一.datax3.0介绍 1.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.DataX3.0框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. 1. Reader:数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Frame

我们hadoop2,4集群默认不支持snappy压缩,可是近期有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的(这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的)想迁移到到我们集群上面来进行计算.可是直接执行时报错: Failed with exception java.io.IOException:java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoop was

软件包: apache-ant-1.9.9-bin.tar.gz apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz apache-tomcat-6.0.44.tar.gz CentOS-6.9-x86_64-minimal.iso findbugs-3.0.1.tar.gz hadoop-2.7.3-src.tar.gz jdk-8u121-linux-x64.tar.gz protobuf-2.5.0.tar.gz scala-2.11.11.tgz snappy-1.1.3.tar

1 下载snappy包并编译 wget https://github.com/google/snappy/releases/download/1.1.3/snappy-1.1.3.tar.gz tar xvfz snappy-1.1.3.tar.gz cd snappy-1.1.3/ ./configure makesudo make installls -lh /usr/local/lib |grep snappy 2 编译hadoop源码  cd hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

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一.DataX3.0概述 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. 请看下图: 设计理念: 为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源.当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步. 当前使用状况: DataX

hadoop: 2.5.0-cdh5.3.6 snappy: 1.1.3 hadoop 2.*不需要hadoop-snappy.只要机器上安装好snappy, 直接编译就可以 编译命令: mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy -Dbundle.snappy=true -Dsnappy.lib=/home/hadoop/software/snappy/lib -Dsnappy.prefix=/home/

版本:自己编译的hbase-1.2.0-cdh5.14.0 默认情况下,Hbase不开启snappy压缩 , 所以在hbase的lib/native目录下什么也没有(我的前提是执行hadoop checknative可以看到hadoop是支持snappy的) 第一步: 需要将snappy-java-1.0.4.1.jar放在hbase的native目录下: 可以去hadoop下拷贝过去: cp /opt/cdh/hadoop--cdh5.-cdh5.14.0/lib/native 第二步:在hb

hadoop Native Shared Libraries 使得Hadoop可以使用多种压缩编码算法,来提高数据的io处理性能.不同的压缩库需要依赖到很多Linux本地共享库文件,社区提供的二进制安装包,默认没有支持snappy这样在生产中最常用的压缩格式.而且社区没有提供64位的二进制安装包,在生产环境中一般都是x86 64位服务器,所以需要自己编译部署包.根据公司情况有一些修改的分支基础构建二进制安装包/rpm包. 我今天介绍,源码编译Hadoop支持多种Native Shared Lib

一. DataX3.0概览 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. 设计理念 为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源.当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到DataX,便能跟已有的数据源做到无缝数据同步. 当前使用现状 DataX在阿里巴巴集团

Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的新成员之一( incubating ),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往 Hadoop 存储层的空缺.本文主要对 Kudu 的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景——功能上的空白 Hadoop 生态系统有很多组件,每一个组件有不同的功能.在现实场景中,用户往往需要同时部署很多 Hadoop 工具来解决同一个问题,这种架构称为 混合架构 (hybrid architecture)

背景 在最近接触到的一个case里面,需要把db2的数据迁移至oracle,客户可接收的停机时间为3小时. 同步方式的比较 一说到停机时间,大家第一时间想到Oracle公司的GoldenGate实时同步工具.但在测试过程中发现,由于无法提前检查,而且初始化时间很久等问题,导致我们最后不得不放弃使用这一神器. 既然OGG不能使用,那能传统导出文本再用sql load导入,那是否可行呢?根据以往的经验,只要数据一落地就存在乱码,数据错位等问题,由于无法进行hash对账,数据质量根本无法保证. 我司的

## DataX快速入门参考 > 官方https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/userGuid.md ## 环境要求 > Linux JDK(1.8以上,推荐1.8) Python(推荐Python2.6.X) Apache Maven 3.x (Compile DataX) ## 打包 mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true ### 本地idea调用 >

最近项目中要用到Hadoop和Hbase,为了节省服务器的存储成本,并提高吞吐,安装并开启HBase的数据压缩为Snappy. 主流的HBase压缩方式有GZip | LZO | Snappy,Snappy的压缩比会稍微优于LZO.相比于gzip,Snappy压缩率不如gzip,但是压缩和解压缩速度有很大优势,而且节省cpu资源. Hadoop默认没有支持snappy压缩,需要我们自己编译 才能支持snappy的压缩. 一.安装包准备 jdk1.8 apache-maven-3.6.1-bin.

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的新成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺.本文主要对Kudu的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景--功能上的空白 Hadoop生态系统有很多组件,每一个组件有不同的功能.在现实场景中,用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题,这种架构称为混合架构 (hybrid architecture).比如,用户需要利用Hbase的

一.研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写,并没有支持基于JDBC的Hive数据读写,很多时候一些数据同步不太方便,比如在读取Hive之前先执行一些sql.读取一些Hive的视图数据.或者在数据同步时执行一段固定的SQL,将SQL执行结果写入下游等各种场景,实际上还是需要Hive插件来支持.而在实际工作中,我们也遇到了类似的一些情况需要二次开发DataX以支持此类场景.本插件已在生产环境稳定运行一年有余,现分享给大家,如有问题也可联系我(qq:1821088755). 二.Hi

一. DataX为什么要使用插件机制? 从设计之初,DataX就把异构数据源同步作为自身的使命,为了应对不同数据源的差异.同时提供一致的同步原语和扩展能力,DataX自然而然地采用了框架 + 插件 的模式: 插件只需关心数据的读取或者写入本身. 而同步的共性问题,比如:类型转换.性能.统计,则交由框架来处理. 作为插件开发人员,则需要关注两个问题: 数据源本身的读写数据正确性. 如何与框架沟通.合理正确地使用框架. 二.插件视角看框架 逻辑执行模型 插件开发者基本只需要关注特定数据源系统的读和写

DataX操作HDFS 读取HDFS 1 快速介绍 HdfsReader提供了读取分布式文件系统数据存储的能力.在底层实现上,HdfsReader获取分布式文件系统上文件的数据,并转换为DataX传输协议传递给Writer.目前HdfsReader支持的文件格式有textfile(text).orcfile(orc).rcfile(rc).sequence file(seq)和普通逻辑二维表(csv)类型格式的文件,且文件内容存放的必须是一张逻辑意义上的二维表.HdfsReader需要Jdk1.

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

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

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,那么这里就总结下Parquet数据结构到底是什么样的呢? 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息