ETL之大数据应用 1.什么是大数据2.大数据构成 3.大数据采集与提取4.hadoop与传统数据库区别 (1).hadoop5v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). 数据共享性高,冗余度低,易扩充 。 (3). 数据独立性高
转载 2023-09-20 12:04:55
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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HadoopETL,不过本人不太清楚别人是怎么实现,而且网上资料有限,可能会是一个坑,不过感觉大家分享下,还是有些帮助,也借此做下笔记。现在阶段大数据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导入、数据分析以及数据导出。数据导入:一般来说我们操作数据
转载 2023-07-13 17:57:03
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HADOOP2Hadoop2介绍Hadoop是Apache软件基金会旗下一个分布式系统基础架构。Hadoop2框架最核心设计就是HDFS,MapReduce,YARN。为海量数据提供了存储计算。HDFS 用于海量数据存储MapReduce 用于分布式计算YARN 是hadoop2中资源管理系统hadoop1hadoop2结构对比       
转载 2023-11-28 13:28:01
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ETL(Extract-Transform-Load)Hadoop是大数据处理中常用技术。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。下面是教给刚入行小白如何实现ETLHadoop步骤相应代码示例。 ## 整体流程 首先,我们来看一下整个实现ETLHadoop流程。下表展示了每个步骤以及需要做事情。 |
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 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)至目的端过程。当前很多应用也存在大量ELT应用模式。常见ETL工具或类ETL数据集成同步工具很多,以下对开源Sqoop、dataX、Kettle、C
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. 多线程问题6. 作业中并行执行二、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
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数据同步功能。(摘自百科)2、Apache开源软件:SqoopSqoop(发音:skup)是一款开
转载 2023-07-12 13:20:05
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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 缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(l
转载 2023-07-11 22:49:21
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ETL,是英文 Extract-Transform-Load 缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端过程。 ETL工具或类ETL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etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informati
转载 2023-07-11 22:33:08
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一、Hive是什么      起源自facebook由Jeff Hammerbacher领导团队,构建在Hadoop数据仓库框架。设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱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
转载 2023-07-11 22:50:50
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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处理过程,也是最体现工作量环节,一般会占用到整个数据仓库项目工作量一半以上。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分析形式结构。装载:将转换后数据导入最终目标数据仓库。建立一个数据仓库,就是要把来自于多个异构源数据集成在一起,放置于一个集中
 前几篇文章都是根据自己所见所知,在前人基础上加以整合,对大数据概念有了初步了解。接下来四篇文章,抛开大数据概念与基本知识,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挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据多类别(variety)、SQL(结
转载 2023-09-07 23:55:52
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Sqoop:sqoop在hadoop生态系统中也是应用率比较高软件,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,大部分应用都是Yadoo研发,贡献非常大。Yahoo里面出来两拨人,分别组建了ClouderaHortonworks。所谓ETL,就是数据抽取(extract)加载(load)转换(transform)。将一种格式或表现形式数据,
转载 2023-12-05 09:22:18
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ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词首字母缩写,中文意为抽取、转换、装载。ETL是建立数据仓库最重要处理过程,也是最能体现工作量环节,一般会占到整个数据仓库项目工作量一半以上。建立一个数据仓库,就是要把来自于多个异构源系统数据整合在一起,并放置于一个集中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,那当然省事了,但是实际情况往往不是如此。而E
转载 2023-07-14 17:28:06
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       数据清洗,是每个业务中不可或缺部分,在运行核心业务MapReduce程序之前,往后都会对数据进行清洗。数据清洗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&nbsp
转载 2023-07-14 17:27:34
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大数据etlHadoop是当前大数据处理领域中重要概念技术。ETL(Extract-Transform-Load)是指从数据源中提取数据、对数据进行转换最终加载到目标数据仓库中过程;而Hadoop是一个开源分布式存储计算框架,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、转换整合,以便进行进一步分析挖掘。ETL工具就是用来实现这一目的。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实现流程,并提供相应代码示例。 ## 2. Hadoop ETL实现步骤 下面是实现Hadoop ETL基本步骤表格: | 步骤 |
原创 2023-10-15 11:02:47
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 熟悉TASKCTL4.1一段时间后,觉得它调度逻辑什么都还不错,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集群部署。下面就是我在网上找到相关资料,非原创。单机部署成功后,要在单机部署基础上,增加3个CTL节点:1个MAgent2个Sagent,来完成集群部署。将服务端安装包分别上传至magent、sagent1sagent2账户,其操作都是一样
一.搭建hadoop第一步搭建好hadoop3.1版本,参考官方教程一步一步实现就好;https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html这里需要注意对应hadoop版本,每个版本可能会有一些差别二.tez安装1.编译tezhttp://tez.apache.org/i
ELK日志分析系统概述及部署一、ELK日志分析系统1、日志服务器2、日志处理步骤二、Elasticsearch概述1、Elasticsearch特性三、LogStash概述1、LogStash主要组件四、Kibana概述1、Kibana主要功能五、部署ELK日志分析系统1、实验需求2、环境配置3、配置elasticsearch环境(node1、node2)1、==此时可真机访问,查看节点信息==
转载 2023-07-11 22:38:02
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