文章目录一、大数据技术生态体系二、集群规划2.1 群启集群要求三、HDFS概述及优缺点3.1 概述3.2 HDFS的优点3.3 HDFS的缺点3.4 HDFS组成架构3.5 HDFS文件块大小四、HDFS的API操作4.1文件上传4.2 文件夹删除4.3 HDFS文件详情查看4.4 HDFS文件和文件夹判断五、HDFS的读写操作5.1 HDFS的写操作（文件上传）5.2 HDFS的读操作（文件下
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2023-08-09 22:15:37
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sqoop是一个开源工具，主要用处是在Hadoop（hive，hdfs，hbase）与传统的数据库（mysql，Oracle）之间进行数据的传递import：数据从传统数据库到Hadoop里面 export：数据从Hadoop到传统数据库里面 目录MySQL到hdfs的默认加载Mysql到hdfs的具体加载Mysql到Hive--direct参数与--e参数的使用Mysql导入到Hbasehdfs
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2023-07-14 15:58:44
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下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据，Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令。
一、Mysql与HDFS互导数据
环境： Mysql安装在宿主机上，宿主机地址为192.168.10.50
3台虚拟机操作系统为CentOS 位
Hadoop，并实现免密钥互访，配hosts为： 192.168.10.50 master
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2023-11-08 21:39:55
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一、方案MySql->Maxwell->Kafka->Flume->HDFS按照这个顺序新搭建一套环境。主要参考地址（感谢）：二、环境Linux：CentOS7下载地址：http://mirrors.aliyun.com/centos/7.8.2003/isos/x86_64/各个版本的ISO镜像文件说明：CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso
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2023-12-12 15:38:17
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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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P573 从mysql导入数据到hdfs 第一步：在mysql中创建待导入的数据 1、创建数据库并允许所有用户访问该数据库 mysql -h 192.168.200.250 -u root -pCREATE DATABASE sqoop;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%'; 或
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2024-08-10 22:39:07
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如何将 Mysql 数据写入 Kafka 呢？我们可以使用一个小工具。。。
一. 概述在大数据的静态数据处理中，目前普遍采用的是用Spark+Hdfs（Hive/Hbase）的技术架构来对数据进行处理。但有时候有其他的需求，需要从其他不同数据源不间断得采集数据，然后存储到Hdfs中进行处理。而追加（append）这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件
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2023-10-10 13:52:56
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初识Hive一、什么是Hive Hive是构建在hadoop之上的数据仓库。不是用来增删改查的那种数据库，那是数据库。1）数据计算是MapReduce2）数据存储是HDFS二、 认识Hive Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据， 可以*将结构化的数据文件映射为一张数据库表*，并提供完整的 S
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2024-03-31 19:02:04
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公司要开搞大数据了，针对大数据的一般姿势做了个简单调研。 一、通用架构 二、组件选择1、Hdfs、HBaseHdfs：分布式文件存储，无缝对接所有大数据相关组件。高容错（多副本）、高吞吐。适合一次写入，多次读出。不适合低延迟读取、小文件存储（寻址时间超过读取时间）。HBase：非关系型分布式数据库，基于Hdfs，高容错、高吞吐。HBase采用的是Key/Value的存储方式，即
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2023-07-14 14:34:25
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目录： 一mysql 导入 hdfs1最简单的导入2指定mapTask个数3导入到hdfs上指定的目录二mysql 导入 hive1最简单的导入2导入到指定的hive库的指定的表中3先导入到指定的HDFS目录上再导入到指定的hive库的指定的表中三从mysql中导出一张表的部分数据指定where条件自定义sql语句四增量导入 一、mysql 导入 hdfs1、最简单的导入将mysql中库为emp_
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2023-10-15 14:44:35
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数仓管理工具Hive可以将HDFS文件中的结构化数据映射成表， 利用HSQL对表进行分析，HSQL的底层运行机制，默认是MapReduce计算，也可以替换成Spark、Tez、Flink计算结果存储在HDFS，像Hive中的库、表、字段、表所属库、表的数据所在目录、分区等信息称为元数据，元数据默认存储在自带的derBy数据库， 也可以切换MySQL、Postgres、Oracle、MS SQL S
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2023-11-20 22:21:56
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简介 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。 http://sqoop.apache.or
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2024-08-23 06:43:52
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Sqoop-day02-import-从MySQL中导入数据到hdfs中
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2023-06-02 10:11:55
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大数据必学框架-sqoop。
一、配置sqoop环境为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.shexport HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modu
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2023-07-14 16:01:08
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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# sqoop实现HDFS到MySQL的数据传输
## 介绍
Sqoop是一个用于将关系型数据库与Hadoop生态系统集成的工具，它提供了一种简单的方式来将数据从关系型数据库(如MySQL)导入到Hadoop的HDFS(Hadoop分布式文件系统)中，或者从HDFS导出数据到关系型数据库。本文将介绍如何使用Sqoop将数据从HDFS导入到MySQL中。
## 准备工作
在开始之前，确保已经正确
原创
2023-11-15 13:19:38
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# 从MySQL导入数据到HDFS的完整流程
在大数据领域，MySQL通常用于存储结构化数据，而HDFS（Hadoop分布式文件系统）则用于处理和存储大规模的数据。以下是将MySQL数据导入HDFS的整个过程。通过这篇文章，我将详细介绍每一步的实现，并附上相应的代码及注释。
## 整体流程
| 步骤 | 操作 | 描述
原创
2024-10-18 09:31:21
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HDFS（Hadoop Distributed File System）和MySQL是两种重要的数据存储解决方案。HDFS用于处理大规模数据集以及分布式存储，而MySQL是一种关系型数据库，适合处理结构化数据。在实际应用中，有时需要将HDFS与MySQL结合使用，以便在大数据环境中高效地管理和分析数据。
### 环境准备
在开始之前，确保您的环境满足以下软硬件要求：
| 组件
# 数据交换工具DataX介绍与使用示例
## 什么是DataX
DataX是阿里巴巴集团旗下的开源数据交换工具，用于支持大批量数据迁移。它支持多种数据源和目的地，如MySQL、HDFS等。在本文中，我们将重点介绍如何使用DataX进行MySQL到HDFS的数据交换。
## DataX的工作原理
DataX的工作原理可以简单概括为：通过配置数据源和目的地信息，然后选择合适的数据同步插件，最
原创
2024-03-10 06:20:24
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一、概述sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。核心的功能有两个：导入、迁入导出、迁出导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具，和 HDFS，Hive 相
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2024-03-19 11:43:28
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