第八章：Sqoop数据采集工具

csdn特训营 2023-01-12 23:50:33

课程名称	适应人群
第八章：Sqoop数据采集工具	对Hadoop感兴趣的学员对Hadoop生态感兴趣的具备Java和Linux基础的学员已经具备Hadoop HDFS MapReduce基础知识的学员，救不了Hive基础知识的学员

1.Sqoop系统概述 2.Sqoop的安装与配置 3.Sqoop数据导入 4.Sqoop数据导出 5.Sqoop导入导出 6.Sqoop生产环境优化

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第8章-大数据采集.pptx

Big Data Made Easy`

⼤数据产品开发流程规范_⼤数据开发步骤和流程⼤数据项⽬开发步骤：第⼀步：需求：数据的输⼊和数据的产出；第⼆步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；第三步：数据建模；第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展⽰，最最重要的是处理流出数据的架构；第五步：再次思考⼤数据系统和企业IT系统的交互；第六步：最终确定选择、规范等；第七步：基于数据建模写基础服务代码；第⼋步：正式编写第⼀个模块；第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；第⼗步：测试和验收；⼤数据流程：从流程⾓度上看，整个⼤数据处理可分成4个主要步骤。第⼀步是数据的搜集与存储; 第⼆步是通过数据分析技术对数据进⾏探索性研究，包括⽆关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在; 第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进⾏建模。从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿⾥云⼤数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术，⽐如机器学习算法等; 最后⼀步是对模型的部署和应⽤，即把研究出来的模型应⽤到⽣产环境之中。 1) 数据采集：定制开发采集程序，或使⽤开源框架flume 2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运⾏于hadoop集群 3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive 4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导⼊导出⼯具 5) 数据可视化：定制开发web程序或使⽤kettle等产品

第1讲_大数据技术概述.pdf 第2讲_分布式文件系统HDFS.pdf 第3讲_分布式资源管理框架YARN.pdf 第4讲_分布式计算框架.pdf 第5讲_分布式ETL工具Sqoop.pdf 第6讲_分布式数据采集工具Flume.pdf 第7讲_分布式消息队列Kafka.pdf 第8讲_星环大数据产品介绍.pdf 第9讲_TDH平台的软硬件环境要求.pdf 第10讲_TDH集群的角色分配.pdf 第11讲_分布式SQL引擎Inceptor.pptx 第12讲_SQL集成开发环境Waterdrop.pdf 第13讲_实时流处理引擎Slipstream.pdf

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