接前面的文章 “使用Sqoop从Postgresql中导入数据到Hive中”，今天看看怎样从 Postgresql 入数据到 HBase 中。
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
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
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
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。
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,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
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。
这里假定已经准备好了现成的Hadoop，Hive，Hbase，Zookeeper和一个postgresql数据库。
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
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。
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：
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
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。
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：
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。
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
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
这些内容是从sqoop的官网整理出来的，是1.4.3版本的Document，如果有错误，希望大家指正。 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron
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。
我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中，比如说用map-reduce，使用TableOutputFormat这个类，但是这种方式不是最优的方式。 Bulk的方式直接生成HFiles，写入到文件系统当中，这种方式的效率很高。 一般的步骤有两步 （1）使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles （2）用completebulkload把HFiles加载到hdfs上 ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当
主要是常用的hbase shell命令，包括表的创建与删除，表数据的增删查【hbase没有修改】；以及hbase的导出与导入。
今天终于开始上手导入数据到hadoop了，哈哈，过程蛮崎岖的，和官方文档的还不太一样。 OK,let's go！试验对象是我第一个名为ST_Statistics的一张表，我要把我表里的数据导入到hdfs、hive以及hbase当中，然后试验才算完成。 1.导入数据到hdfs sqoop import --connect 'jdbc:sqlserver://192.168.1.105:1433;username=sa;password=cenyuhai;database=SAMS' \
以上两个算子分别是基于Hadoop新版API和hadoop旧版API实现的，大部分代码都一样，需要注意的是新版API使用中Job类，旧版API使用JobConf类，另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下，而旧版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapred下
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
我上传到hadoop01这台服务器，因为hadoop01是我的hadoop集群的一个节点，也安装了hive
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件，然后再写一份到内存中，也就是memstore模块，当满足条件时，memstore才会被flush到底层文件系统，形成HFile。
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。
ⅲ、重新创建表，在表创建时会自动挂载该协处理器（表在挂载协处理器的时候，回去HBase的根目录下的lib文件夹下面找到jar包）
最近的一次培训，用户特意提到Hadoop环境下HDFS中存储的文件如何才能导入到HBase，关于这部分基于HBase Java API的写入方式，之前曾经有过技术文章共享，本文就不再说明。本文基于Hive执行HDFS批量向HBase导入数据，讲解Hive与HBase的整合问题。这方面的文章已经很多，但是由于版本差异，可操作性不大，本文采用的版本均基于以下版本说明中的版本。
Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
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。
大家好，我是一哥，昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章，才发现Sqoop这个项目最近不咋好，心里很不是滋味，这个帮助过很多开发者的项目，竟然从Apache顶级项目中“下架”了，今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目，致敬！
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
Hbase的数据备份策略有： （1）Distcp （2）CopyTable （3）Export/Import （4）Replication （5）Snapshot 下面介绍这几种方式： （一）Distcp（离线备份） 直接备份HDFS数据，备份前需要disable表，在备份完成之前 服务不可用对在线服务类业务不友好 （二）CopyTable（热备） 执行命令前，需要创建表，支持时间区间、row区间，改变表名称，改变列簇名称，指定是否copy删除数据等功能，例如： 三、Export/Import（热备+离线）
bin/sqlline.py数据库安装服务器ip或主机名:zookeeper的服务端口号
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
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。
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 ,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。
2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
如果指定了 family或者 qualifier则删除的是部分字段，否则是删除整行
1.Kylin 是一款大数据OLAP引擎，由ebay-中国团队研发的，是第一个真正由中国人自己主导、从零开始、自主研发、并成为Apache顶级开源项目
之前我们介绍了HBASE的存储机制，HBASE存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质，HBASE的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹，文件夹名是以HBASE表的名字来命名（如果没有使用命名空间，那么默认是在default目录下）。在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹，而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的，每个列族中存储的就是实际的数据，以HFile的形式存在。
HBase是基于Hadoop的分布式的、面向列的、可拓展的开源数据库。当需要对大数据进行随机的、实时的读写时使用HBase。属于NoSQL。HBase利用Hadoop/HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop/MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper提供分布式协作、分布式同步、配置管理等。
①列举你使用的常用指令？ ②怎么查看服务是否开启？后面的参数都是什么意思？ ③怎么查看服务器内存使用情况？ ④日志查看指令？ ⑤跨机房怎么传输文件？
摘要：在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升，在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下，业务性能提升至少 20 倍。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
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