有些业务场景需要Python直接读写Hive集群,也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据,当然环境搭建也免不了数仓的帮忙,常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作,为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase,文本前面也介绍下Hive的安装过程,如何Hive已经完成安装,可跳过前面即可。 实验环境: cetnos7.4
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现。例如,sqoop,MR,HSQL。 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁。 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化。 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多。也无需实现MySQ
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大,提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如,下面两个潜在的需求:
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
sqoop job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
在头条APP海量用户与海量文章之上,使用lambda大数据实时和离线计算整体架构,利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系,通过机器学习推荐算法进行智能推荐
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。
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。
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。
[喵咪大数据]Hive2搭建 说到Hadoop生态有一个不得不提的组件那就是<Hive>,Hive是基于Hadoop结构化存储引擎,能够存储海量的数据,Hive提供了类SQL的方式对数据进行查询检索汇
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB,Teradata或PostgreSQL之外,团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理,使用Apache Druid来保存时序数据,使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外,他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
Hive架构包括如下组件:CLI(command line interface)、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface(HWI)、Metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)
2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
本篇博客,博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
另外: * hive.metastore.execute.setugi true 用户使用自身及所在组的权限来使用hive的元数据 * hive.server2.enable.doAs true这样hive server会以提交用户的身份去执行语句,如果设置为false,则会以起hive server daemon的admin user来执行语句
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入,分层ETL和数据应用全过程,演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算,K12 直播课产品作业帮直播课,素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等,以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统,持续赋能更多素质教育产品,不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台,主要负责建设公司级数仓,向各个产品线提供面向业务主题的数据信息,如留存率、到课率、活跃人数等,提高运营决策效率和质量。
过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
数据库、表、函数等 Hive 对象的定义存储在 Metastore 中。 根据系统的配置方式,统计数据和授权记录也可能存储在那里。 Hive 和其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析、授权和有效执行用户查询。
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
使用JdbcStorageHandler,可以将Hive连接到MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2或Derby数据源。然后,您可以创建一个表示数据的外部表,并查询该表。
在这里可以回顾一下Hadoop的相关知识: 1.x job tracker 既管资源调度又管任务分配 2.x 分为ResourceManager(资源分配)和DataManager(任务分配) 牢记Hadoop 1.x与2.x架构图
Presto是Facebook在2012年开发的,是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析,Hive底层依赖MapReduce,随着数据量越来越大,使用Hive进行数据分析,时间可能需要分钟级到小时级别,不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季,Facebook开发Presto,目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询,每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库、blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析,并且产生的数据量非常巨大!有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要,只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
order by:order by 是要对输出的结果进⾏全局排序,这就意味着只有⼀个reducer才能实现(多个reducer⽆法保证全局有序)但是当数据量过⼤的时候,效率就很低。如果在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),则必须配合limit使⽤
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制。Python成熟类库可以很方便的引入各种插件。在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候。这时候,我们可以编写自己的插件。不需要你了解内部原理,甚至不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的。
ChunJun 是⼀款稳定、易⽤、⾼效、批流⼀体的数据集成框架,基于计算引擎 Flink 实现多种异构数据源之间的数据同步与计算。ChunJun 可以把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从⽽为企业提供全⾯的数据共享,目前已在上千家公司部署且稳定运⾏。
Paimon目前支持Flink 1.17, 1.16, 1.15 和 1.14。本课程使用Flink 1.17.0。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
etl-engine支持None和Kerberos认证方式,适合测试环境及企业应用中的认证场景。
(3)修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云