数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法学研究Sqoop与Hadoop生态系统的集成
在Hadoop和大数据概念出现之前，数据通常存储在关系数据库管理系统中。引入大数据概念后，需要更简洁高效地存储数据。然而，所有存储在关系数据库管理系统中的数据都需要迁移到Hadoop存档。
使用Sqoop，我们可以迁移这些大量数据。Sqoop将数据从关系数据库管理系统迁移到Hadoop服务器。因此，它促进了大数据量从一个来源到另一个来源的传输。以下是Sqoop的基本功能：
Sqoop还可以帮助我们将SQL查询的结果连接到分布式Hadoop文件系统。
Sqoop允许我们将处理后的数据直接加载到Hive或HBase中。
它借助Kerberos实现数据安全。
借助Sqoop，我们可以压缩处理后的数据。
Sqoop功能强大且高效。
Sqoop工作原理说明
Sqoop中进行的操作通常易于使用。Sqoop使用命令行界面处理用户命令。Sqoop也可以使用Java API与用户通信。当它接收到用户的命令时，它由Sqoop管理并进一步处理。Sqoop只会根据允许数据集成的用户命令导入和导出数据。
Sqoop的工作方式如下：首先将用户的参数分离到命令行界面，然后将这些参数提交到附加部分，其中参数仅对Map活动开放。当Map找到一个参数时，它会根据用户在命令行可见连接器中指定的数量作为冲突，给我们一个发出多个Map的命令。
如果这些函数用于Import命令，则每个Map函数都会提供特定数据片段，以在命令行界面中输入用户定义的键。Sqoop使用相同的处理方法来最大化进程效率，其中数据均匀地分布在所有Mapper上。在此之后，每个Map都使用指向Java网站的链接创建到站点的单个链接，并下载提供给Sqoop的每个数据片段。
下载数据后，数据将根据命令行中给出的参数写入HDFS、HBase或Hive。因此，Sqoop导入操作完成。导出数据到Sqoop的方式相同。Sqoop导出工具通过允许将文件从分布式Hadoop系统返回到相关网站管理系统来执行此功能。
记录是在导入过程中作为输入提供的文件。用户提交他的工作，并被吸引到Map任务中，从Hadoop数据库导入数据文件，并将这些数据文件发送到任何组织的数据。目标与MySQL、SQL Server、Oracle等兼容。Sqoop目前有两个主要项目：
导入
Sqoop导入命令帮助执行此功能。借助导入命令，我们可以将表从相关网站管理系统导入到Hadoop数据服务器。Hadoop格式的记录存储在文本文件中，每个记录都作为Hadoop数据服务器中的单独记录导入。
我们还可以在导入数据时在Hive上创建上传和拆分。Sqoop还支持增量数据导入，因此如果我们导入一个网站并想要添加更多行，那么借助这些功能，我们只能向现有网站添加新行，而不是整个网站。
导出
Sqoop导出命令协助实现。我们可以使用此导出命令将数据从Hadoop数据库文件系统传输到相关信息管理系统。在任务完成之前，要发送的数据将被处理成记录。数据传输分两个步骤进行：第一步是检查元数据站点，第二步涉及数据传输。
Sqoop的优势
以下是Sqoop的优势：
借助Sqoop，我们可以通过各种预定的数据存储（如Teradata、Oracle等）执行数据传输任务。
Sqoop有助于更快更经济地执行ETL任务。
借助Sqoop，我们可以执行相同的数据处理，从而增强整个过程。
Sqoop在其操作中使用MapReduce方法，支持容错。
Sqoop的劣势
以下是Sqoop的劣势：
在实现过程中发生的故障需要独特的解决方案来处理问题。
Sqoop使用JDBC连接来建立与网站管理系统的连接，效率低下。
Sqoop的导出性能取决于相关网站管理系统的硬件配置。
结论
以上就是Sqoop与Hadoop生态系统集成的简要信息。如果您想了解更多关于大数据技术的信息，请务必访问我们的官方网站了解更多。
浏览量：219
