Hive与Sqoop安装与简介:构建大数据处理框架

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本资源主要介绍了Hive和Sqoop在大数据处理中的集成和应用。首先,Hive被介绍为一个基于Hadoop的数据仓库框架,它允许用户使用SQL-like语言HiveQL进行数据提取、转换和加载(ETL)。HiveQL支持复杂的查询,甚至可以通过编写自定义Mapper和Reducer处理特定的分析任务。Hive的核心组成部分包括用户接口(如Shell命令行、JDBC/ODBC和WebUI)、元数据存储(如MySQL或Derby)、SQL解析、编译、优化以及执行器,以及与Hadoop的紧密集成,数据存储主要在HDFS中。 另一方面,Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库之间传输大量数据的工具。在安装 Sqoop时,需要在Client机器上解压并重命名Sqoop安装包,配置环境变量SQOOP_HOME和PATH。重要的是,还需将Hadoop、HBase、Zookeeper的相关库以及MySQL的连接器jar文件复制到Sqoop的lib目录下,确保数据迁移过程中的兼容性和依赖性。 Hive与传统数据库的对比方面,HiveQL提供了SQL的类似语法,但数据存储在HDFS上,而非物理设备或本地文件系统,且数据格式由用户自定义或系统决定。Hive对数据更新的支持与传统数据库有所不同,某些复杂查询可能不会直接触发MapReduce任务,而是通过生成查询计划在Hadoop上执行。 在实际操作中,Hive和Sqoop的结合可以帮助企业有效地管理、查询和处理大量分布式数据,提高数据处理效率和灵活性。对于IT专业人士来说,理解这两种工具的安装、配置和使用方式,是构建大数据解决方案的关键环节。
2022-12-24 上传
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。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项目。目前主要有Sqoop1 和 Sqoop2 两大版本。 Sqoop简介 大数据-sqoop全文共16页,当前为第1页。 Sqoop1 和 Sqoop2 结构图。左图是Sqoop1 架构,右图是Sqoop2 架构 Sqoop架构图 大数据-sqoop全文共16页,当前为第2页。 Sqoop版本区别 Sqoop1与Sqoop2优缺点比较。 优点比较: Sqoop1的优点——架构部署简单。 Sqoop2的优点——多种交互方式,命令行,web UI,rest API,conncetor集中化管理,所有的链接安装在Sqoop server上,完善权限管理机制,connector规范化,仅仅负责数据的读写。 缺点比较: Sqoop1的缺点——命令行方式容易出错,格式紧耦合,无法支持所有数据类型,安全机制不够完善,例如密码暴漏, 安装需要root权限,connector必须符合JDBC模型 。 Sqoop2的缺点——架构稍复杂,配置部署更繁琐。 大数据-sqoop全文共16页,当前为第3页。 Sqoop2和Sqoop1的功能性对比 Sqoop的版本区别 功能 Sqoop1 Sqoop2 用于所有主要 RDBMS 的连接器 支持 不支持解决办法: 使用已在以下数据库上执行测试的通用 JDBC 连接器: Microsoft SQL Server 、 PostgreSQL 、 MySQL 和 Oracle 。 此连接器应在任何其它符合 JDBC 要求的数据库上运行。但是,性能可能无法与 Sqoop 中的专用连接器相比 Kerberos 安全集成 支持 不支持 数据从 RDBMS 传输至 Hive 或 HBase 支持 不支持解决办法: 按照此两步方法操作。 将数据从 RDBMS 导入 HDFS 在 Hive 中使用相应的工具和命令(例如 LOAD DATA 语句),手动将数据载入 Hive 或 Hbase 大数据-sqoop全文共16页,当前为第4页。 Sqoop版本区别 功能 Sqoop1 Sqoop2 数据从 Hive 或 HBase 传输至 RDBMS 不支持解决办法: 按照此两步方法操作。 从 Hive 或 HBase 将数据提取至 HDFS (作为文本或 Avro 文件) 使用 Sqoop 将上一步的输出导出至 RDBMS 不支持按照与 Sqoop 1 相同的解决方法操作 大数据-sqoop全文共16页,当前为第5页。 Sqoop的用途 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: 1、业务数据存放在关系数据库中,如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或统计,单纯使用关系数据 库可能会成为瓶颈,这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析。 2、对大规模的数据在Hadoop平台上进行分析以后,可能需要将结果同步到关系数据库中作为业务的辅助数据, 这时候需要将Hadoop平台分析后的数据导出(export)到关系数据库。 大数据-sqoop全文共16页,当前为第6页。 提纲 1 sqoop简介 2 sqoop安装 3 sqoop数据操作 大数据-sqoop全文共16页,当前为第7页。 环境软件准备: 1:Centos 6.8虚拟机 2:含有导入数据的Mysql数据库 3:Sqoop 安装包 下载地址: https://mirrors.cnnic.cn/apache/sqoop/ Sqoop安装 大数据-sqoop全文共16页,当前为第8页。 配置环境变量加入Sqoop的安装路径: 1、进入存放sqoop-1.4.7.tar.gz安装的目录执行下面的命令 sudo tar -zxvf /home/thinkgamer/下载/sqoop-1.4.7.tar.gz –C sudo mv sqoop-1.4.7/ sqoop 2、编辑/etc/profile文件,声明Sqoop的home路径和在path加入bin的路径: vi /etc/profile 在文件最底部添