96_业务数仓_Sqoop导入数据
| 课时名称 | 课时知识点 |
|---|---|
| 96_业务数仓_Sqoop导入数据 | 96_业务数仓_Sqoop导入数据 |
相关推荐
基于Hadoop生态构建的电商数据仓库系统_数据采集与清洗_数仓分层建模_数据导出与可视化_用户行为与业务数据分析_Flume_Kafka_Hive_Sqoop_Azkaban_P.zip
基于Hadoop生态构建的电商数据仓库系统_数据采集与清洗_数仓分层建模_数据导出与可视化_用户行为与业务数据分析_Flume_Kafka_Hive_Sqoop_Azkaban_P.zip
项目:数仓采集(三)(业务数据采集模块Mysql+sqoop+hive 总结)
文章目录MysqlMySQL安装安装包准备安装MySQL配置MySQL业务数据生成连接MySQL生成业务数据sqoopsqoop使用场景Sqoop安装Mysql-hdfs 传输应用同步策略(mysql—数据仓库 导数据)全量同步策略增量同步策略新增及变化策略特殊策略业务数据导入HDFS分析表同步策略脚本编写项目经验HiveHive安装部署Hive元数据配置到MySQL启动Hive初始化元数据库启动hive客户端 Mysql MySQL安装 安装包准备 卸载自带的Mysql-libs rpm -qa | g
[数据仓库]基于大数据的数仓和传统数仓的区别.pdf
[数据仓库]基于⼤数据的数仓和传统数仓的区别 ⽬录 基于⼤数据的数仓 基于⼤数据的数仓 随着新的应⽤场景(个性化推荐、⽤户画像、机器学习、数据分析、风控、精准运营)的出现,数据爆炸式增长,基于⼤数据的数仓应⽤⽽ ⽣,其特点是业务变化快,速度快、能处理海量数据,有实时需求;ER建模被弱化、DWS、DM采⽤维度建模;建模被弱化,更偏于混合 建模,数据质量⼀般,关注需求速度快、灵活。更强调数据资产的重要性,⼀般到达⼀定规模,倾向与做数据治理(数据质量、数据安全、 数据标准、数据⾎缘、主数据、元数据管理) 1. 实效性⾼ 2. 业务灵活、多变 3. 数据源多样性 4. 数据质量参差不齐 5. 应⽤场景复杂 技术栈:HDFS、Hive、Hbase、Flume、Kafka、Flink、Spark、Sqoop、ES、oozie等 传统数仓 传统数仓 传统数仓建有较稳定的业务场景和相对可靠的数据质量,同时也有相对稳定的需求,对数仓建设有较为完善的项⽬管控流程,数据建模有较 严格、稳定的建设标准;但是建设周期长,处理的数据结构单⼀,处理复杂数据成本⾼,只要⽀持数据分析和管理决策。 DWD⼀般采⽤ER建模、DWS、DM采⽤维度建模,数据质量⾼。 技术栈:TD、Oracle 传统数仓和基于⼤数据的数仓的相同点 传统数仓和基于⼤数据的数仓的相同点 1、分层架构 2、ER、维度建模理论同样适⽤ 3、数据服务体系⼀般都有BI、指标系统
数仓工具Sqoop详解[可运行源码]
Sqoop是一个用于在关系型数据库(如MySQL)和Hadoop生态系统(HDFS、Hive、HBase)之间高效传输数据的工具,其名称来源于SQL+Hadoop。Sqoop的核心设计思想是利用MapReduce(仅使用Map任务)来加速数据传输,因此它是一种批处理工具,不支持实时数据导入导出。使用Sqoop前需启动HDFS和YARN。文章详细介绍了Sqoop的导入(import)和导出(export)命令,包括将MySQL数据导入HDFS、Hive,以及从HDFS或Hive导出数据到MySQL的具体示例和参数说明。特别强调了使用SQL语句进行导入时需添加`and $conditions`并与`split-by`配合使用,以及处理非整型分割字段的解决方案。此外,还介绍了增量导入的概念和实现方式,通过`--check-column`、`--incremental append`和`--last-value`参数实现基于主键的增量数据同步。最后,文章讲解了Sqoop Job任务的创建、查看、删除和执行,并指出Job任务可以自动记录`last-value`,从而简化增量导入的维护工作。文中也提到了常见错误及解决方法,如jar包缺失、空指针异常等。
电商数仓项目(九) Sqoop安装与配置
电商数仓项目(九) Sqoop安装与配置



