScheduler 正在像它的名字一样,努力成为一个"开箱即用"的灵活易用的大数据任务调度系统. 金秋十月,秋风送爽,伴随着盛大的 1024 程序员节及 Apache Roadshow-China 的圆满落

     之前我还在想了解下datax,是否有可能替换sqoop,但了解后发现,datax和sqoop的业务场景是不同的.前者适合异构数据库的同步,后者适合hdfs与rdbms互相之间的同步.针对sqoop的应用场景使用datax那么速度会有加倍的差距.主要原因在于datax是一个节点写数据,而sqoop会将任务拆成标准的mr,每个节点都会起数据库连接写数据的.       另外.在我了解datax时,如果是to oracle的任务,可以使用OraOop插件提高sqoop的速度.是可提升一倍 

1.阿里开源软件:DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能.(摘自百科) 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Post

数据集成工具很多,下面是几个使用比较多的开源工具. 1.阿里开源软件:DataX         DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型

本文转载自: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2013/04/29/data-migration-tool-sqoop-and-datax.html 最近由于项目需要,对Apache Sqoop和Taobao DataX工具进行了调研,这里是对二者功能的初步梳理,不会涉及技术细节和使用方法,留作日后选型参考. Sqoop是Apache下的顶级项目,用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Ora

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

一.Sqoop数据采集引擎 采集关系型数据库中的数据 用在离线计算的应用中 强调:批量 (1)数据交换引擎: RDBMS <---> Sqoop <---> HDFS.HBase.Hive (2)底层依赖MapReduce (3)依赖JDBC (4)安装:tar -zxvf sqoop-1.4.5.bin__hadoop-0.23.tar.gz -C ~/training/ 设置环境变量: SQOOP_HOME=/root/training/sqoop-1.4.5.bin__had

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将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map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景? Hadoop提供了一个高度容错的分布式存储系统,帮助我们实现集中式的数据分析和数据共享.在日常应用中我们比如要将各种数据采集到HDFS存储服务中去,说到将数据采集到HDFS,我们熟知的框架包括: Apache Sqoop Apache Flume Gobblin DataX Kettle 以及其他很多针对特定数据源的采集工具:比如针对Cassandra数据源的Aegisthus,针对mongodb的mong

功能远超Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等采集工具 注:由于文章篇幅有限,完整文档可扫免费获取 深知其他组件的局限性,才能彰显DBus的优越感 当前有很多数据采集工具(Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性. 一个共性问题是缺乏统一的数据源端管控,所以也就无法找到统一的数据入口,那后续处理元数据或者血缘分析会异常困难.除此之外,现有各种数据采集工具的数据同步方法也有一定的局限性.比如: (1)