目录一、背景二、框架设计三、核心架构核心模块介绍：DataX调度流程：四、目前支持的数据源清单五、案例1.从mysql同步全量数据到hive无分区表的json文件配置2.从mysql同步增量数据到hive无分区表的json文件配置3.从mysql同步全量数据到hive分区表的json文件配置4.从hive同步全量数据到mysql的json文件配置5.从hive同步增量数据到mysql的json文件
转载
2024-07-01 00:05:03
333阅读
1、触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制。该方式是根据抽取要求，在要被抽取的源表上建立插入、修改、删除3个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表，ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据，同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除。为了简单起见，增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息，而只是存储源表名称、更新的关键
一、DataX概述DataX是开源的异构数据源离线同步工具，可以实现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。二、DataX可支持的数据源DataX目前已具备比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NoSQL、大数据计算系统都已接入，目前可支持的数据如下图所示：类型数据源Reader(读)Writer(写)RDBMS
转载
2024-01-27 21:40:33
206阅读
前一篇介绍了java程序的如何编写、使用以及引用到的依赖包。这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序。在我的业务中，分为两段：1. 查询hive表中的信息，通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件。2. 将hive查询到的信息写入到oracle中。对应oozie中的workflow文件如下：${jobTracker}
${nameNode}
${hive_site_pat
转载
2023-11-17 15:25:23
123阅读
# datax实现HiveSQL增量导入ClickHouse
## 介绍
在数据处理过程中，我们经常需要将数据从Hive导入到ClickHouse中。而为了保证数据的最新性，我们通常会选择增量导入的方式。本文将介绍如何使用datax工具来实现HiveSQL增量导入ClickHouse的过程。
## 流程
以下是实现HiveSQL增量导入ClickHouse的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
原创
2023-08-02 07:21:54
436阅读
# 实现"datax 增量同步hive到clickhouse"教程
## 1. 整个流程概述
首先，我们需要了解整个同步流程，可以用以下流程图展示：
```mermaid
graph TD;
A(从Hive导出数据) --> B{数据同步};
B --> C{数据导入到ClickHouse};
C --> D{任务完成};
```
## 2. 操作步骤及代码示例
原创
2024-06-08 05:36:36
299阅读
【hive创建动态分区】hive使用动态分区插入数据详解往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。因为hive是批处理系统，所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。 1.创建一个单一字段分区表create table dpartitio
转载
2024-06-26 12:09:04
139阅读
一、同步环境1.mongodb版本：3.6.3。（有点老了，后来发现flinkcdc都只能监控一张表，多张表无法监控） 2.datax版本：自己编译的DataX-datax_v202210 3.hdfs版本：3.1.3 4.hive版本：3.1.2二、同步思路1.增量数据：需要每隔1小时将mongodb中17个集合的数据同步至hive，因为有数据生成时间，才用datax查询方式，将上一个小时的数据
转载
2023-11-13 13:11:11
588阅读
DataX 把 JSON 导入 Hive 教程
在当今数据驱动的时代，将 JSON 数据导入 Hive 是很多企业在处理数据流时所面临的一个挑战。借助于 DataX 这个数据同步工具，我们可以轻松高效地将 JSON 数据导入到 Hive 中。本文将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展这几个方面进行详细阐述。
## 环境准备
首先，我们需要准备好相应的环境，确保所需的
文章目录1：DATAX概览1.1：DataX3.0框架设计1.1：支持的数据源插件1.3：核心架构1.4：数据同步原理2：实战2.1：作业json配置说明2.2：实战2.2.1：mysql到streamwriter3：datax web3：datax和海豚调度DolphinScheduler datax介绍：https://github.com/alibaba/DataX/blob/maste
在大数据处理系统中，增量导入是一个非常重要的功能，尤其是在使用 Sqoop 和 Hive 进行数据管理时。Sqoop 是一种工具，用于在 Hadoop 和结构化数据存储之间传输数据，而 Hive 则允许我们对大数据进行非常方便的 SQL 查询和分析。本文将详细记录如何解决“Sqoop Hive 增量导入”的相关问题，分为环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦等多个部分。
##
# Hive的增量导入
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（HiveQL），用于在Hadoop上执行数据查询和管理。在实际应用中，我们经常需要将数据从其他数据源（如MySQL、Oracle等）导入到Hive中。本文将介绍如何实现Hive的增量导入。
## 增量导入概述
增量导入是指只导入自上次导入后发生变化的数据，而不是重新导入整个数据集。这可以显著
原创
2024-07-21 06:37:20
64阅读
在实际应用数据处理的过程中，使用 DataX 将数据导入到 Hive 的分区中是一个常见而又重要的任务。通过这篇文章，我将详细介绍如何成功实现这一过程，并结合不同的配置、调优和定制开发技巧。
### 环境配置
首先，我搭建了数据同步的环境，包括 DataX 和 Hive 的配置。以下是我的配置列表以及所需的依赖版本。
1. 安装 Java 1.8
2. 安装 Maven 3.6
3. 安装 H
#!/bin/bashcurrentDate=`date -d today +"%Y%m%d"`if [ x"$1" = x ]; thenAK_USR_LOGIN_D 中目前存在的最大的IDmaxid=`hive -e "se
原创
2022-07-02 00:00:54
452阅读
前言mongodb的副本集架构，主库和从库的数据相同步，如果主库的机器坏掉，没什么关系，从库上还有相同的副本数据。但如果某人恶意操作或误操作，一下子批量删除或drop整个库，这样主库和从库的数据都会没有，造成巨大损失。因此，对mongodb数据库定期备份是非常重要的。备份如果每次都全量备份，会消耗大量时间，并且对 mongodb性能也有影响，从而需要能增量备份。mongodb的增量备份网上没有现成
转载
2023-11-23 23:49:58
292阅读
前言：最近一直在做datax的增量更新，算是对datax有了一点新的认识吧。因为公司需要以greenplum为核心来搭建自己的数仓平台，以满足业务上的多维快速查询（以前多维查询用到是kylin，但随着数据量的增加，kylin越来越难以满足我们的需求了）。然而，greenplum的数据导入方面并不是很友好，通常，需要使用copy或者是gpfdist才能快速的往GP里面导入数据。我们试了kettle来
转载
2023-11-24 02:23:00
401阅读
1.导入概念在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用 import 关键字。2.增量导入当在生产环境中，我们可能会定期从与业务相关的关系型数据库向Hadoop导入数据，导入数仓后进行后续离线分析。这种情况下我们不可能将所有数据重新再导入一遍，所以此时需要数据增量导入。增量导入数据分为两种方式：基于递增列
转载
2024-04-10 14:08:22
111阅读
一 在HIVE中创建ETL数据库 ->create database etl; 二 在工程目录下新建MysqlToHive.py 和conf文件夹 在conf文件夹下新建如下文件，最后的工程目录如下图 三 源码 Import.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<root>
<i
转载
2023-08-29 20:19:45
46阅读
使用DataX将XML数据导入到Hive
在开始教导这位刚入职的小白如何使用DataX导入XML数据到Hive之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的表格，展示了实现这个任务的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 配置DataX任务 |
| 3 | 编写XML文件 |
| 4 | 执行DataX任务 |
接
原创
2024-01-04 12:20:02
146阅读
一、DataX工具简介1、设计理念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。解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到
转载
2024-10-11 13:34:44
254阅读
