大数据平台数据抽取工具操作手册

"大数据抽取工具管理操作手册1" 该手册主要涵盖了大数据抽取工具的管理和操作，包括技术体系、基本概念、整体架构、作业指令、作业监控、数据库说明以及版本发布和部署运行等核心内容。 1. 技术体系与基本概念 - 技术体系涉及大数据平台的数据抽取功能，它支持将数据库中的数据高效导入HDFS（Hadoop Distributed File System）。 - 基本概念解释了如何通过分布式并行处理解决数据不均匀问题，如按字段分区和数据库分区，以确保负载均衡。 2. 整体架构 - 整体架构由管理节点和数据节点组成。管理节点负责作业的管理和调度，而数据节点则执行实际的数据处理任务。 - 管理节点管理着作业指令的执行，数据节点则处理作业任务，两者协同工作以实现大规模数据的抽取。 3. 作业指令 - 指令包括操作指令和执行作业指令类型，涵盖了删除HDFS目录/文件、停止数据源、重新调度作业任务、添加作业工作线程和执行作业等关键操作。 - 删除HDFS目录/文件指令用于清理存储空间，停止数据源指令用于中断数据流，作业任务重新调度用于调整作业执行顺序，添加作业工作线程增加处理能力，执行作业指令则是启动数据抽取过程。 4. 作业监控 - 监控功能允许用户创建和提交新作业，查看所有作业的清单，获取管理节点和数据处理节点的状态信息，检查作业定义、任务统计概况，以及作业在各个节点上的执行状态和历史记录。 - 这些监控工具对于优化作业执行效率、及时发现和解决问题至关重要。 5. 数据库说明 - 描述了表及其结构，以及内置数据源和作业数据源，这些数据源用于存储和管理作业相关的信息。 6. 版本发布及部署运行 - 工程说明包含了bigdata工程和bigdatamonitor监控管理工程的详细信息，说明了构建版本的过程，以及依赖的环境。 - 配置和部署运行步骤详尽，包括配置设置、部署到目标环境以及启动服务，确保工具能够正确地运行在生产环境中。 此手册作为大数据抽取工具的操作指南，提供了全面的工具管理和使用指导，旨在帮助用户有效地管理和执行大数据抽取任务，优化数据处理流程，提高数据处理效率。