sqoop安装步骤 1.上传解压tar包 tar -zxvf  sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 2.修改配置文件 进入 sqoop/conf/ cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh vi sqoop-env.sh 配置 hadoop,hbase,hive zookeeper 安装目录,未安装可以空白 3.添加jar包 cp mysql-connector-java-5.0.5.jar 到 sqoop/li

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

Sqoop框架基础 本节我们主要需要了解的是大数据的一些协作框架,也是属于Hadoop生态系统或周边的内容,比如: ** 数据转换工具:Sqoop ** 文件收集库框架:Flume ** 任务调度框架:Oozie ** 大数据Web工具:Hue 这些框架为什么成为主流,请自行百度谷歌,此处不再赘述. * CDH版本框架 Cloudera公司发布的CDH版本,在国内,很多大公司仍在使用,比如:一号店,京东,淘宝,百度等等.Cloudera公司发布的每一个CDH版本,其中一个最大的好处就是,帮我们解

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 在Flume中的ElasticSearchSink支持Flume与Elasticsearch整合,可以将Flume采集的数据传输到Elasticsearch中,其主要配置项如

离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解.尤其是在电商.旅游.银行.证券.游戏等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了. 讲师本人之前在游戏.旅游等公司专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等,积累了一些这方面比较实用的技能点,特意整理录制成视频,本项目全程手敲,适合各层次学员学习本视频的知识点.当然对于对hadoop有一定了解的学员而言,大家一看就知道是对hado

关于Flume,官方定义如下: Apache Flume is a distributed, reliable, and available system for efficiently collecting, aggregating and moving large amounts of log data from many different sources to a centralized data store. The use of Apache Flume is not only re

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.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume

关于Flume,官方定义如下: Apache Flume is a distributed, reliable, and available system for efficiently collecting, aggregating and moving large amounts of log data from many different sources to a centralized data store. The use of Apache Flume is not only re

一.Flume概述 1)官网地址 http://flume.apache.org/ 2)日志采集工具 Flume是一种分布式,可靠且可用的服务,用于有效地收集,聚合和移动大量日志数据.它具有基于流数据流的简单灵活的架构.它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制,具有强大的容错能力.它使用简单的可扩展数据模型,允许在线分析应用程序. 3)为什么需要flume 数据从哪里来? ->爬虫 ->日志数据 flume ->传统型数据库 sqoop 4)flume架构 source:数据源 产

我们知道过去对于Kafka的定义是分布式,分区化的,带备份机制的日志提交服务.也就是一个分布式的消息队列,这也是他最常见的用法.但是Kafka不止于此,打开最新的官网. 我们看到Kafka最新的定义是:Apache Kafka® is a distributed streaming platform 分布式流处理平台. 这里也清晰的描述了Kafka的特点:Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序.它具有水平可扩展性.容错性.速度极快,并在数千家公司投入生产. 所以现在的Kafka已经不仅是一

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD

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

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析

当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系,只要和海量数据相关的领域,都有 Hadoop 的身影.下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临.Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下. MapReduce Google的网络搜索引擎在得益于算法发挥作用的同时,MapReduce在后台发挥了极大的作用.MapReduce框架成为当今大数据处理背后的最具影响力的“发动机”.

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

一.Hive的JDBC连接 日志分析结果数据,存储在hive中 <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT</

1,hadoop 2.0 产生背景2,hadoop 2.0 基本构成3,HDFS 2.04 YARN5 MapReduce On YARN6 Hadoop 2.0初体验7 总结 1,hadoop 2.0产生背景:两个概念:hadoop生态系统:由hadoop,hbase,hive,pig,sqoop,flume,mahout,zookeeper等构成.hadoop:hadoop只是hadoop生态系统的一个组成部分,由分布式文件系统hdfs和分布式计算框架MapReduce组成.hadoop2.

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管