大数据组件Sqoop-安装与验证

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,数据同步 small 3个月
推荐场景:
数据库上云
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据组件Sqoop-安装与验证

1.Sqoop组件介绍


Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和关系型数据库(如MySQL、Oracle等)之间进行数据传输的工具。它提供了简单易用的命令行界面,可以将结构化数据从关系型数据库导入到Hadoop中的分布式文件系统(如HDFS),或者将数据从Hadoop导出到关系型数据库。


Sqoop由以下组件构成:


Sqoop核心组件(Core):Sqoop核心组件包括连接管理器(Connection Manager)、作业调度(Job Scheduling)、任务划分(Task Partitioning)和执行引擎(Execution Engine)等。它们一起协调Sqoop的数据传输过程。


连接管理器(Connection Manager):连接管理器负责与关系型数据库建立连接,并管理数据库连接信息。Sqoop支持多种关系型数据库,每种数据库都有对应的连接管理器。


作业调度(Job Scheduling):作业调度模块负责管理和调度Sqoop的数据传输作业。它可以按照预定的时间表执行作业,也可以手动触发作业的执行。


任务划分(Task Partitioning):任务划分模块将数据导入或导出过程划分为多个任务,并将这些任务分配给可用的计算资源执行。任务划分考虑了数据的并行性和负载均衡性,以提高数据传输的效率。


执行引擎(Execution Engine):执行引擎是Sqoop的核心组件之一,它负责实际执行数据传输作业。Sqoop支持多种执行引擎,包括MapReduce、YARN和Spark等。根据Hadoop集群的配置和需求,可以选择合适的执行引擎。


导入器(Importer)和导出器(Exporter):导入器和导出器是Sqoop的两个关键模块。导入器用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中,导出器用于将Hadoop中的数据导出到关系型数据库。


元数据存储(Metastore):元数据存储用于存储Sqoop的元数据信息,如连接信息、作业信息、导入导出的数据信息等。Sqoop支持多种元数据存储方式,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)和Hadoop的分布式文件系统(如HDFS)。


2.环境介绍


本次实验使用到的环境有:
(1)Oracle Linux 7.4
(2)Hadoop 2.7.4
(3)Sqoop1.4.6


3.搭建步骤


1.软件Sqoop1.4.6版本下载链接:

http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.6

2.解压文件到/opt目录下。

tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/sqoop

3.修改系统环境变量配置文件。

vi .bashrc 


4.配置系统环境变量(按 i 进入编辑模式),保存文件。

#Sqoop
export SQOOP_HOME=/opt/sqoop
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin


5.刷新文件使其立即生效。

source .bashrc

6.验证安装是否成功。

sqoop version


至此Sqoop的安装与验证就结束了

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
82 0
|
8天前
|
SQL 数据采集 分布式计算
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中,大数据平台层为核心,负责数据的存储和计算,支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型,应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
|
8天前
|
SQL 分布式计算 大数据
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件,包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka;计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream;分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
|
1月前
|
SQL 存储 分布式计算
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
大数据-157 Apache Kylin 背景 历程 特点 场景 架构 组件 详解
25 9
|
1月前
|
消息中间件 监控 Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
65 1
|
2月前
|
存储 分布式计算 资源调度
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
123 11
|
3月前
|
前端开发 大数据 数据库
🔥大数据洪流下的决战:JSF 表格组件如何做到毫秒级响应?揭秘背后的性能魔法!💪
【8月更文挑战第31天】在 Web 应用中,表格组件常用于展示和操作数据,但在大数据量下性能会成瓶颈。本文介绍在 JavaServer Faces(JSF)中优化表格组件的方法,包括数据处理、分页及懒加载等技术。通过后端分页或懒加载按需加载数据,减少不必要的数据加载和优化数据库查询,并利用缓存机制减少数据库访问次数,从而提高表格组件的响应速度和整体性能。掌握这些最佳实践对开发高性能 JSF 应用至关重要。
70 0
|
5月前
|
存储 分布式计算 大数据
Hadoop 生态圈中的组件如何协同工作来实现大数据处理的全流程
Hadoop 生态圈中的组件如何协同工作来实现大数据处理的全流程
|
5月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用问题之如何确保数据完整性验证有效
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
5月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
【大数据】Hadoop下载安装及伪分布式集群搭建教程
【大数据】Hadoop下载安装及伪分布式集群搭建教程
220 0

热门文章

最新文章