Phoenix是什么 简单来说,Phoenix 是一个可以让我们通过SQL的方式操作HBase数据库的框架。 HBase是一个NoSQL数据库,shell客户端只支持一些简单的操作,而且看起来容易晕。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
很多时候,我们需要将外部的数据导入到HBase集群中,例如:将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API,通过put方式可以将数据写入到HBase中,我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点,就是需要与HBase连接,然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接,以及接受来自客户端的操作,会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时,在需要将海量数据写入到HBase时,通过Bulk load(大容量加载)的方式,会变得更高效。可以这么说,进行大量数据操作,Bulk load是必不可少的。
1.phoenix 利用CsvBulkLoadTool 批量带入数据并自动创建索引
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库,与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中,通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下:
摘要:第九届中国数据库技术大会,阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
前两种方式:需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信,一次性导入大量数据时,可能占用大量 Regionserver 资源,影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
HBase官方提供了基于Mapreduce的批量数据导入工具:Bulk load和ImportTsv。关于Bulk load大家可以看下我另一篇博文。
近年来,深度学习和知识图谱技术发展迅速,相比于深度学习的“黑盒子”,知识图谱具有很强的可解释性,在搜索推荐、智能助理、金融风控等场景中有着广泛的应用。美团基于积累的海量业务数据,结合使用场景进行充分地挖掘关联,逐步建立起包括美食图谱、旅游图谱、商品图谱在内的近十个领域知识图谱,并在多业务场景落地,助力本地生活服务的智能化。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面,本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
本文作者:康凯森,来源于:https://blog.bcmeng.com,文章写的非常详细,从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
文章简介:Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表,插入和查询HBASE,也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
by 光城
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿,边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库,机器的配置都比较高,256G 内存 SSD 的磁盘,单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异,我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展,图越来越大,占用的磁盘越来越多,对应的查询量也越来越大,随之这种方案的问题就暴露出来了
问题导读 1.作为一个技术人员,你认为该如何搭建大数据平台? 2.构建大数据平台,你认为包括哪些步骤? 3.本文是如何构建大数据平台的? 亲身参与,作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题,算是有些经验,因而作答。 整体而言,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步: 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。例如,可以选择给HDFS的namenode
Cypher中的LOAD CSV命令允许我们指定一个文件路径、是否有头文件、不同的值定界符,以及Cypher语句,以便我们在图形中对这些表格数据进行建模。
Export、Import底层原理是MR,不适合太大量的数据迁移 此为跨集群的数据导入,若非跨集群,修改hdfs地址即可 导入导出: 目标表的特有数据不会覆盖掉,会保持特有数据的所有特征导出表数据 导出表数据 outputdir最好不存在 Export会自动创建 命令:hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> <endtime>]]] 例子:
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下,是将数据分析的结果导出到关系型数据库中,供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年,刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的,不过后来为了更好的进行
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
随着“大数据”概念的火爆,各色(大)数据分析平台一时之间也是风气云涌,更兼与云计算结合,成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作,对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考,在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台:DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的,目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家(datascientist)。 Data sc
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
Sqoop是一款开源的大数据组件,主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
Sqoop是Apache开源项目,用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据,本文将与您一起实践以下内容:
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
HBase的基础框架,将分成几个章节对HBase进行描述,不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第二部分。
Navistar 是全球领先的商用卡车制造商。拥有350,000辆车的车队,计划外的维护和车辆故障会造成业务持续中断。Navistar需要一个诊断平台,该平台将帮助他们预测何时需要维修车辆从而最大程度地减少停机时间。这个平台需要能够收集、分析和服务来自车队中每辆车的70多种远程信息处理和传感器数据馈送,包括测量发动机性能、冷却液温度、卡车速度和制动器磨损的数据。Navistar求助于Cloudera,以帮助构建名为OnCommand®Connection的IoT的远程诊断平台,以监控其车辆的健康状况并增加车辆的正常运行时间。
可以看到--type参数,mongoimport命令默认导入的数据文件格式为:JSON,同时也支持csv和tsv格式 本文的原始数据是txt格式,故已经提前利用Python将数据格式转换为JOSN格式。--jsonArray参数在后面需要用到。
POSTGRESQL 数据库数据导入的核心一般都使用COPY 命令,熟悉POSTGRESQL 的同学应该对这个命令不陌生,相对于MYSQL 去一条条的执行insert命令来说,COPY 命令是POSTGRESQL 对于巨量数据导入的外挂。
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: 1、Linux系统安装
Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库,和hadoop存储系统的桥梁,支持多种关系数据源和hive,hdfs,hbase的相互导入。一般情况下,关系数据表存在于线上环境的备份环境,需要每天进行数据导入,根据每天的数据量而言,sqoop可以全表导入,对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入,但是sqoop也提供了增量数据导入的机制。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中; 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
早期应用通常只会连接一个数据库,计算也都由数据库完成,基本不存在多数据源混合计算的问题。而现代应用的数据源变得很丰富,同一个应用也可能访问多种数据源,各种 SQL 和 NoSQL 数据库、文本 /XLS、WebService/Restful、Kafka、Hadoop、…。多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。
最近朋友公司在做一些数据的迁移,主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中,但是遇到了一个很奇怪的问题:同样的数据到了HBase中,所占空间竟增长了好几倍!详谈中,笔者建议朋友至少从几点原因入手分析:
之前学习 HBase 就有疑惑,HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据,但是对于数据分析来说,不太友好,只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力,没法进行大量的条件查询。
在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在HBase中。使用Spark访问Hive表,将读表数据导入到HBase中,写入HBase有两种方式:一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase,另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到HBase中,两种方式相比之下第二种效率会更高。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。
在大数据领域,数据量持续增长,数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题,Apache Kylin应运而生。
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