Logstash: 1.插件式组织方式,易于扩展和控制 2.数据源多样不仅限于日志文件,数据处理操作更丰富,可自定义(过滤,匹配过滤,转变,解析......) 3.可同时监控多个数据源(input插件多样),同时也可将处理过的数据同时有不同多种输出(如stdout到控制台,同时存入elasticsearch) 4.安装简单,使用简单,结构也简单,所有操作全在配置文件设定,运行调用配置文件即可 5.管道式的dataSource——input plugin——filter plugin——outpu

在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出.任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架. 1 日志采集框架Flume Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka队列等众多外部存储系统中 一般的采集需求,通过对flu

一.Flume安装 参考:Flume 简介及基本使用 二.Sqoop安装 参考:Sqoop简介与安装 三.Flume和Sqoop结合使用案例 日志分析系统整体架构图: 3.1配置nginx环境 请参考菜鸟教程: https://www.runoob.com/linux/nginx-install-setup.html 按照上述步骤安装完后,需要对nginx配置下访问日志格式: 编辑nginx.conf,默认安装路径在/etc/nginx下 cd /etc/nginx vim nginx.conf

1.PS:Hive中好少有update这个方法,因为他主要是用来批量数据的处理分析. 2.PS:软连接和硬连接的区别 软连接就是我们普通和Windows系统一样的快捷方式,她也是一个文件 硬连接就是他是一个inode,对文件会有引用,删除这个快捷方式不会删除文件. 3.pig其实和hive一样,只不过hive有自己的语法,pig还要专门学习他的东西,通用性不太强. ------------------------------------------------------------------

一.简介 Apache Sqoop is a tool designed for efficiently transferring data betweeen structured, semi-structured and unstructured data sources. Relational databases are examples of structured data sources with well defined schema for the data they store.

 云计算之hadoop.hive.hue.oozie.sqoop.hbase.zookeeper环境搭建及配置文件已经托管到githubhttps://github.com/sxyx2008/cloud   附录: 1.Hadoop源码下载http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/ 2.Hadoop jar下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/

1.阿里开源软件:DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能.(摘自百科) 2.Apache开源软件:Sqoop Sqoop(发音:skup)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 ,Post

1.HIVE 1.交互命令 use db_name; create database db_name //创建数据库 create database if not exists db_name //创建不存在的数据库 create database db_name location '/database/' //指定位置上创建数据库 show databases; show databases like 'f.*'; //模糊查询 drop database db_name drop datab

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

简介: Apache Sqoop 是一种用于 Apache Hadoop 与关系型数据库之间结构化.非结构化数据转换的工具. 一.安装 MySQL.导入测试数据 1.文档链接:http://www.cnblogs.com/wangxiaoqiangs/p/5336048.html 2.导入测试数据 mysql > create database tmpdb; mysql > use tmpdb; mysql > system ls tmp_recommend_hot.sql mysql

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

3.5. Sqoop的数据导入 “导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS.表中的每一行被视为HDFS的记录.所有记录都存储为文本文件的文本数据(或者Avro.sequence文件等二进制数据) 列举出所有的数据库 命令行查看帮助 bin/sqoop list-databases --help 列出win7主机所有的数据库 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://172.16.43.67:3306/ --username root --p

3. sqoop数据迁移 3.1.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mysql等 3.2.sqoop1与sqoop2架构对比 sqoop1架构 sqoop2架构 3.3.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inpu

增量导入 在实际工作当中,数据的导入,很多时候都是只需要导入增量数据即可,并不需要将表中的数据全部导入到hive或者hdfs当中去,肯定会出现重复的数据的状况,所以我们一般都是选用一些字段进行增量的导入,为了支持增量的导入,sqoop也给我们考虑到了这种情况并且支持增量的导入数据 增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术. 它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入. 下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项. --inc

增量导入 一.说明 当在生产环境中,我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据,导入数仓后进行后续离线分析.这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍,所以此时需要数据增量导入. 增量导入数据分为两种方式: 一是基于递增列的增量数据导入(Append方式). 二是基于时间列的数据增量导入(LastModified方式). 二.增量导入 方式一:Append方式 比如:有一个订单表,里面每个订单有一个唯一标识自增列ID,在关系型数据库中以主键形式存在,之前已经将id在1-3的

Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 目录 Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 一.Zookeeper 1. Zookeeper定义 2. Zookeeper工作机制 3. Zookeeper特点 4. Zookeeper数据结构 5. Zookeeper应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 软负载均衡 6. Zookeeper 选举机制 6.

目录 Sqoop组件安装与配置 1.使用xftp将软件包上传到/opt/software 2.部署sqoop(在master上执行) 3.启动sqoop集群(在master上执行) 4.连接hive配置(在master上执行) 5.在Hive中创建sample数据库和student数据表 6.从MySQL导出数据,导入Hive 7.将数据从hive中导出到mysql数据库中(在master上执行) 8.从Hive导出数据,导入到MySQL 9.sqoop常用命令 10.浏览器查看 Sqoop组件

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取

hadoop2.5发布:最新编译 32位.64位安装.源码包.API以及新特性 http://www.aboutyun.com/thread-8751-1-1.html (出处: about云开发)     问题导读:1.如何获取Hadoop安装包?2.编译Hadoop过程中,需要注意哪些问题?3.如何寻找API?4.如何获取Hadoop源码? 上述问题有的在本文,有的则在本文链接,感兴趣,可以找找答案 2014年08月06日 Hadoop2.5发布 官网下载地址 对Hadoop2.5进行了编译

目录 目录 1.什么是 Sqoop? 2.下载应用程序及配置环境变量 2.1.下载 Sqoop 1.4.7 2.2.设置环境变量 2.3.设置安装所需环境 3.安装 Sqoop 1.4.7 3.1.修改 Sqoop 配置文件 3.1.1.修改配置文件 sqoop-env.sh 3.1.2.修改配置文件 configure-sqoop 3.2.查看 Sqoop 版本 4.启动和测试 Sqoop 的数据导入.导出 4.1.Sqoop 通过 Hive 导入数据到 Sqoop 4.2.Sqoop 通过