❶ 大數據常用同步工具
一、離線數據同步
DataX
阿里的Datax是比較優秀的產品，基於python，提供各種數據村塾的讀寫插件，多線程執行，使用起來也很簡單，操作簡單通常只需要兩步；
創建作業的配置文件（json格式配置reader,writer）；
啟動執行配置作業。
非常適合離線數據，增量數據可以使用一些編碼的方式實現，
缺點：僅僅針對insert數據比較有效，update數據就不適合。缺乏對增量更新的內置支持，因為DataX的靈活架構，可以通過shell腳本等方式方便實現增量同步。
參考資料：
github地址：https://github.com/alibaba/DataX
dataX3.0介紹：https://www.jianshu.com/p/65c440f9bce1
datax初體驗：https://www.imooc.com/article/15640
文檔：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md
Sqoop
Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql…)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
地址：http://sqoop.apache.org/
Sqoop導入：導入工具從RDBMS到HDFS導入單個表。表中的每一行被視為HDFS的記錄。所有記錄被存儲在文本文件的文本數據或者在Avro和序列文件的二進制數據。
Sqoop導出：導出工具從HDFS導出一組文件到一個RDBMS。作為輸入到Sqoop文件包含記錄，這被稱為在表中的行。那些被讀取並解析成一組記錄和分隔使用用戶指定的分隔符。
Sqoop支持全量數據導入和增量數據導入（增量數據導入分兩種，一是基於遞增列的增量數據導入（Append方式）。二是基於時間列的增量數據導入（LastModified方式）），同時可以指定數據是否以並發形式導入。
Kettle
Kettle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，數據抽取高效穩定。
Kettle的Spoon有豐富的Steps可以組裝開發出滿足多種復雜應用場景的數據集成作業，方便實現全量、增量數據同步。缺點是通過定時運行，實時性相對較差。
NiFi
Apache NiFi 是一個易於使用、功能強大而且可靠的數據拉取、數據處理和分發系統，用於自動化管理系統間的數據流。它支持高度可配置的指示圖的數據路由、轉換和系統中介邏輯，支持從多種數據源動態拉取數據。
NiFi基於Web方式工作，後台在伺服器上進行調度。 用戶可以為數據處理定義為一個流程，然後進行處理，後台具有數據處理引擎、任務調度等組件。
幾個核心概念：
Nifi 的設計理念接近於基於流的編程 Flow Based Programming。
FlowFile：表示通過系統移動的每個對象，包含數據流的基本屬性
FlowFile Processor（處理器）：負責實際對數據流執行工作
Connection（連接線）：負責不同處理器之間的連接，是數據的有界緩沖區
Flow Controller（流量控制器）：管理進程使用的線程及其分配
Process Group（過程組）：進程組是一組特定的進程及其連接，允許組合其他組件創建新組件
參考資料
Nifi簡介及核心概念整理
官方網站：http://nifi.apache.org/index.html
二、實時數據同步
實時同步最靈活的還是用kafka做中間轉發，當數據發生變化時，記錄變化到kafka，需要同步數據的程序訂閱消息即可，需要研發編碼支持。這里說個mysql資料庫的同步組件，阿里的canal和otter
canal
https://github.com/alibaba/canal
數據抽取簡單的來說，就是將一個表的數據提取到另一個表中。有很多的ETL工具可以幫助我們來進行數據的抽取和轉換，ETL工具能進行一次性或者定時作業抽取數據，不過canal作為阿里巴巴提供的開源的數據抽取項目，能夠做到實時抽取，原理就是偽裝成mysql從節點，讀取mysql的binlog，生成消息，客戶端訂閱這些數據變更消息，處理並存儲。下面我們來一起搭建一下canal服務
早期，阿里巴巴B2B公司因為存在杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求。不過早期的資料庫同步業務，主要是基於trigger的方式獲取增量變更，不過從2010年開始，阿里系公司開始逐步的嘗試基於資料庫的日誌解析，獲取增量變更進行同步，由此衍生出了增量訂閱&消費的業務，從此開啟了一段新紀元。
ps. 目前內部版本已經支持mysql和oracle部分版本的日誌解析，當前的canal開源版本支持5.7及以下的版本(阿里內部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)
基於日誌增量訂閱&消費支持的業務：
資料庫鏡像
資料庫實時備份
多級索引 (賣家和買家各自分庫索引)
search build
業務cache刷新
價格變化等重要業務消息
otter
https://github.com/alibaba/otter
otter是在canal基礎上又重新實現了可配置的消費者，使用otter的話，剛才說過的消費者就不需要寫了，而otter提供了一個web界面，可以自定義同步任務及map表。非常適合mysql庫之間的同步。
另外：otter已在阿里雲推出商業化版本 數據傳輸服務DTS， 開通即用，免去部署維護的昂貴使用成本。DTS針對阿里雲RDS、DRDS等產品進行了適配，解決了Binlog日誌回收，主備切換、VPC網路切換等場景下的同步高可用問題。同時，針對RDS進行了針對性的性能優化。出於穩定性、性能及成本的考慮，強烈推薦阿里雲用戶使用DTS產品。
❷ sqoop支不支持關系型資料庫之間
（一）從關系型資料庫導入至HDFS
1.將下面的參數保持為 import.script
import
--connect
jdbc:mysql://192.168.1.14:3306/test
--username
root
--password
1234
-m
1
--null-string
''
--table
user
--columns
"id,username,age"
--target-dir
/user/root/sqoop_test -- 此目錄不能存在
2. 執行sqoop --options-file ./import.script
（二）從HDFS 導入至關系型資料庫
1.將下面的參數保持為 export.script
export
--connect
jdbc:mysql://192.168.1.14:3306/test
--username
root
--password
1234
--null-string
''
--table
user
--columns
"id,username,age"
--export-dir
/user/root/sqoop_test
2. 執行sqoop --options-file ./import.script
將jar 文件 mysql-connector-java.jar（mysql 驅動） sqljdbc4.jar（sqlserver 驅動）拷貝至 /var/lib/sqoop/ 下
❸ sqoop支持的資料庫有什麼
1、Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
2、所以sqoop可以支持大多數的傳統關系型資料庫。如：Mysql、Oracle、Postgres等。
❹ sqoop import一次默認從資料庫抽取多少行
Sqoop除了能夠將數據從關系型資料庫導入到HDFS和Hive中，還能夠導入到HBase表中。
--hbase-table：通過指定--hbase-table參數值，指明將數據導入到HBase表中，而不是HDFS上的一個目錄。輸入表中的每一行將會被轉換成一個HBase Put操作的輸出表的一行。
--hbase-row-key：你可以使用--hbase-row-key參數，手動的指定row key。默認的情況下，Sqoop會將split-by 列作為HBase rowkey列。如果沒有指定split-by值，它將會試圖識別關系表的關鍵字。
如果源表是組合關鍵字，--hbase-row-key 參數後面值是用逗號分隔的組合關鍵字屬性的列表，在這樣種情況下，通過合並組合關鍵字屬性的值來產生HBase的Row key，每個值之間使用下劃線分隔開來。
❺ 大數據三大核心技術：拿數據、算數據、賣數據！
大數據的由來
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
1
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據的應用領域
大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、 汽車 、餐飲、電信、能源、體能和 娛樂 等在內的 社會 各行各業都已經融入了大數據的印跡。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車 行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛 汽車 ，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
體育 娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種 題財的 影視作品，以及預測比賽結果。
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了 社會 生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。
大數據方面核心技術有哪些？
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。
數據採集與預處理
對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。
Flume NG
Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費(收集)數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。
NDC
Logstash
Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。
Sqoop
Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業(極其容錯的分布式並行計算)來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。
流式計算
流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。
Strom集群結構是有一個主節點(nimbus)和多個工作節點(supervisor)組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology(包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等)。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker(jvm進程)執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出(或被kill掉)，supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。
Zookeeper
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。
數據存儲
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。
Phoenix
Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。
Yarn
Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。
Mesos
Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。
Redis
Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。
Atlas
Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。
Ku
Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。
在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。
數據清洗
MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map(映射)」和」Rece(歸約)」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。
隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。
Oozie
Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成(因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天))。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。
Azkaban
Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等;Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。
流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面(開發、運維)的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求
數據查詢分析
Hive
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。
Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。
Impala
Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成)，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。
Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。
Spark
Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。
Nutch
Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。
Solr
Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。
Elasticsearch
Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。
還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用;深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。
數據可視化
對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數等。
在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。
基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。
控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。
簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。
❻ Sqoop工作原理是什麼
Sqoop是一款用於把關系型資料庫中的數據導入到hdfs中或者hive中的工具，當然也支持把數據從hdfs或者hive導入到關系型資料庫中。
Sqoop也是基於Maprece來做的數據導入。
關於sqoop的原理
sqoop的原理比較簡單，就是根據用戶指定的sql或者欄位參數，從資料庫中讀取數據導入到hive或者hdfs中。也支持基於資料庫導出工具導出，不過受限於資料庫的版本。
在導出的過程中，sqoop會自動切分maprece任務。比如某個欄位的主鍵是從1到1000，那麼當設置num-mappers為2時，第一個mr任務會讀取1-500的數據，第二個mr任務會讀取500-1000的數據。如果是字元串還有其他的劃分方法.
關於架構
sqoop目前有兩個大版本，第一個版本比較簡單，只能使用命令行
第二個版本引入了sqoop server，統一處理連接等信息，並提供多種連接方式，還引入了許可權控制，另外規范了連接的各項配置。
❼ sqoop和kettle的區別
Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫。
Kettle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，數據抽取高效穩定。Kettle 中文名稱叫水壺，
❽ 大數據核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。
一、數據採集與預處理
對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。
Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。
NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。
Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。
Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。
流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。
Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。
當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。
二、數據存儲
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。
Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。
Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。
Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。
Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。
Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。
Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。
在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。
三、數據清洗
MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。
隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。
Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。
Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。
流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。
四、數據查詢分析
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。
Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。
Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。
Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。
Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。
Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。
Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。
Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。
還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。
五、數據可視化
對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。
在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。
基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。
控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。
❾ 使用sqoop將hive中的數據導入關系型資料庫怎麼去重
直接導入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name--username user_name --table table_name --hive-import -m 5
內部執行實際分三部，1.將數據導入hdfs（可在hdfs上找到相應目錄），2.創建hive表名相同的表，3，將hdfs上數據傳入hive表中
sqoop根據postgresql表創建hive表
sqoop create-hive-table --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-table hive_table_name( --hive-partition-key partition_name若需要分區則加入分區名稱)
導入hive已經創建好的表中
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --table table_name --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
使用query導入hive表
sqoop import --connect jdbc:postgresql://ip/db_name --username user_name --query "select ,* from retail_tb_order where \$CONDITIONS" --hive-import -m 5 --hive-table hive_table_name (--hive-partition-key partition_name --hive-partition-value partititon_value);
注意：$CONDITIONS條件必須有，query子句若用雙引號，則$CONDITIONS需要使用\轉義，若使用單引號，則不需要轉義。
❿ 什麼是 sqoop
Sqoop是一個用來將Hadoop和關系型資料庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。