本人自学Hadoop也有一段时间了，由于最近工作不太忙，想利用业余空闲时间来实现一下基于Hadoop的ETL，不过本人不太清楚别人是怎么实现的，而且网上资料有限，可能会是一个坑，不过感觉和大家分享下，还是有些帮助的，也借此做下笔记。现在阶段的大数据的ETL主要分为三个阶段：抽取、转换、加载，如图这三个阶段具体到实际项目中也就是数据的导入、数据的分析以及数据的导出。数据的导入：一般来说我们操作的数据
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2023-07-13 17:57:03
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ETL（Extract-Transform-Load）和Hadoop是大数据处理中常用的技术。ETL用于从各种数据源中提取、转换和加载数据，而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大规模数据集。下面是教给刚入行的小白如何实现ETL和Hadoop的步骤和相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现ETL和Hadoop的流程。下表展示了每个步骤以及需要做的事情。
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原创
2023-08-17 08:12:45
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1. 摘要对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、C
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。 ETL工具或类ETL的数据集成同步工具或语言，企业生产中工具也非常之多，主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informati
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2023-07-11 22:33:08
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一、Hive是什么 起源自facebook由Jeff Hammerbacher领导的团队，构建在Hadoop上的数据仓库框架。设计目的是让SQL技能良好，但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据。2008年facebook把hive项目贡献给Apache。 由facebook开源，最初用于解决海量结构化的
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2023-07-11 22:50:50
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目录导读：一、数据同步之道01. sqoop02. DataX03. kettle04. canal05. StreamSets二、ETL之技术栈2.1 工具2.2 语言三、ETL加载策略01. 增量02. 全量03. 拉链四、结束语 导读：ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(l
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2023-07-11 22:49:21
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前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
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2023-09-07 23:55:52
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目录一、数据分发方式与多线程1. 数据行分发2. 记录行合并3. 记录行再分发4. 数据流水线5. 多线程的问题6. 作业中的并行执行二、Carte子服务器1. 创建Carte子服务器2. 定义子服务器3. 远程执行4. 监视子服务器5. Carte安全6. 服务三、集群转换1. 定义一个静态集群2. 设计集群转换3. 执行和监控4. 元数据转换5. 配置动态集群四、数据库分区1. 在数据库连接中
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2024-01-06 21:34:00
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数据清洗，是每个业务中不可或缺的部分，在运行核心业务的MapReduce程序之前，往后都会对数据进行清洗。数据清洗的过程往往只需要运行Mapper程序，而不需要运行Reducer程序，本文主要介绍一下数据清洗的简单应用。目录一、开始的话 二、需求与数据三、定义Bean类四、编写Mapper类五、编写Driver驱动类六、测试 
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2023-07-14 17:27:34
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大数据etl和Hadoop是当前大数据处理领域中的重要概念和技术。ETL（Extract-Transform-Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和最终加载到目标数据仓库中的过程；而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理海量数据。
在大数据处理中，常常需要对数据进行清洗、转换和整合，以便进行进一步的分析和挖掘。ETL工具就是用来实现这一目的的。通过ETL工具，可以方便
原创
2024-06-05 04:47:08
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# Hadoop ETL实现流程
## 1. 概述
Hadoop ETL（Extract, Transform, Load）是一种用于大数据处理的方法，用于从源数据中提取、转换和加载数据到目标数据仓库或数据湖中。在本文中，我们将介绍Hadoop ETL的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 2. Hadoop ETL实现步骤
下面是实现Hadoop ETL的基本步骤的表格：
| 步骤 |
原创
2023-10-15 11:02:47
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ETL之大数据应用 1.什么是大数据2.大数据的构成 3.大数据的采集与提取4.hadoop与传统数据库的区别 (1).hadoop的5v特征 (1).速度快-实时-离线 (2).多样性 (3).数据量大 (4).真实性 (5).单条数据价值密度低 5.传统数据库特点 (1). 数据结构化 ，数据之间具有联系，面向整个系统。 (2). 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 。 (3). 数据独立性高
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2023-09-20 12:04:55
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1、阿里开源软件：DataX DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。（摘自百科）2、Apache开源软件：SqoopSqoop(发音:skup)是一款开
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2023-07-12 13:20:05
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ETL Exract Transform Load 抽取、转换、装载。ETL 是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占用到整个数据仓库项目工作量的一半以上。抽取：从操作型数据源获取数据。转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。装载：将转换后的数据导入最终的目标数据仓库。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构的源数据集成在一起，放置于一个集中的位
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2023-09-16 20:55:14
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熟悉TASKCTL4.1一段时间后，觉得它的调度逻辑什么的都还不错，但是感觉单机部署不太够用。想实现跨机调度作业，就要会TASKCTL的集群部署。下面就是我在网上找到的相关资料，非原创。单机部署成功后，要在单机部署的基础上，增加3个CTL节点：1个MAgent和2个Sagent，来完成集群部署。将服务端的安装包分别上传至magent、sagent1和sagent2账户，其操作都是一样的
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2023-07-08 14:29:02
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Sqoop：sqoop在hadoop生态系统中也是应用率比较高的软件，主要是用来做ETL工具，由yadoo研发并提交给Apache。Hadoop整个生态圈里面，大部分的应用都是Yadoo研发的，贡献非常大。Yahoo里面出来两拨人，分别组建了Cloudera和Hortonworks。所谓ETL，就是数据的抽取(extract)加载(load)转换(transform)。将一种格式或表现形式的数据，
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2023-12-05 09:22:18
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ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词的首字母缩写，中文意为抽取、转换、装载。ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最能体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构源系统的数据整合在一起，并放置于一个集中的位置来进行数据分析。如果这些源系统数据原本就是相互兼容的，那当然省事了，但是实际情况往往不是如此。而E
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2023-07-14 17:28:06
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准备1.HADOOP集群环境或者伪集群； 2.KETTLE6.0环境；前言该部署是在windows环境下操作，linux上操作类似。KETTLE HADOOP插件配置1.打开插件所在目录，E:\kettle_integrated\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin。如图： 2.打开步骤[1]图中的hadoop-configuration
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2024-03-08 15:07:39
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从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考：一、定位的重新认识ETL作为传统数据仓库的底层技术组件，主要是服务于数据采集的，因此，一般数据流动往往是单向的，但在新的时期，我们需要拓展其概念的内涵，从ETL升级到交换，以适应更多的应用场景，这是大数据平台规划人员特别需要考虑的。但我们看到，在很多企业PaaS平
## ETL和Hadoop有关系吗？
在数据处理领域，ETL（Extract, Transform, Load）和Hadoop都是非常重要的概念。ETL指的是从源数据中抽取、转换和载入到目标数据的过程，而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统。它们之间的关系是密切相关的，因为Hadoop提供了处理大规模数据的能力，而ETL工具可以帮助将数据从不同来源抽取并转换成Hadoop可处理的格式。
原创
2024-06-09 05:49:44
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