——本文非本人原创,为公司同事整理,发布至此以便查阅 一.入库前数据准备 1.入hbase详细要求及rowkey生成规则,参考文档“_入HBase库要求 20190104.docx”. 2.根据标准库中的数据,生成带有rowkey的视图. 参照159数据库hubei_std用户下的p_getRowKey1存储过程,生成该用户下 所有表带有rowkey的视图. 注:运行存储过程时,需传入医院编码和采集次数. 3.在进行正式入库前,先以医院编码在hbase中建立命名空间(hbase shell  进

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\ 下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令.一.Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168.66.91 m

最近没有管测试环境的 def putMapData(tableName: String , columnFamily:String, key:String , mapData:Map[String , String]) = { val startTime = System.currentTimeMillis() val table: Table = Init(tableName , columnFamily) val endTime = System.currentTimeMillis() Lo

原文出处:http://www.cnblogs.com/zeromyth/archive/2009/08/19/1549661.html Oracle备份功能包括: 高级复制(Advanced Replication) 流复制(Streams Replication) 备库(Dataguard) 一 dataguard: dataguard在高可用及容灾方面一般是dba的首选,毕竟dataguard在这方面 存在压倒性的优势,不管是物理备用库(physical standby database)

一.服务器信息 ip   软件版本 ogg版本 软件包 操作系统版本 OGG安装路径 10.1.50.52 源 oracle11.2.0.4 12.2.0.1.1 V100692-01.zip centos6.9 /data/ogg 10.0.71.102 目标 kafka0.10 12.2.0.1.160823 123010_ggs_Adapters_Linux_x64.zip centos7.3 /data/ogg 二.源端安装OGG 1.解压V100692-01.zip .zip 这个时候

Oracle默认是大小写敏感,而SQLServer默认大小写不敏感, 尤其是涉及主键字段时,注意请提前设置SQLServer对应的数据库表为大小写敏感,不然会报主键冲突的错误. 设置表内大小写敏感 ALTER TABLE 表名 ) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS --不区分大小写 ALTER TABLE tb ) COLLATE Chinese_PRC_CS_AS --区分大小写 设置整个数据库大小写敏感 ALTER DATABASE [DatabaseName] COLLA

sqoop import \-Doraoop.disabled=true \--connect jdbc:oracle:thin:@"(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=XX.XX.XX.XX)(PORT=1521))(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=edw)))" \--username ****\--password  ****\--table SDI.OGG_SP_HT_28

kellet使用 https://www.cnblogs.com/gala1021/p/7814712.html

Sqoop简介 将关系数据库(oracle.mysql.postgresql等)数据与hadoop数据进行转换的工具. 官网: http://sqoop.apache.org/ 版本:(两个版本完全不兼容,sqoop1使用最多) sqoop1:1.4.x sqoop2:1.99.x sqoop架构非常简单,是hadoop生态系统的架构最简单的框架. sqoop1由client端直接接入hadoop,任务通过解析生成对应的maprecue执行 同类产品 DataX:阿里顶级数据交换工具 导入数据到

随着各行业信息化水平的不断提升,各种各样的信息管理系统都被广泛使用,各系统间数据完全独立,形成了大量的信息孤岛.出于管理及决策方面的需求,实现各平台的数据同步是一个很迫切的需求,TreeSoft数据库管理系统整合了各主流数据库的数据访问及维护监控功能,实现了各主流数据库的互联互通,架起了一座数据同步的桥梁,便捷的实现了数据的同步交互. 一.首先在TreeSoft数据库中配置两个数据源信息 二.配置数据同步任务,并执行任务 三.同步结果数据查看确认 四.支持以下数据同步方案,好强大! 1.MySQ

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

一. 已知的问题和不足二.解决思路三.代码3.1 读取config文件内容3.2 封装SolrServer的获取方式3.3 编写提交数据到Solr的代码3.4 拦截HBase的Put和Delete操作信息四. 使用 一. 已知的问题和不足 在上一个版本中,实现了使用HBase的协处理器将HBase的二级索引同步到Solr中,但是仍旧有几个缺陷: 写入Solr的Collection是写死在代码里面,且是唯一的.如果我们有一张表的数据希望将不同的字段同步到Solr中该如何做呢? 目前所有配置相关信息

添加双主键 alter table TChargeRecordMainNew add constraint pk_name primary key (任务编码,序号) -------------------------用于ETL数据库同步复制------------------------------------数据库开启dcdEXECUTE sys.sp_cdc_enable_db; --需要监听的表EXEC sys.sp_cdc_enable_table 'dbo', 'TChargeRec

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql hbase flink 1.13.5 on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink st

当企业内部使用的数据库种类繁杂时,或者有需求更换数据库种类时,都可能会做很多数据迁移的工作.有些迁移很简单,有些迁移可能就会很复杂,大家有没有考虑过为了顺利完成复杂的数据库迁移任务,都需要考虑并解决哪些问题呢? 在以前的工作中,我迁移过Oracle到Informix.Oracle和SQLServer.Oracle到MySQL. 在目前的公司又因为去O的关系,做了大量的迁移工作,栽了不少坑,所以和大家交流一下在迁移的过程中的一些实践. 分享大纲: 去O前的准备与考虑 确定目标数据库 表和数据对象的

淘宝在2011年之前所有的后端持久化存储基本上与我们所认知的意义,  大量存于 mysql .少量 oracle mongdb 等,使用mysql 的原因相信各位也很熟悉了.  开源.社区庞大.解决方案多种.分库分表做超过超过 500W 数据的扩容.再到读写分离.再到专用图片服务器.再到专业后端缓存系统.二级缓存等等. 但是由于业务的发展.产生了如下变化: 1 数据量越来越大,用户的激增从千万级别到亿级别,每日调用从亿级到百亿级.历史数据的海量存储问题. TB PB 的数据时代来临.(HBase

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

继上一次mysql同步sql server后,这一次需要将Oracle同步到sql server上来,方案相似,只是在sql server链接oracle的时候费了很多时间. 一.测试环境 本方案实现的测试环境如表3-1所示.由于需要在 mssql上进行反复操作和测试,本次使用的mssql为本机上的,非远程. 表 31模拟测试环境 名称 版本 备注 操作系统 Win7(x64)   Microsoft SQL Server 2008   Oracle客户端 11gR2(x86)   Oracle