Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

本文主要用于分析在大数据场景下Mongodb和Hive的优缺点: 支持的数据类型 支持的查询 支持的数据量 性能优化手段

mongodb同步 py-mongo-sync MongodbSync mongodb 的一个同步工具,具备将一个数据源上的数据,同步到其它 mongodb 上,支持: mongos -> (mongos, mongod) mongod -> (mongos, mongod) 如果源是 mongos,情况比较复杂,需要从 mongos 里将副本信息全部取出来,同步到 mongod 中: 需要注意的是,源和目的 mongo,都需要使用 admin 账号,以取得所有权限: 支持 oplog 格式为

复制 在此页 冗余和数据可用性 在MongoDB中复制 异步复制 自动故障转移 读取操作 交易次数 更改流 附加的功能 甲副本集 MongoDB中是一组mongod其保持相同的数据集的过程.副本集提供冗余和 高可用性,并且是所有生产部署的基础.本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构.本节还提供了与副本集相关的常见任务的教程. 冗余和数据可用性 复制提供冗余并提高 数据可用性.使用不同数据库服务器上的多个数据副本,复制可提供一定程度的容错能力,以防止丢失单个数据库服务器. 在某些

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

1. 下载 wget http://repo1.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-hive/2.0.2/mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar wget http://repo1.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-core/2.0.2/mongo-hadoop-core-2.0.2.jar wget http://repo1.ma

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

问题: 将MongoDB数据导入Hive,按照https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51471248文章,在hive建外部表与mongodb做映射后,执行后出现 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. com/mongodb/util/JSON 建表语句如下: CREATE EXTERNAL TABLE m

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

本文主要实现将Elasticsearch中的索引数据Index同步到Mongodb中的集合collection中. 0.前提 1)已经安装好源数据库:elasticsearch V2.X; 2)已经安装好目的数据库:Mongodb; 3)已经安装好logstash及相关插件logstash-output-mongodb Google.Statckoverflow上充斥着mongdb到elasticsearch同步的文章和问题,而反过来,elasticsearch到mongodb同步的操作做的少之

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 Hive 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 sta

背景: 公司核心业务库现存在MongoDB中,分布在6台MongoDB节点.现面临如下问题: 1.最大的一张表有10多个G,MongoDB在查询方面尚能胜任,但是涉及到复杂计算时会比较吃力. 2.MongoDB中有三张表,分别记录了最终用户在三个不同系统(电话,游戏,桌牌等)的行为,需要按用户汇聚成一张表. 考虑到MongoDB集成Hadoop来获得计算能力,先要让hadoop能访问到MongoDB中数据,下面讨论各个方案: 一)一个不安全的方案--MongoDB-connector for h

缘起:来自于我在近期一个项目上遇到的问题,在Segmentfault上发表了提问 知识背景: 对不是很熟悉MongoDB和Redis的同学做一下介绍. 1.MongoDB数组查询:MongoDB自带List,可以存放类似这样的结构 List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. 如果我们有一个 l = [2, 3, 8], 则可以进行这样的查询:spce = { 'List' : { '$in' :  l }, 这里spce就是一个查询条件,代表 l 是 List的一个子

导读 mongodb-java-driver是mongodb的Java驱动项目. 本文是对MongoDB-java-driver官方文档 MongoDB Async Driver Quick Tour 的翻译(原创翻译). mongodb-java-driver 从3.0版本开始同时支持同步.异步方式(分别是不同的驱动应用).异步的好处,众所周知,就是支持快速.非阻塞式的IO操作,可以提高处理速度. 请注意:本文仅介绍异步驱动的使用指南.同步驱动官方文档:mongo-java-driver ,需

原文地址 接上一篇 四.模型树结构 父引用的模型树结构 这个数据模型描述了一个树形结构,在子节点中存储父节点的引用. 模式 父引用模式存储每个树节点到文档中,除了树节点外,文档还存储了父节点的id. 考虑以下目录的层级关系. 以下为应用实例 db.categories.insert( { _id: "MongoDB", parent: "Databases" } ) db.categories.insert( { _id: "dbm", pare

在大数据工作中难免遇到数据仓库(OLAP)架构,以及通过Hive SQL简化分布式计算的场景.所以想通过这篇博客对Hive使用有一个大致总结,希望道友多多指教! 摘要: 1.Hive安装 2.Hive DDL命令 3.Hive DML初步 4.Hive DML高级 5.Hive 优化与配置参数 内容: 1.Hive安装 依赖:mysql,jdk,hadoop 安装文档参考:官方文档:注意这里hive默认使用Derby数据库,只支持单用户登录.修改具体配置请参考官网说明: Metadata Sto

许多公司随着业务发展,单数据库实例已经不能满足业务需要,需要定期进行数据交换,同步到MongoDB, 或其他位置的MySQL,以分散数据库的并发压力. 目前大部分都采用自行开发的方式处理,存在开发成本高,不灵活.维护困难等问题. 目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统,可以实现定时的数据自动交换同步,操作也很简单. 这款神器支持以下数据同步方案,我也觉得好强大! 1.MySQL同步数据到Oracl 2.MySQL同步数据到PostgreSQL 3.MySQL同步数据到SQL Ser

这篇文章是基于上一篇文章的续集 一:需求 1.图形表示 二:程序 1.程序. package com.scala.it import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SaveMode import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HiveToMysql { def main(

 前提: 安装kylin之前,需要安装hadoop2.0.hbase.hive,并且对版本有要求,可以参照官网链接 http://kylin.apache.org/cn/docs/install/index.html 我这边用的版本为: hadoop2.7.5 hbase1.4.1 hive2.3.2 安装可以参考我前面的博客 kylin安装: wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/kylin/apache-kylin-2.4.1/apache-ky

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度