大数据Sqoop将mysql直接抽取至Hbase

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介: 大数据Sqoop将mysql直接抽取至Hbase

1 HBase 表设计

用户基本信息: tbl_users

-- 1、如果用户表存在先删除
hbase(main):013:0> disable 'tbl_users'
hbase(main):014:0> drop 'tbl_users'
-- 或者清空表
hbase(main):015:0> truncate 'tbl_users'
-- 2、创建用户表
hbase(main):016:0> create 'tbl_users','detail'
hbase(main):019:0> desc "tbl_users"
Table tbl_users is ENABLED
tbl_users
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'detail', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY =>
'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL
=> 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE =>
'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'}
hbase(main):020:0> count "tbl_users"
950 row(s) in 0.1910 seconds

HBase表中有1个Region:

2 Sqoop直接导入

可以使用SQOOP将MySQL表的数据导入到HBase表中,指定 表的名称、列簇及RowKey ,范

例如下所示:

/export/servers/sqoop/bin/sqoop import \
-D sqoop.hbase.add.row.key=true \
--connect jdbc:mysql://bigdata-cdh01.itcast.cn:3306/tags_dat \
--username root \
--password 123456 \
--table tbl_users \
--hbase-create-table \
--hbase-table tbl_users \
--column-family detail \
--hbase-row-key id \
--num-mappers 2

参数含义解释:

1、-D sqoop.hbase.add.row.key=true

是否将rowkey相关字段写入列族中,默认为false,默认情况下你将在列族中看不到任何row

key中的字段。注意,该参数必须放在import之后。

2、–hbase-create-table 如果hbase中该表不存在则创建

3、–hbase-table 对应的hbase表名

4、–hbase-row-key hbase表中的rowkey,注意格式

5、–column-family hbase表的列族

知识拓展:如何使用SQOOP进行增量导入数据至HBase表,范例命令如下:

/export/servers/sqoop/bin/sqoop import \
-D sqoop.hbase.add.row.key=true \
--connect jdbc:mysql://bigdata-cdh01.itcast.cn:3306/tags_dat \
--username root \
--password 123456 \
--table tbl_logs \
--hbase-create-table \
--hbase-table tag_logs \
--column-family detail \
--hbase-row-key id \
--num-mappers 20 \
--incremental lastmodified \
--check-column log_time \
--last-value '2019-08-13 00:00:00' \ 

相关增量导入参数说明:

1、–incremental lastmodified 增量导入支持两种模式 append 递增的列;lastmodified

时间戳。

2、–check-column 增量导入时参考的列

3、–last-value 最小值,这个例子中表示导入2019-08-13 00:00:00到今天的值

注:

使用SQOOP导入数据到HBase表中,有一个限制:

需要指定RDBMs表中的某个字段作为HBase表的ROWKEY,如果HBase表的ROWKEY为多

个字段组合,就无法指定,所以此种方式有时候不能使用。

3 另一种常用思路批量导入

大数据Sqoop借助Hive将Mysql数据导入至Hbase

借助到hive生成hfile进行导入.


目录
相关文章
|
9月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅
本文全面剖析数据库课程设计 MySQL,展现其奇幻魅力与严峻挑战。通过实际案例凸显数据库设计重要性,详述数据安全要点及学习目标。深入阐述备份与恢复方法,并分享优秀实践项目案例。为开发者提供 MySQL 数据库课程设计的全面指南,助力提升数据库设计与管理能力,保障数据安全稳定。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:开启数据宇宙的传奇之旅
|
8月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
8月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
大数据新视界 --面向数据分析师的大数据大厂之 MySQL 基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂
本文详细介绍了在 MySQL 中创建数据库和表的方法。包括安装 MySQL、用命令行和图形化工具创建数据库、选择数据库、创建表(含数据类型介绍与选择建议、案例分析、最佳实践与注意事项)以及查看数据库和表的内容。文章专业、严谨且具可操作性,对数据管理有实际帮助。
大数据新视界 --面向数据分析师的大数据大厂之 MySQL 基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂
|
9月前
|
关系型数据库 MySQL 数据安全/隐私保护
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望
本文深入探讨数据库课程设计 MySQL 的数据安全。以医疗、电商、企业案例,详述用户管理、数据加密、备份恢复及网络安全等措施,结合数据安全技术发展趋势,与《大数据新视界 -- 大数据大厂之 MySQL 数据库课程设计》紧密关联,为 MySQL 数据安全提供全面指南。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:数据安全深度剖析与未来展望
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
167 3
|
9月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
9月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。
|
9月前
|
关系型数据库 MySQL 大数据
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)
本文延续前篇,深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用,介绍多种索引类型及避免索引失效等;调整数据库参数,如缓冲池、连接数和日志参数;还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章,强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导,确保数据库高效运行。
|
Java 大数据 分布式数据库
Spring Boot 与 HBase 的完美融合:探索高效大数据应用开发的新途径
【8月更文挑战第29天】Spring Boot是一款广受好评的微服务框架,以其便捷的开发体验著称。HBase则是一个高性能的大数据分布式数据库系统。结合两者,可极大简化HBase应用开发。本文将对比传统方式与Spring Boot集成HBase的区别,展示如何在Spring Boot中优雅实现HBase功能,并提供示例代码。从依赖管理、连接配置、表操作到数据访问,Spring Boot均能显著减少工作量,提升代码可读性和可维护性,使开发者更专注业务逻辑。
883 1
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
296 0