### ETL在Hadoop大数据中的实现指南
ETL（提取、转换、加载）是数据处理的重要流程，在大数据领域中，Hadoop常常被用作这一流程的基础架构。下面，我将为你详细介绍如何在Hadoop中实现ETL流程。
#### ETL流程概述
首先，我们来看看ETL的整体流程，下面是一个流程表格：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-10-31 09:11:43
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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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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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目录一、大数据及Hadoop入门1.1 单节点、分布式、集群1.1.1 大数据的概念1.1.2 大数据的本质二、HDFS Shell命令2.1、常用相关命令2.2、上传文件2.2.1、上传文件介绍2.2.2上传文件操作2.3、下载文件2.4、删除文件2.5、创建目录2.6、查看文件系统2.7、拷贝文件三、分布式系统原理3.1、数据块四、HDFS架构五、Datanode服役（上线）和退役（下线）5.
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2024-03-04 06:20:50
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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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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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Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 框架原理 六】1. 数据清洗（ETL）1. 要求2. 需求分析3. 实现代码2. MapReduce 开发总结1. 输入数据接口：InputFormat2. 逻辑处理接口：Mapper3. Partition分区4. Comparable排序5. Combiner合并6. 逻辑处理接口：Reducer7. 输出数据接口：Ou
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2024-01-10 14:04:02
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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过程本质上是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据。ETL的实现架构但在数据仓库中，ETL有几个特点，一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实
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2023-07-26 08:29:39
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首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。Hadoop平台经过
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2023-09-10 07:57:14
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Hadoop的前世今生
Google发布了3大技术：MapReduce、BigTable、 GFS。这3大技术带来的革命性变化：革命性的变化1: 成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储。革命性的变化2：软件容错硬件故障视为常态、通过软件保证可靠性革命性的变化3：简化并行分布式计算，无需控制节点同步和数据交换虽然这3大技术带来了巨大的革命性变化，但是Google只发表了相关的技术论文
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2023-09-14 13:52:33
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文章目录1：etl介绍ETL 定义2: 步骤数据抽取数据清洗与转换数据加载3:拉链表常规拉链算法追加算法Upsert算法全删全加算法全量带删除算法性能图片化的对比 1：etl介绍ETL 定义etl 是数据抽取（extract），转换（transform），清洗（cleaning），装在（load）这个动作是在数据迁移的时候发生的，数据从源数据库中传输到数据仓库中的过程时候的操作2: 步骤数据抽取
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2023-07-11 22:39:11
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：ETL架构优点缺点Lambda架构架构简单很好结合了离线批处理和实时流处理的优点稳定且实时计算成本可控离线数据易于订正实时，离线数据很难保持一致结果需要维护2套系统代码不统一Kappa架构只需要维护实时处理模块离线可以通过消息重
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2024-08-03 19:43:06
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大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢? 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不
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2023-09-14 13:16:55
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《Kettle构建Hadoop ETL系统实践》京东当当天猫都有发售。https://item.jd.com/13348528.htmlKettle是一款国外开源的ETL工具，纯Java编写，无须安装，功能完备，数据抽取高效稳定。面对各种各样的ETL开发工具，之所以选择Kettle，主要由于它的一些鲜明特性。首先，很明确的一点是，作为一款GUI工具，Kettle的易用性好，编码工作量最小化。几乎所
原创
2021-11-04 09:21:11
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1.什么是大数据 1.1 大数据特征 我们引用了大数据的4V特征 Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级 Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片 Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值 Velocity 要求处理速度块 【微 无忧获客全拼 + 01】 1.2 大数据的4个关键技术 1.3 ETL/EL
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2024-01-10 18:57:45
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ETL系统与Hadoop是大数据处理中常见的两个概念。ETL系统负责数据的抽取（Extraction）、转换（Transformation）、加载（Loading），而Hadoop是一个能够实现分布式存储和计算的开源框架。在大数据处理中，ETL系统与Hadoop的结合能够帮助用户更高效地处理海量数据。
## ETL系统与Hadoop的结合
### ETL系统的作用
ETL系统是数据仓库中非常
原创
2024-05-30 03:31:06
104阅读
我们常用的 ETL 工具有Sqoop、Kettle、Nifi：Kettle虽然功能较完善，但当处理大数据量的时候瓶颈问题比较突出；NiFi的功能强大，且支持大数据量操作，但NiFi集群是独立于Hadoop集群的，需要独立的服务器来支撑，强大也就意味着有上手门槛，学习难度大，用人成本高；Sqoop专为关系型数据库和Hadoop之间的ETL而生，支持海量数据，符合项目的需求，且操作简单门槛低。Sqoo
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2023-09-04 14:36:38
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这是很多小伙伴都疑惑的一个问题，今天我们就来看看行业前辈的具体分析。 两个方向，各有优势。 国家政策支持：大数据行业国家支持力度很大，产生很多新科技产业的公司，人才需求和培养也非常重视。 就业和行业前景方面：JAVA就业更广;大数据开发薪水高，还有非常长的时间发展，需要行业细化，发展潜力大;现在大数据就业相对窄，但人才也少，容易就业，且薪水高，将来随着大数据行业的
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2023-07-18 16:13:34
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个人汇总： hadoop ：Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，它是一种技术的实现大数据： 资料：我们都听过这个预测：到2020年，电子数据存储量将在2009年的基础上增加44倍，达到35万亿GB。根据IDC数据显示，截止到2010年，这个数字已经达到了120万PB，或1.2ZB。如果把所有这些数据都存入DVD光盘，光盘高度将等同于从地球到月球
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2023-09-25 09:08:56
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本文详细介绍了如何将流行的ETL工具Kettle (PDI) 8.2与Hadoop 2.7.4大数据集群进行集成，特别适合初学者。文章首先解释了Kettle和Hadoop（特别是HDFS）的基本概念，然后逐步指导读者完成关键配置。主要步骤包括：将Hadoop的核心XML配置文件复制到Kettle的指定插件目录，修改Kettle内部的config.properties和plugin.properties文件以激活Hadoop配置，以及在Kettle启动脚本Spoon.bat中设置HADOOP_USER_NAME环境变量以获取操作权限。最后，文章通过创建一个实际的Kettle作业，使用“Hadoop Copy Files”组件将本地文件成功上传到HDFS，从而直观验证了集成效果，为读者提供了ETL入门的实用资料。
