功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

问题 JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统,在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS.但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程,需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务.下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS. 平滑迁移方案 数据平台除了我们在 HDFS 上实际看到的文件以外,其实还有一些同样重要的信息,也就是所谓的「

前言 在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

<Windows Azure Platform 系列文章目录>  Azure SQL Database (19) Stretch Database 概览      Azure SQL Database (20) 使用SQL Server 2016 Upgrade Advisor      Azure SQL Database (21) 将整张表都迁移到Azure Stretch Database里      Azure SQL Database (22) 迁移部分数据到Azure Stretc

最近悟出来一个道理,在这儿分享给大家:学历代表你的过去,能力代表你的现在,学习代表你的将来. 十年河东十年河西,莫欺少年穷 学无止境,精益求精    标题叫EF CodeFirs 代码迁移.数据迁移. 那么:到底叫代码迁移还是数据迁移?我在网上看了大半天,怎么叫的都有,后来查了MSDN,MSDN上叫代码迁移.在此,我们也称之为代码迁移. 为什么有人将其称为数据迁移呢?可能是因为本节内容和操作数据库有关<增加一张表,删除一张表,增加一个表字段,删除一个表字段,修改一个表字段等>,所以网友称之为数

转自:http://www.cnblogs.com/Warmsunshine/p/4651283.html 我是生成的文件里面的master.sql里面的sql,一个一个拷出来的. 迁移mysql数据到oracle上   一.   服务器本地安装Oracle11G或10G 二.   在运行中输入sqlplus /nolog,oracle中创建表空间. 三.   安装完成后在运行中输入 sql developer打开sql developer (就是本机自带的) 四.   选择jdk版路径(jdk

简介:Sqoop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 ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

Linux Centos 迁移Mysql 数据位置 由于业务量增加导致安装在系统盘(20G)磁盘空间被占满了, 现在进行数据库的迁移. Mysql 是通过 yum 安装的. Centos6.5Mysql5.1 yum 安装的 mysql 服务 查看 mysql 的安装路径 执行查询 SQL show variables like '%dir%'; datadir 就是数据路径 转移操作 新建 mysql 数据目录 mkdir /data/mysqlData 停止mysql服务 service m

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

Hdfs数据备份 一.概述 本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的,如果使用snapshot在同一个集群上做备份,如果datanode损坏或误操作清空了数据,这样的备份就无法完全保证数据安全性.所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储,选择hadoop的分布式复制工具distcp.将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群,不要怕浪费资源,因为只是做备份使用,所以配置不要求太高,并且可以只是用一个节点接收数据.平常的话此服务器可以跑其他的任务,只有在备份的时间周期内才会有备份任务

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 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. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

使用MapReduce将Mysql数据导入HDFS代码链接 将HDFS数据导入Mysql,代码示例 package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

cassandra的迁移表数据有2种方式,以keyspace名为mydb,table名为user为例子: 方法一:copy命令. 这种方式适合数据量较小的情况. 1.进入cqlsh,输入命令:COPY mydb.user TO '/usr/usr.scv'; 2.找到刚刚生成的usr.scv文件,复制到需要迁移的服务器上 3.在迁移的数据中表user(表结构相同),然后输入 COPY mydb.user FROM '/usr/user.scv';  注:这里键空间可以不同 到这里第一种方式就结束

一丶自动迁移 第一次启用迁移:NeGet-->Enable-Migrations public DemoDbContext() : base("name=ConncodeFirst") { //注册自动迁移 Database.SetInitializer(new MigrateDatabaseToLatestVersion<DemoDbContext, CodeFirst_Task.Migrations.Configuration>()); } 注意:1.Config

laravel中的数据迁移和数据填充 标签(空格分隔): php 生成迁移文件两种方式: 1 新建一个表的迁移文件 php artisan make:migration create_students_table --create=students 2 创建模型的时候同时创建迁移文件 php artisan make:model Model\Article -m 创建迁移文件和执行 1 在 up 方法里完成数据表字段的创建 2 执行命令 php artisan migrate 生成填充文件 ph

hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite

HDFS数据清理一些办法: datanode数据做reblance清理临时目录.日志目录文件全量分区表历史分区清理使用lzo,orc格式进行数据压缩清理或者归档历史冷数据增加datanode横向扩容附上自动清理目录下过期的文件 #!/bin/bashsource ~/.bash_profile # 将待检测的目录(可以为多个)加载至数组中yarn_log_dir=/app-logs/spark/logsspark_log_dir=/spark-historyspark2_log_dir=/spa

离线迁移 与在线迁移相比,离线迁移适宜于源实例与目标实例的网络无法连通的场景,或者源端实例部署在其他云厂商Redis服务中,无法实现在线迁移. 存在的问题 由于生产环境的各种原因,我们需要对现有服务器进行迁移,包括线上正在运行的redis集群环境 如何去做? 涉及到数据源变动,原有数据如何平滑迁移到新实例,从而可以实现无缝迁移? 方案汇总 save/bgsave导出RDB+Redis-Shake进行迁移 基于redis自身的RDB/AOF 备份机制,执行save\bgsave触发数据持久化 RD

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL