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

     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 

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

HBase操作 基本操作 创建表 Examples: hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'} hbase> # The above in shorthand would be the following: hbase> create 't1', 'f1', 'f

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架

很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展.但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统.硬件.网络.服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发.编程.写代码感兴趣?还是数学.统计学专业,对数据和数字特别感兴趣. 其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控.大数据开发/设计/架构.数据

HData是一个异构的ETL数据导入/导出工具,致力于使用一个工具解决不同数据源(JDBC.Hive.HDFS.HBase.MongoDB.FTP.Http.CSV.Excel.Kafka等)之间数据交换的问题.HData在设计上同时参考了开源的Sqoop.DataX,却与之有不同的实现.HData采用“框架+插件”的结构,具有较好的扩展性,框架相当于数据缓冲区,插件则为访问不同的数据源提供实现. [HData特性] 1.异构数据源之间高速数据传输: 2.跨平台独立运行: 3.数据传输过程全内存

一.大数据下的ETL工具是否还使用Kettle kettle 作为通用的ETL工具,非常成熟,应用也很广泛,这里主要讲一下 目前我们如何使用kettle的? 在进行大数据处理时,ETL也是大数据处理的主要场景之一. 针对大数据下的ETL, 在大数据研究之初,曾经花费很大精力去寻找大数据下比较成熟的ETL工具,但是不多.主要分类如下: 开源的图形界面 类似 kettle 的nifi 命令形式的 如 sqoop.DataX 还有使用Spark 自定义开发ETL框架的 大数据下的ETL处理过程和传统关

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)

写在前面 好久没更新Blog了,从CRUD Boy转型大数据开发,拉宽了不少的知识面,从今年年初开始筹备.组建.招兵买马,到现在稳定开搞中,期间踏过无数的火坑,也许除了这篇还很写上三四篇. 进入主题,通常企业为了实现数据统计.数据分析.数据挖掘.解决信息孤岛等全局数据的系统化运作管理 ,为BI.经营分析.决策支持系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值 ,企业会开始着手建立数据仓库,数据中台.而这些数据来源则来自于企业的各个业务系统的数据或爬取外部的数据,从业务系统数据到数据仓库的过程就是一个E

​ "伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在

背景 没错,本文的主人翁就是那个在多个 DolphinScheduler 用户群超级活跃,"孜孜不倦" 地给用户各种答疑的小伙,如果你在群里问过问题,伯毅多半概率回答过,哈哈,今天就是这样一个不仅贡献代码而且愿意帮助别人成长的小伙子的心路历程分享给大家. 主人翁:张伯毅,某上市公司大数据工程师, 目前主要负责大数据平台研发. 技术控,喜欢阅读源码, CSDN 博客专家. DolphinScheduler 从开源算起马上 2 岁了,很荣幸与它一起成长,  离春节就剩几天了, 记录一下,

Apache DolphinScheduler,为Apache开源项目, 简称"DS", 中文名 "小海豚调度"(海豚聪明.人性化,又左右脑可互相换班,终生不用睡觉).希望 DolphinScheduler 就像它的名字一样,成为一个"开箱即用"的灵活易用的调度系统.社区发展非常迅速,目前已有像IBM.腾讯.美团.360等 400+ 公司在生产上使用,代码+文档贡献者近200位,社区用户4000 +人. 主人翁介绍 姓名:张伯毅 某上市公司大数据

(一)概述 1.ETL ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程) ETL工具:Sqoop,DataX,Kettle,Talend等 2.Kettle介绍 水壶.多数据源(ETL工作集).Java编写 Kettle(现在已经更名为PDI,Pentaho Data Integration-Pentaho数据集成). 3.两大概念:作业和转换 两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job

ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少. 市面上常用的ETL工具有很多,比如Sqoop,DataX,Kettle,Talend等,作为一个大数据工程师,我们最好要掌握其中的2~3种,这里我们要学习的ETL工具是Kettle! Kettle是什么? Kettle是一款ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上

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

〇.概述 1.常用资料 dolphinscheduler用户手册:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/latest/user_doc/system-manual.html airflow官方文档:airflow.apache.org 2.理解 数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址 3.选型 (1)ETL Kettle Streamset (2)同步 DataX Sqoop Canel (3)调度 DolphinSchedule