Flume和 Sqoop
Sqoop简介
Sqoop是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具
原理: 将导入或导出命令翻译成Mapreduce程序来实现。 在翻译出的Mapreduce中主要是对InputFormat和OutputFormat进行定制
RDBMS到HDFS
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t"
RDBMS到Hive
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --hive-import \ --fields-terminated-by "\t" \ --hive-overwrite \ --hive-table staff_hive
HIVE/HDFS到RDBMS
sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ --input-fields-terminated-by "\t"
Flume介绍
Flume高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单, 主要作用就是将服务器里的磁盘数据写入HDFS
Flume实时读取目录中文件到HDFS
vim flume-dir-hdfs.conf 添加如下内容
a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3 # Describe/configure the source a3.sources.r3.type = spooldir a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED a3.sources.r3.fileHeader = true #忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传 a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp) # Describe the sink a3.sinks.k3.type = hdfs a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop101:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 #重新定义时间单位 a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 30 #设置每个文件的滚动大小大概是128M a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 # Use a channel which buffers events in memory a3.channels.c3.type = memory a3.channels.c3.capacity = 1000 a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a3.sources.r3.channels = c3 a3.sinks.k3.channel = c3
启动监控文件夹命令
flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf
单数据源多出口案例
多数据源汇总案例
我凝视这恒星,等待这那场风暴,我已经准备好了
Sqoop简介
Sqoop是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具
原理: 将导入或导出命令翻译成Mapreduce程序来实现。 在翻译出的Mapreduce中主要是对InputFormat和OutputFormat进行定制
RDBMS到HDFS
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --target-dir /user/company \ --delete-target-dir \ --num-mappers 1 \ --fields-terminated-by "\t"
RDBMS到Hive
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --hive-import \ --fields-terminated-by "\t" \ --hive-overwrite \ --hive-table staff_hive
HIVE/HDFS到RDBMS
sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 123456 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \ --input-fields-terminated-by "\t"
Flume介绍
Flume高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单, 主要作用就是将服务器里的磁盘数据写入HDFS
Flume实时读取目录中文件到HDFS
vim flume-dir-hdfs.conf 添加如下内容
a3.sources = r3 a3.sinks = k3 a3.channels = c3 # Describe/configure the source a3.sources.r3.type = spooldir a3.sources.r3.spoolDir = /opt/module/flume/upload a3.sources.r3.fileSuffix = .COMPLETED a3.sources.r3.fileHeader = true #忽略所有以.tmp结尾的文件，不上传 a3.sources.r3.ignorePattern = ([^ ]*\.tmp) # Describe the sink a3.sinks.k3.type = hdfs a3.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://hadoop101:9000/flume/upload/%Y%m%d/%H #上传文件的前缀 a3.sinks.k3.hdfs.filePrefix = upload- #是否按照时间滚动文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 a3.sinks.k3.hdfs.roundValue = 1 #重新定义时间单位 a3.sinks.k3.hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a3.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型，可支持压缩 a3.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a3.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 30 #设置每个文件的滚动大小大概是128M a3.sinks.k3.hdfs.rollSize = 134217700 #文件的滚动与Event数量无关 a3.sinks.k3.hdfs.rollCount = 0 # Use a channel which buffers events in memory a3.channels.c3.type = memory a3.channels.c3.capacity = 1000 a3.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a3.sources.r3.channels = c3 a3.sinks.k3.channel = c3
启动监控文件夹命令
flume-ng agent --conf conf/ --name a3 --conf-file job/flume-dir-hdfs.conf