本文目的:记录Kerberos环境下,通过Kettle将MySQL数据清洗到HDFS过程解决的2个问题,希望对大家有所帮助. Kettle版本:pdi-ce-7.1.0.0-12 1.在Kerberos与Kettle集成过程中,我们有如下场景:将数据从MySQL定时抽出,然后写到HDFS. 在从MySQL取数并写入HDFS过程中,需要Kettle取得KDC认证,但无论怎么配置,还是无法解决写入HDFS的时候安全认证问题.我们最终定位是Kettle与Kerberos集成的问题.(在Kettle中通

最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求,打算使用 Kettle 工具实现.本文章记录了数据导入从0到1的过程,最终实现了每秒钟快速导入约 1200 条数据.一起来看吧~ 一.Kettle 连接图 简单说下该转换流程,增量导入数据: 1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值. 2)设置 mysql 语句 3)对查询的字段进行改名 4)过滤数据:只往 MongoDB 里面导入 person_id,address,

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 最近把之前写的Hadoop MapReduce程序又总结了下,发现很多逻辑基本都是大致相同的,于是想到能不能利用ETL工具来进行配置相关逻辑来实现MapReduce代码自动生成并执行,这样可以简化现有以及之后的一部分工作.于是选取了上手容易并对Hadoop支持的比较成熟的Pentaho Kettle来测试,把一些配置过程和遇到的坑记录下来. Kettle可以在官网下载到,但是官网会让你注册才能下载而

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAccAAAAYCAIAAAAAgaGrAAAE1klEQVR4nO1b2ZWrMAylLgpyPa7Gzb

1.Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定.下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可.安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式.    Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/f

Ambari集成Kerberos报错汇总 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查看报错的配置信息步骤 1>.点击Test Kerberos Client,查看相应日志信息 2>.查看具体是哪台机器出现问题 3>.查看node101.yinzhengjie.org.cn的报错日志 4>.查看对应的报错信息 二.Error occured during stack advisor command invocation: Cannot create /v

Hadoop生态圈-开启Ambari的Kerberos安全选项 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在完成IPA-Server服务的安装之后,我们已经了解了他提供的基础功能和服务,领略了其Web控制台和CLI接口的便利性,但是这写特性好像并没有提示平台的安全性啊.别着急,因为IPA-Server只是提供了诸如LDAP和Kerberos等重要的基础设施,只有将IPA于Ambari进行集成才能完全显示处它的神威.关于部署IPA-Server的部署可参考我之前的笔记:“使

Hadoop生态圈-使用FreeIPA安装Kerberos和LDAP 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 有些大数据平台只是简单地通过防火墙来解决他们的网络安全问题.十分不信的的是,防火墙有一个假设的前提,它总假设“破坏者”都来自于外部,这通常是一个非常糟糕的假设.大多数真正具有破坏性的计算机犯罪事件都是由内部人员进行的.防火墙也有一个明显的缺点,因为它们限制了用户使用Internet的方式.(毕竟,防火墙只是一个不那么极端的例子,没有什么比没有连接到网络的计算机更

1.查看es日志curl -XGET http://10.26.41.60:9200/xdm-logs-2018.08.22?pretty=true 2.删除es日志curl -XDELETE 'http://10.26.41.60:9200/xdm-logs-2018.08.22?pretty' 3.查询全部,默认返回10条curl -XPOST '10.26.41.60:9200/xdm-logs-2018.10.22/_search?pretty' -d '{ "query":

海思SDK版本:Hi3559AV100_SDK_V2.0.1.0 编译器版本:aarch64-himix100-linux-gcc 6.3.0(这个版本有点小问题,使用前需要先清除本地化设置) $ export LANG=C 编译器默认安装到了/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linu目录下. 首先,对编译器做一点小改动. 将/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/target/usr链接到/o

此篇文章仅做Kerberos的基本原理和基本使用做说明,本人对Kerberos了解有限,也是通过大量英文文档中翻译过来, 加上自己对Kerberos的理解所写,本人英文太菜,看文档看的头昏眼花若有写的不通顺的地方,请做参考实验部分,通过 实验部分,可让你对Kerberos有比较直观的认识,由于各方面原因,不能加过多图片,请自行实验看效果. 希望看客记住一句话: 快就是慢,慢就是快!! ---------马帮弟子:zcf =================================[这部分K

Performing Asynchronous HotLog Publishing Step 1   Source Database DBA: Set the database initialization parameters. Microsoft Windows [版本 ] 版权所有 (c) Microsoft Corporation.保留所有权利. C:\Users\Administrator>sqlplus /nolog SQL*Plus: Release Production on 星

报错信息: Error connecting to database: (using class oracle.jdbc.driver.OracleDriver) Listener refused the connection with the following error: ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID given in connect descriptor 解决方法: (DESCRIPTION = (ADDRE

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

[TOC] 背景概述 在OpenGL绘制图形时,可能需要绘制多个并不相连的图形.这样的情况下这几个图形没法被当做一个图形来处理.也就需要多次调用 DrawArrays 或 DrawElements. 如果图形很多,可能会需要用一个循环来调用: for (int i = 0; i < num_objects; i++) { glDrawArrays(GL_TRIANGLES, object[n]->first_vertex, object[n]->vertex_count); } 每一次调

最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客中也有大量介绍.EventStore是在Event Sourcing(下面简称ES)模式中,用于存储事件用的.从DDD的角度来说,每个聚合根在自己的状态发生变化时都会产生一个或多个领域事件,我们需要把这些事件持久化起来.然后当我们需要恢复聚合根的最新状态到内存时,可以通过ES这种技术,从EventS

ES 总结: es 是基于lucene的, 是java 实现的, 很多概念和lucene是相同的 索引-- 对应数据库的表,mongoDB中的集合 文档,由字段组成, 一个字段可以出现多次. 字段,其类型可以是任意的, 也可以是复合的, 注: 不同类型的同名字段不能设置为不同类型. 分片:每个分片是一个独立的lucene实例, 一个独立的jvm, 一个索引的数据可以有多个 分片组成---- 数据量大的时候, 通常都是这样的, 而且每个分片都是位于集群不同的节点上. 分片的大小是不能控制的, 但是

测试背景   因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试.   需求简述   本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文. 只测试通过车辆查询的一种场景,不考虑二次识别. 亿左右).测试的时段选择(一周.半月.一月.三月.半年.一年及全部数据) 测试的卡口选择全部. 条数据中随机抽取,另外,90%的查询为有号牌查询,10%的查询为无号牌查询.

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

Kettle是一个开园ETL工具,做数据仓库用Spoon. 工具:下载Spoon,解压即可用   1.认识常用组件:     表输入     插入\更新     数据同步     文本文件输出     更新     自动文档输出     表输出       列转行     增加常量     增加序列     排序记录     行转列     过滤记录     数据库连接       合并记录     排序合并     记录关联(笛卡尔输出)     记录集连接       分组     在内存中