今天公司抽取了4千万的表大概十几G 用sqoop抽取是30--40分钟 开了两个map.模型是oracle----hdfs(hive).以前只抽过几十万级别,所以千万级别感觉还是spilt做好切分和定好切分字段.尽量避免木桶效应.才能把sqoop时间缩到最短.另外.hdfs load到hive 加了overwirte就是覆盖,没加这个关键字默认是追加.每次追加hdfs的文件会被转移到hive的 hdfs目录下.

采用HIVE自带的apache 的JDBC驱动导入数据基本上只能采用Load data命令将文本文件导入,采用INSERT ... VALUES的方式插入速度极其慢,插入一条需要几十秒钟,基本上不可用. Hive 2.1.1需要依赖的jar包有: hadoop-common-2.6.0.jarhive-common-2.1.0.jarhive-jdbc-2.1.0.jarhive-metastore-2.1.0.jarhive-serde-2.1.0.jarhive-service-2.1.0.

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

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

原文:http://www.cnblogs.com/reportmis/p/5939732.html ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败.ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据. ETL的设计分三部分:数据抽取.数据的清洗转换.数据的加载.在设计ETL的时候也是从这三部分出发.数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一

目录 Sqoop介绍 概述 版本 Sqoop安装及使用 Sqoop安装 Sqoop数据导入 导入关系表到Hive已有表中 导入关系表到Hive(自动创建Hive表) 将关系表子集导入到HDFS中 sql语句查找导入到HDFS 两种增量导入方式 Sqoop的数据导出 Sqoop介绍 概述 Sqoop是Apache开源提供过的一款Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据的工具.从关系数据库到Hadoop的数据库存储系统(HDFS,HIVE,HBASE等)称为导入,从Hadoop的数据库存储系统到关

导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

1.创建数据文件: ?如,在D:\创建 zhaozhenlong.txt 文件,文件内容为: 11,12,1321,22,2331,32,33 2.创建控制文件: 如,在D:\创建 zhaozhenlong.ctl 文件,文件内容为: load da tainfile 'd:\zhaozhenlong.txt'append into table zhaozhenlongfields terminated by ','(c1,c2,c3) 3.在数据库中创建表: create table zhao

B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指

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

在开始深入分析之前,让我们先来了解一下高水位线 HWM. 一. HWM 的基本原理 (概念) 在 Oracle 中,高水位线(High-warter mark, HWM)被用来形容数据块的使用位置,即说明那些块是已经被使用的,那些没有.在创建一个新的表(段)时,Oracle 就会为这个对象分配第一个区,这个区的第一个块在创建时就会被分配存储一些表头信息. 高水位的管理机制在 MSSM 和 ASSM 中不同,下面分别介绍这两种管理机制: 1手动段空间管理(MSSM) 在以往的手动段空间管理中(MS

sqoop 数据迁移 1 概述 sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS.HIVE.HBASE等数据存储系统. 导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库. 2 工作机制 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现. 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制. 3 sqoop 安装 安装sqoop的前提是已经

一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“ Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 导入数据: MySQL, Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS. HIVE. HBASE 等数据存储系统:    导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等    Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS, Hive 相比,并没有什么高深的理论. 二.工作机制 将导入或导出命令翻译成 mapreduce 程序来实现      在翻

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,

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

文章作者:foochane  原文链接:https://foochane.cn/article/2019063001.html Sqoop数据迁移工具的使用 sqoop简单介绍 sqoop数据到HDFS/HIVE sqoop数据到MySQL 1 sqoop简单介绍 sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.用于数据的导入和导出. 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS.HIVE.HBASE等数据存储系统: 导出数据

过了个春节,好长时间没有更新了,今天接着写第二部分——数据抽取. 进入界面以后会发现左侧菜单有两个东西:转换和作业:简单说一下,转换是单次的转换,不可重复,但可重复利用:作业是汇聚了其他操作和多次(可单次)转换,可定时触发,可定时循环.集体情况后面方便再说. ​ KETTLE支持很多的种形式的数据输入,总体上分三种方式:第一种数据库数据输入(支持多种数据库关系和非关系型数据库):第二种文本数据输入(常见的多种文本,txt,xml等),第三种,有系统自动生成的的数据(包括人工在转换的时候添加的数据

Sqoop 数据迁移工具 sqoop : SQL to hadOOP 两个功能: 1. RDB 向HDFS导入 2. HDFS向RDB导入 注:拷贝mysql-connector.jar 和 json.jar 到sqoop/lib目录下 HDFS导入使用 命令很长,一般写成shell脚本.(运行需要启动 HDFS .Yarn[mapreduce作业必须].SQL) COLUMN .WHERE限定 sqoop import \ #import指从sql导入到hdfs --connect jdbc:

Oracle实时数据抽取项目问题总结 项目背景介绍 项目主要是将Oracle.MySQL.SQLServer.Db2等其他数据库的实时变更数据同步到其他异构数据库中.本篇文章主要是讨论oracle的实时采集,通过Logminer捕获归档日志,然后将提取后的数据推送到Kafka中. 项目使用的技术框架 使用的核心框架:https://github.com/debezium/debezium 用于捕获归档日志,然后推送到kafka中. Debezium框架是基于Kafka Connect实现的,分为

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取.平铺转换后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建流计算