# HDFS导入MongoDB的指南
作为一名开发者，在数据处理和存储的工作中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MongoDB都是非常常用的工具。我们的目标是将HDFS上的数据导入到MongoDB数据库中。下面将会通过一系列步骤来进行说明，并通过相应的代码示例来帮助你理解每一步的实现方法。
## 流程概述
以下是整个HDFS导入MongoDB的工作流
如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用“Bulk Load”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源。
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2024-08-23 13:58:49
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# 数据存储科普：MongoDB与HDFS的比较与结合
在大数据时代，数据的存储和管理变得越来越重要。MongoDB和HDFS是两种流行的数据存储解决方案，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将介绍MongoDB和HDFS的基本概念，比较它们的优缺点，并探讨如何结合使用这两种存储系统。
## MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，支持灵活的数据模型和复杂的查询操作
原创
2024-05-14 07:07:19
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Hadoop出来已经很多年了，以前也有想法去学习一下，不过确实那时由于自己的眼界和所处业务环境，确实没有什么场景可以用到hadoop，学习hadoop的计划也就一直搁浅了。最近打算做一个小说情感分析的程序，刚开始想的很简单，就是将小说下载下来，然后找开源框架进行分析即可。当我把爬虫写好了并找了一个网站进行爬取小说后发现，扒下来的文档结构非常混乱，而且后来简单的分词信息都难以保存。于是我想到了我最熟
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2023-07-12 10:08:35
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近期接触了一个需求，业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算，计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库。听到这个背景，脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具，可以非常完美的支持上述场景。当然，数据传输工具还有很多，例如Datax、Kettle等等，大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具。目录 一、介绍 二、架构 三、安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变
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2023-07-12 10:09:23
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环境准备系统 centos 7java 1.8hadoop 2.7ES 7.15.2 准备hadoop本地运行环境获得Hadoop文件链接：https://pan.baidu.com/s/1MGriraZ8ekvzsJyWdPssrw 提取码：u4uc配置HADOOP_HOME解压上述文件，然后配置HADOOP_HOME，注意修改地址。获得工程代码https://github.com/B
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2023-05-30 16:36:01
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Hadoop编程——从HDFS导入数据到Elasticsearch一、Elasticsearch for Apache Hadoop安装1.1 官网下载zip安装包1.2 maven方式下载1.3 将ES-hadoop 的jar包加入环境变量二、准备数据三、从HDFS读取文档索引到ES四、API分析Hadoop编程——从HDFS导入数据到ElasticsearchElasticsearch for
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2023-07-14 10:42:00
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# 从HDFS导入数据到HBase的流程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[从HDFS导入数据到HBase] --> B[将数据从HDFS复制到HBase节点];
B --> C[使用HBase提供的工具导入数据];
```
## 2. 步骤
### 第一步：将数据从HDFS复制到HBase节点
| 步骤 | 操作 |
| ---
原创
2024-05-07 06:30:45
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为什么会存在这篇文章，是因为我产生了以下问题，为了理清关系并解决疑惑。什么是hdfs？需要搭建什么样的环境？hdfs只是一个名词，还是需要人为的去搭建环境？很多文章都在说hdfs的原理，我就想知道需不需要我去搭建？ 来自hadoop官网的截图： 简单点，hadoop处理大数据，那么必然面对数据的存储问题，所以有了hdfs（分布式文件存储系统）。 hdfs是hado
目前随着HBase的上线，需要将各种零散的数据源陆续导入到HBase中。根据自己的使用下来的感受，总结导入方式有以下几种：第一：命令行导入第二：编写MR程序导入第三：采用javaAPI的方式导入第四：使用Sqoop方式导入 第一种很简单。不适合从已存在的数据中导入，就是兼容性不好。第二种细分为三类：总体来说，数据都是放在HDFS上面。第一类使用TableOutputFormat的方式，
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2023-07-12 18:05:13
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一、sqoop介绍Sqoop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 ： 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。sqoop原理 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。 在翻译出的m
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2023-12-06 22:01:42
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ODPS功能介绍之数据导入 在使用ODPS强大的数据处理能力之前，大家最关心的是自己的数据如何导入到ODPS中。下面介绍一款向ODPS导入数据的工具-Fluentd。 Fluentd是一个开源的软件，用来收集各种源头日志（包括Application Log、Sys Log及Access Log），允许用户选择插件对日志数据进行过滤、并存储到不同的数据处理端（包括MySQL、Oracle、Mon
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2023-08-28 20:30:09
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基本概念与常用命令 为什么我们要使用MongoDB？特点: 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：面向集合存储，易存储对象类型的数据。模式自由。支持动态查询。支持完全索引，包含内部对象。支持查询。支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascri
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2023-08-25 18:31:08
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MongoDB 插入文档本章节中我们将向大家介绍如何将数据插入到MongoDB的集合中。文档的数据结构和JSON基本一样。所有存储在集合中的数据都是BSON格式。BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。插入文档MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：db.COLLECTION_NAME.inser
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2024-04-18 19:31:58
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一、需要的工具1.1、首先需要安装mongodb，是吧(然后就可以啦,hhh)，看看mongodb安装目录下\bin文件中，有没有以下几个应用程序 二、【导出数据表】mongoexport 导出工具2.1、首先管理员身份，开启mongodb服务net start mongodb2.2、方法一【导出json格式数据】然后在mongodb安装目录下\bin文件，按住shift键，在此处打开命
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2023-07-04 12:48:25
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使用帮助Sqoop help 查看所有的sqoop的帮助Sqoop help import 查看import命令的帮助 Eg: sqoop导入到HDFS的一个简单示例:sqoop import--connect jdbc:mysql://192.168.56.121:3306/metastore--username hiveuser--password redhat--table TBL
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2023-11-13 13:12:59
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注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。HDFSHDFS 写数据流程：
1 ）客户端通过
Distributed FileSystem
模块向
namenode
请求上传文件，
namenode
检查目标 文件是否已存在，父目录是否存在。 2 ）
namenode
返回
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2024-03-26 07:59:46
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通过spark sql 将hdfs 文件导入到mongodb
原创
2021-07-31 15:43:53
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我们之前导入的都是全量导入，一次性全部导入，但是实际开发并不是这样，例如web端进行用户注册，mysql就增加了一条数据，但是HDFS中的数据并没有进行更新，但是又再全部导入一次又完全没有必要。所以，sqoop提供了增量导入的方法。1、数据准备： 2、将其先用全量导入到HDFS中去 3、先在mysql中添加一条数据，在使用命令进行追加#指定字段的取值范围
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2023-06-06 11:22:00
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一、说明： 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive， HBase） 中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。二、操作1、创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im:sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username
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2024-07-05 21:23:19
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