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hadoop数据源(hadoop数据存在哪儿)

时间:2024-08-18 23:04:38

本篇目录:

1、如何架构大数据系统hadoop2、如何配置Hadoop环境3、kettle连接hadoop配置hdfs文件数据导出

如何架构大数据系统hadoop

1、在海量数据下,数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈,建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据,并采用尽可能多的节点进行并行冗余;或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map,进行数据格式的转化。

2、创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。

hadoop数据源(hadoop数据存在哪儿)-图1

3、“大数据”是松散的数据集合,海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。

如何配置Hadoop环境

1、安装 Java 运行环境(JRE)或 Java 开发工具包(JDK)。Hadoop 是使用 Java 语言开发的,因此需要安装 Java 运行环境才能运行。配置 Java 环境变量。

2、解压hadoop-tar.gz到本地磁盘,如下图:2 配置环境变量 3 由于Hadoop是在32位系统上编译的,并且对windows支持不好,所以需要把64的编译本地库文件(下图的两个文件),放入bin目录中。

3、安装虚拟机环境 Vmware,收费产品,占内存较大。或 Oracle的VirtualBox,开源产品,占内存较小,但安装ubuntu过程中,重启会出错。我选Vmware。安装操作系统 Centos,红帽开源版,接近于生产环境。

hadoop数据源(hadoop数据存在哪儿)-图2

kettle连接hadoop配置hdfs文件数据导出

因为Hbas和Hive都在存储在HDFS中,所以可以通过该条命令可以把Hbase和Hive存储在HDFS中的文件复制出来。但是经过实践,通过这种方式复制出来的Hbase文件是乱码。Hive里的文件有时候也会乱码,这取决于Hive数据的插入方式。

打开SQL Database Studio。点击展开数据库连接和数据库。右击要导出数据的表,然后选择【export wizard】。在【choose source】中选择【database】,然后点击【next】。选择目标为database,然后点击【next】。

Sqoop导出:导出工具从HDFS导出一组文件到一个RDBMS。作为输入到Sqoop文件包含记录,这被称为在表中的行。那些被读取并解析成一组记录和分隔使用用户指定的分隔符。

)使用 导入:hadoop jar /../hbase/hbase-*.jar import mytest /export/mybakup 导出:hadoop jar /../hbase/hbase-*.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中,当不指定file前缀时。

hadoop数据源(hadoop数据存在哪儿)-图3

探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备 计算机先要输入数据,然后输入数据要进行存储,然后控制从存储中提取数据进行运算,然后在存储,然后输出。

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