使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群

集群环境:

 

    hadoop1.0.0

 

    hbase0.92.1

 

    zookeeper3.4.3

 

    hive0.8.1

 

    sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar

 

   

 

   首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了。如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939

 

    将hadoopHbase,zookeeper以及Oracle jar文件copy到sqoop/lib下:

 

         

 

 

 

         通过如下命令来访问oracle

 

           ./sqoop list-tables --connect jdbc:oracle:thin:@YourOracleIPAddress:1521:orcl --username scott --password=tiger

 

          运行时截图:                     

 

 

  

 

     接下来是使用sqoop将oracle数据库中的表导入hdfs(Hive)

集群基本环境:

       这个可以参考上一篇日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7668885

    在使用sqoop连接Oracle时,也就是使用sqoop将oracle数据库中的数据导入到hdfs出的问题:

ERROR tool.ImportTool: Imported Failed: Attempted to generate class with no columns

     相应的语句:

./sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@YourOracleIpAdd:1521:orcl  --username username --password userpass --table afc_info  -m 1

此时的数据库表名小写,

    

换另外一张表也是

 

 

 当把上面的语句改为:

./sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@YourOracleIPAddress:1521:orcl  --username username --password userpass --table afc_code -m 1 ACAD --password acad123 --table 

ACA_CODE -m 1

    呵呵,还真通过了

        

 

 

查看hdfs集群:

 

 

      而服务器上oracle数据库中的数据为:

           

 

hadoop以及相关组件介绍以及个人理解

前言

  本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富。但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习。个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,同时也希望能够和跟我一样刚入门的同学一起分享探讨。

注:我目前学习主要是参考官网文档,《Hadoop实战》,《Hadoop权威指南》

注2:本人主要是学习Hadoop的相关生态系统,去了解分布式计算大数据计算平台的底层的一些东西,所以期间我会抛弃一些运维相关的学习包括详细的部署,hadoop集群的安全策略等。

 

初始Hadoop

  google的三篇论文(GFS,MapReduce,BigTable)很快促进了hadoop的面世,hadoop实际上起源于Nutch项目,于2006年2月正式启动,2008年开始hadoop正式火起来了。

Apache Hadoop和Hadoop 生态系统

  • Common:一系列组件和接口,用于分布式文件系统和通用I/O
  •  Avro : 一种序列化系统,用于支持高效,跨语言的RPC和持久化数据存储
  •  MapReduce : 分布式数据处理模型和习性环境,也就是计算框架
  • HDFS : 分布式文件系统
  • Pig :数据流语言和运行环境,用以探究非常庞大的数据集。pig运行在MapReduce和HDFS之上
  • Hive : 一种分布式呢的 、按列存储的数据仓库。HIVE管理HDFS中存储的数据,并提供基于SQL的查询语言
  • HBase:一种分布式的、按列存储的数据库。HBase使用HDFS作为底层存储,同时支持MapReduce的批量式计算和点查询,类似BigTable
  • ZooKeeper:一种分布式的、可用性高的协调服务。ZooKeeper提供分布式锁之类的基本服务用户构建分布式应用,对于java后端的 ,rpc相关的都是使用到ZooKeeper
  • Sqoop:该工具用于在结构化数据存储和HDFS之间高效批量传输数据,也就是数据同步的工具
  • Oozie:该服务用于运行和调度Hadoop作业,可以理解为一个工作流调度系统

HDFS和MapReduct体系结构

  HDFS和MapReduce时Hadoop的两大核心,整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS俩实现分布式存储的底层支持的,并且会通过MapReduce来实现分布式并行任务处理的程序支持。

首先我们先来看一下HDFS的体系结构,HDFS采用了主从结构模型,HDFS集群是由一个NameNode(主)和若干个DataNode组成的,NameNode管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode管理存储的数据;如下图:

接下来介绍一下MapReduce的体系结构,MapReduce框架是由一个单独运行在主节点的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。JobTracker负责调度构成一个作业的所有任务,从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个job被提交时,JobTracker接收到提交作业和其配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

 

浅谈一下HDFS,HBase和Hive

  刚开始接触这些概念的时候,感觉稀里糊涂,不清楚这几个之间到底是什么区别,之所以会产生混淆,因为这几个都是跟Hadoop的数据管理有关,下面我们就简单分析一下。

HDFS的数据管理

  我们知道操作系统都有自己的文件管理系统,而HDFS就是hadoop的分布式文件管理系统,举个例子,我们有个100GB的文件,用HDFS可能是放到100台机器上存储的,而我们不需要关心它是怎么存储以及怎么读取的。我们从NameNode,client,DataNode来简单介绍一下HDFS对数据的管理。

文件写入:

   client向NameNode发起文件写入的请求   -----> NameNode根据文件大小和文件块配置,返回给client相关的DataNode的信息----->client将文件划分多个block,写入DataNode

文件读取:

    client向NameNode发起文件读取请求--->NameNode返回DataNode信息----->client读取文件

文件块block复制

    NameNode发现部分文件的block有问题或者DataNode失效--->通知DataNode相互复制block------>DataNode开始直接相互复制

HBase的数据管理

  HBase时一个类似Bigtable的分布式数据库,它的大部分特性和Bigtable一样,是一个稀疏的、长期存储的、多维度的排序映射表,这张表的索引时行关键字,列关键字和时间戳。

HBase的一些特性可以参考这篇文章http://blog.csdn.net/macyang/article/details/6066622,说实话,我现在对HBase的理解还是很模糊的,因为也没有场景遇到过。暂且先在此记一下相关概念。

Hbase体系结构三大重要组成部分:HRegion   HBaseMaster   HBase Client

Hive的数据管理

毫无疑问,Hive将是我们使用最多的工具,包括我在Maxcompute上开发,其实主要工作也是类似Hive QL,Hive的定义很简单,它是建立在Hadoop上的数据仓库基础框架,它提供了一系列的工具,来进行数据的ETL。Hive定义了简单的类SQL的查询语言,简称Hive QL。因为Hive是一个数据仓库框架,所以按照使用层次我们可以从元数据存储、数据存储和数据交换三个方面来介绍。

1.元数据存储

  元数据其实就是数据仓库中表名称,表的列,表的分区,表分区的属性等,Hive将元数据存储在RDMS中。

2.数据存储

  Hive咩有专门的数据存储格式,也没有未数据建立索引,用户在创建表的时候只需要告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,它就能解析数据了。

其次,Hive中所有的数据都存储在HDFS中(因为Hive其实只是一个数仓的框架,它是不包括存储的,我们可以简单的理解为通过列和行的分隔符,将文件中的每行数据映射成表的一条记录)

3.数据交换

  我们通常使用Hive客户端链接HiveServer,当然也可以通过web界面去写sql,Hive的大部分查询实际上都是利用MapReduce进行计算的

另外,下图是Hive的数据交换图,我们可以简单的看一下

 

 
分类: hadoop学习