1. 场景描述 因新增Kafka集群,需要将hdfs文件写入到新增的Kafka集群中,后来发现文件不多,就直接下载文件到本地,通过Main函数写入了,假如需要部署到服务器上执行,需将文件读取这块稍做修改. 2. 解决方案 代码是真实的代码,可以直接运行,只把Ip地址做了下隐藏而已. 2.1 真实代码 import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.P

cd /usr/local/flume/conf vim flume-exec-total.conf ## Explain #通过sink把数据分别输出到kafka和HDFS上 # Name the components on this agent agent.sources = r1 agent.sinks = k1 k2 agent.channels = c1 c2 # Describe/configuration the source agent.sources.r1.type = exe

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 每一行的数据是这样的id name age gender birthday (my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/* 1 zhangsan 10 male NULL 2 lisi NULL NULL NULL 3 wangwu NULL NULL NULL

将hdfs下/dw/dms/usr_trgt下的文件导入到mysql中test数据库下usr_trgt表中 sqoop-export   --connect jdbc:mysql://mysqlDB:3306/test --username biadmin  --password Abcd1234 --table usr_trgt --input-null-string '\\N' --input-null-non-string '\\N' --input-fields-terminated-b

附录代码: HBase---->HDFS import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.

记flume部署过程中遇到的问题以及解决方法(持续更新) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/lijinqi1987/article/details/77449889 现将调试过程中遇到的问题以及解决方法记录如下: 1. [ERROR - org.apache.thrift.server.AbstractNonblockingServer$FrameBuffer.invoke(AbstractNonblockingServer.java:484)] Unexpected

现象: 15/08/12 10:19:30 INFO mapreduce.Job: Job job_1439396788627_0005 failed with state FAILED due to: Application application_1439396788627_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1439396788627_0005_000002 exited with exitCode: 1 due t

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

一.导数据 1.import和export Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具.这两个工具非常强大, 提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步.比如,下面两个潜在的需求: 1.业务数据存放在关系数据库中,如果数据量达到一定规模后需要对其进行分析或同统计,单纯使用关系数据库可能会成为瓶颈, 这时可以将数据从业务数据库数据导入(import)到Hadoop平台进行离线分析. 2.对大规模的数据在Hadoop平台

原文地址:http://blog.csdn.net/dream_an/article/details/74936066 超详细讲解Sqoop2应用与实践 2017年07月10日 20:06:57 阅读数:3981 摘要:超详细讲解Sqoop2应用与实践,从hdfs上的数据导入到postgreSQL中,再从postgreSQL数据库导入到hdfs上.详细讲解创建link和创建job的操作,以及如何查看sqoop2的工作状态. 1.准备,上一篇超详细讲解Sqoop2部署过程,Sqoop2自动部署源码

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

原文链接: https://www.toutiao.com/i6772128429614563843/ 首先我们已经安装好sqoop了,如果没有安装好参考文档<快速搭建CDH-Hadoop-Hive-Zoopkeeper-Sqoop环境进入Sqoop学习环境> 准备一些基本的认识 1.sqoop分为了sqoop1和sqoop2 2.sqoop2拆分server和client,类似于hiveserver2和beeline 3.sqoop早期是一些封装MR程序,以jar文件的形式,最后才演变成了框

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

1.认识kafka 1.1 kafka简介 Kafka 是一个分布式流媒体平台 kafka官网:http://kafka.apache.org/ (1)流媒体平台有三个关键功能: 发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统. 以容错的持久方式存储记录流. 记录发生时处理流. (2)Kafka通常用于两大类应用: 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道 构建转换或响应数据流的实时流应用程序 要了解Kafka如何做这些事情,让我们深入探讨Kafka的能力. (3)首先是几个概

分类: Linux服务篇,Linux架构篇   1.认识kafka 1.1 kafka简介 Kafka 是一个分布式流媒体平台 kafka官网:http://kafka.apache.org/ (1)流媒体平台有三个关键功能: 发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统. 以容错的持久方式存储记录流. 记录发生时处理流. (2)Kafka通常用于两大类应用: 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道 构建转换或响应数据流的实时流应用程序 要了解Kafka如何做这些事情,让我

我们知道过去对于Kafka的定义是分布式,分区化的,带备份机制的日志提交服务.也就是一个分布式的消息队列,这也是他最常见的用法.但是Kafka不止于此,打开最新的官网. 我们看到Kafka最新的定义是:Apache Kafka® is a distributed streaming platform 分布式流处理平台. 这里也清晰的描述了Kafka的特点:Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序.它具有水平可扩展性.容错性.速度极快,并在数千家公司投入生产. 所以现在的Kafka已经不仅是一

Kafka Connect简介 我们知道过去对于Kafka的定义是分布式,分区化的,带备份机制的日志提交服务.也就是一个分布式的消息队列,这也是他最常见的用法.但是Kafka不止于此,打开最新的官网. 我们看到Kafka最新的定义是:Apache Kafka® is a distributed streaming platform 分布式流处理平台. 这里也清晰的描述了Kafka的特点:Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序.它具有水平可扩展性.容错性.速度极快,并在数千家公司投入生产.

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA