Datax和Kettle的对比较维度\产品 kettle DataX 设计及架构 适用场景 面向数据仓库建模传统ETL工具
原创
2021-10-24 10:55:44
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一.Sqoop数据采集引擎采集关系型数据库中的数据 用在离线计算的应用中 强调：批量 （1）数据交换引擎： RDBMS <---> Sqoop <---> HDFS、HBase、Hive （2）底层依赖MapReduce （3）依赖JDBC （4）安装：tar -zxvf sqoop-1.4.5.bin__hadoop-0.23.tar.gz -C ~/training/
1.sqoop介绍sqoop是一个开源工具，数据搬运工，企业中一般运用大数据存储和关系型存储两种存储方式，但是数据的交互是个问题，故有了sqoop(sql--hadoop或Hadoop--sql)用户可以将数据从结构化存储器抽取到Hadoop中，用于进一步的处理，抽取的数据可以被mapreduce程序使用，也可以被其他类似与Hive、HBase的工具使用sqoop是连接关系型数据库和hadoop的
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2023-12-14 06:47:40
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一、简介sqoop （sql to hadoop）是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop（Hive）与传统的数据库（mysql、postgresql...）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 : MSQL,Oracle,Postgres 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。1.1 工作机制将导入或导出命令翻译成mapr
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2023-10-10 10:17:30
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Rocketmq和Kafka区别Kafka号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log
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2024-03-21 10:40:33
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个人从开始了解ETL到现在，接触最多的还是sqoop，感觉sqoop更多见一点。也不清楚为什么那么多公司要求kettle\informatic等等。下面谈一下个人对这些工具的理解，及应用场景sqoop：个人感觉，大数据开发的同事大部分都会用，主要用于hive与 mysql/oracle等传统数据库 之间的数据传输。即时性比较强，拿来即用，固定的脚本，拿过来改个地址改个库表名 ，就可以用。
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2023-07-12 22:08:01
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楔子读《Hadoop权威指南第三版》笔记第15章 关于SqoopHadoop平台的最大优势在于他支持使用不同形式的数据。HDFS能够可靠地存储日志和来自平台不同渠道的其他数据，MapReduce程序能够解析多种数据格式。为了能够和HDFS之外的数据存储库进行交互，MapReduce程序需要使用外部API来访问数据。通常，一个组织中有价值的数据都存储在关系型数据库系统等结构化存储器中。Sqoop是一
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2024-06-05 15:45:58
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选择一台服务器（安装过 hive 的服务器 node2,node3 都可以）这里我们选择 node3 安装 sqoop上传:将 sqoop 安装包上传到
原创
2022-07-01 20:45:33
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由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。1.查询语言 由于 SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive的特性设计了
目录一、业务场景1. 操作型数据源2. 销售订单数据仓库模型设计二、HIVE相关配置1. 选择文件格式2. 选择表类型3. 支持行级更新4. Hive事务支持的限制三、建立数据库表1. 源数据库表2. RDS库表3. TDS库表四、装载日期维度数据五、小结 从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型
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2023-12-12 20:04:44
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成本：软件成本包括多方面,主要包括软件产品, 售前培训, 售后咨询, 技术支持等。开源产品本身是免费的，成本主要是培训和咨询，所以成本会一直维持在一个较低水平。商业产品本身价格很高，但是一般会提供几次免费的咨询或支持，所以采用商用软件最初成本很高，但是逐渐下降。手工编码最初成本不高，主要是人力成本，但后期维护的工作量会越来越大。风险：项目都是有风险的尤其是大项目。项目的风险主要包括：超出预算，项目
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2024-03-05 21:51:55
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# Sqoop与Hive的区别
在现代大数据架构中，Sqoop和Hive都是重要的组成部分，它们各自承担着不同的任务，但常常容易混淆。本文将深入探讨Sqoop和Hive的区别，帮助读者理解它们的功能、用途及如何在数据处理工作流中应用它们，并提供相应的代码示例来说明这些概念。
## 什么是Sqoop？
Sqoop是一个开源的工具，用于在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）与Ha
**Science Popularization Article: Introduction to SeaTunnel and Kettle**
## Introduction
In the world of data integration and extraction, there are various tools available to streamline the process.
原创
2024-01-10 00:30:26
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文章目录1 前言2 数据采集中间件对比2.1 支持的数据源2.2 支持的数据格式2.3 支持的上下游中间件2.4 任务监控3 MYSQL的BINLOG日志工具分析：CANAL、MAXWELL4 有赞大数据：FLUME 数据采集服务最佳实践5 基于NIFI+SPARK STREAMING的流式采集6 基于OGG和SQOOP的TBDS接入方案系列-SQOOP与腾讯大数据套件TBDS的集成示例介绍7
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2024-09-05 15:56:37
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Flume(三)之Flume与kafka（kafka简介及安装）1. 前言 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副 本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以 实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟 的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web
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2024-09-21 08:56:45
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Kettle-佛系总结Kettle-佛系总结1.kettle介绍2.kettle安装3.kettle目录介绍4.kettle核心概念1.转换2.步骤3.跳（Hop）4.元数据5.数据类型6.并行7.作业5.kettle转换1.输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.XML输入5.JSON输入6.表输入2.输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.sql文件输出4.表输
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2024-05-15 08:50:01
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目录一、数据清洗1. 处理“脏数据”2. 数据清洗原则3. 数据清洗实例（1）身份证号码格式检查（2）去除重复数据（3）建立标准数据对照表二、Hive简介1. Hive的体系结构2. Hive的工作流程3. Hive服务器（1）配置HS2（2）临时目录管理（3）HS2的Web用户界面（Hive2.0.0引入）（4）查看Hive版本4. Hive优化三、初始装载1
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2024-04-11 15:03:09
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任务调度系统的比较oozie
优势: 老牌任务调度系统, 稳定性高; cdh版本自动集成. 无需担心兼容性 劣势: 重量级, 任务调度依靠xml文件, 门槛较高, 不够灵活, 不易于二次开发和后期维护kattle
优势精细化控制, 可以自定义实现复杂功能可以在windows上修改, 创建, 修改, 运行控制任务 劣势很多需求要kattle在linux上运行, kattle的设计往往在window完
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2024-03-06 00:00:27
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Sqoop相关概念一、概念二、背景三、核心设计思想四、为什么选择Sqoop五、Sqoop1 和Sqoop2 比较 一、概念Sqoop是一款开源的工具，主要用于在HADOOP和传统的数据库(mysql、postgresql等)进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中
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2023-11-27 05:34:56
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目录一、Hadoop相关的步骤与作业项二、连接Hadoop1. 连接Hadoop集群（1）开始前准备（2）配置步骤2. 连接Hive3. 连接Impala4. 建立MySQL数据库连接三、导入导出Hadoop集群数据1. 向HDFS导入数据2. 向Hive导入数据3. 从HDFS抽取数据到MySQL4. 从Hive抽取数据到MySQL四、执行HiveQL语句五、执行MapReduce1. 生成聚合
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2024-04-22 11:55:49
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