《OD学Sqoop》数据转换工具Sqoop
一、 第二阶段课程回顾
hadoop 2.x
HDFS
YARN
MapReduce
Zookeeper
Hive
二、大数据协作框架
对日志类型的海量数据进行分析
hdfs
mapreduce/hive
1. 数据来源
(1)RDBMS(Oracle、MySQL、DB2...) -> sqoop(SQL to Hadoop)
(2)文件(apache,nginx日志数据) -> Flume(实时抽取数据)
2. 任务调度
对数据的分析任务Job,至少都是上千(互联网公司)
任务调度:什么时候执行,多长执行一次
某一些业务的分析,需要许多job任务共同完成,相互依赖关系,工作流。
Ooozie
宙斯
3. 监控
统一WEB UI界面管理 Hue
三、业务流程
对数据进行分析
结果集存储:hdfs文件/hive表中
Sqoop=>导出到RDBMS
四、Apache Sqoop
1. Sqoop: SQL-to-Hadoop
2. 连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁
(1)把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统(如HBase和Hive)中
(2)把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里
3. 利用MapReduce加快数据传输速度
批处理方式进行数据传输
将常用的MapReduce(数据导入导出)进行封装,通过传递参数的形式,运行MapReduce任务。
MapReduce任务
Cli
bin/sqoop import ...
4. 以Hadoop为主体,RDBMS为客体
sqoop import
将RDBMS数据放入hadoop中,就是导入,import
sqoop export
将hadoop中的数据放入到RDBMS中,就是导出,export
5. sqoop依赖于hadoop
(1)数据的乙方,存储在hdfs
(2)底层的数据的传输实现MapReduce / YARN
五、环境搭建
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