一.什么是sqoop 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...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL ,Oracle ,Postgres等)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. 二.sqoop的特点 Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS. 三.Sqoop import 命令 将Mys

GoldenGate抽取Informix数据库安装及配置 本次测试架构 l  在中间机上安装informix csdk4.10版本,并编译配置unixODBC; l  在中间机上安装ogg for Informix 12.2,负责抽取informix主机的数据: l  在目标端oracle节点 上安装ogg for oracle 12.2,负责接收增量数据并写入到oracle db. 安装配置 源端主机上启用cdc功能 使用dbaccess,执行 $INFORMIXDIR/etc/syscdcv

数据表 第一类:数据库中的数据导入到HDFS上 #数据库驱动jar包用mysql-connector-java--bin,否则有可能报错! ./sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/erpdb --username root --password 123456 --table tbl_dep --columns 'uuid, name, tele' :<<! 输出: part-m-: ,总裁办, ,采购部, ,销售部, part-

一.学习目标 Oracle数据库,使用OGG集成模式抽取进程启动时,如果没有配置合理的streams_pool_size参数可能会过一段时间就报错abend! 那么我们如何配置这个参数的大小?如何计算? 二.参考文档 从OGG官网检索这个DB参数,没有看到合理的建议信息! 2.1 MOS OGG-02045: Database does not have streams_pool_size initialization parameter configured. The database ini

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

提取复制数据库的DDL语句:db2look -d BCDLJS -e -o db2look.sql -a -a:导出所有用户的DDL-o: 定向结果到文件-d: 数据库名-e: 抽取复制数据库所需的 DDL 文件 SELECT TBSPACE, BUFFERPOOLID FROM SYSCAT.TABLESPACES C:\Documents and Settings\db2admin.ZTE637-52CFHNX1>db2look -e -tw %CMCS3_OUT% -d BCDL -i C

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 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,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

 A库a表(红色为抽取字段): 关联用户表: B库b表(红色为抽取字段): 关联用户表  C目标库SYS_OPLOG表(c表) 利用kettle抽取A库a表(具体名称见上图),B库b表的上面红色框起来的字段到C库c表.由于c表LOG_ID为主键且类型为varachar类型,而A库a表与B库b表的主键f_operation_id列为int类型(自增), 所以抽取时,我将"数据库名_f_operation_id"组织成c表的LOG_ID,在C表中为了区分不同系统,我将"数据库名&

什么是数据抽取 数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据.实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库. [编辑] 数据抽取的方式 (一) 全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来,并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式.全量抽取比较简单. (二) 增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL 使用过程中,增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般

一. Kettle介绍 1. Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.Kettle的中文翻译为水壶.Kettle以元数据驱动的方式提供强大的抽取.转换和加载(ETL) 能力.本身提供了强大的图形界面设计器,可以大大缩短数据抽取项目的开发周期,并且容易维护. Kettle设计器界面友好,提供了工作流设计模式,能满足各种场景的实现. 2. Kettle的模型架构 3. Kettle的优点 1) 支持多种数据源: 2) 支持多任务并发,

    转眼间已经接触了hadoop两周了,从之前的极力排斥到如今的有点喜欢,刚开始被搭建hadoop开发环境搞得几乎要放弃,如今学会了编写小程序,每天都在成长一点挺好的,好好努力,为自己的装备库再填一件武器挺好的,学习在于坚持不懈,加油!!! 马上就要过年了,在最后一天的上班时间内完成了hadoop如何去连接mysql数据库,自己感到很满足,下面就把自己编写的源码贡献给大家,希望能够帮到你们,如存在优化的地方还请大牛们指出,也希望有hadoop的大牛能够给点学习建议,一个来个HA初学者的心声.

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,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

一.确认dmp文件.oracle客户端和服务端的字符集 (1)dmp文件字符集确认: 使用UE打开dmp文件查看文件第2个和第3个字节内容,这两个字节记录了dmp文件的字符集.如0354,然后用以下sql查出它对应的字符集: select nls_charset_name(to_number('0354','xxxx')) from dual; 结果显示为ZHS16GBK,若是使用UE打开不方便,也可使用linux命令查看:cat exp.dmp|od -x|head -1|awk '{prin

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD

一.概述 1.Hadoop的开发问题 只能用java语言开发,存在语言门槛 需要对Hadoop底层原理,api比较了解才能做开发 开发调试比较麻烦 2.什么是Hive 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表,并提供完整的sql查询功能 底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 Hive提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取.转化.加载(ETL Extract-Transform-Load ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoo

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要