通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增,因此Hadoop( 分布式文件系统 )自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询,如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiati
通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增,因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询,如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiative正脱颖而出,新一代的资源管理Apache YARN 支持这些。
为了支持这种日渐强调实时性操作,我们正发布一个新MySQL Applier for Hadoop(用于Hadoop的MySQL Applier)组件。它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop / Hive / HDFS。Applier 组件补充现有基于批处理Apache Sqoop的连接性。
这个组件(MySQL Applier for Hadoop)的复制是通过连接MySQL主服务,一旦二进制日志被提交,就读取二进制日志事务,并且把它们写到HDFS.
这个组件使用libhdfs提供的API,一个C库操作HDFS中的文件。这库由Hadoop版本预编译生成的。
它连接MySQL主服务读二进制日志,然后:
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提取发生在主服务上的行插入事件
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解码事件,提取插入到行的每个字段的数据,并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。
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把它追加到HDFS 中一个文本文件。
数据库被映射为单独的目录,它们的表映射为子目录,保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafile1.txt)。数据可以用逗号格式分隔;或其他格式,那可用命令行参数来配置的。
从这个blog可以了解更多有关该组设计信息。
在这个blog已经详细讨论安装,配置,实施信息。与Hive集成也有文档。
你也可以从这个视频教程明白它的作用
原文地址:MySQL数据库实时同步数据到Hadoop分布式文件系统的工具Applier, 感谢原作者分享。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于架构原理的相关内容,MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

在mysql中,可以利用char()和REPLACE()函数来替换换行符;REPLACE()函数可以用新字符串替换列中的换行符,而换行符可使用“char(13)”来表示,语法为“replace(字段名,char(13),'新字符串') ”。

方法:1、利用right函数,语法为“update 表名 set 指定字段 = right(指定字段, length(指定字段)-1)...”;2、利用substring函数,语法为“select substring(指定字段,2)..”。

mysql的msi与zip版本的区别:1、zip包含的安装程序是一种主动安装,而msi包含的是被installer所用的安装文件以提交请求的方式安装;2、zip是一种数据压缩和文档存储的文件格式,msi是微软格式的安装包。

转换方法:1、利用cast函数,语法“select * from 表名 order by cast(字段名 as SIGNED)”;2、利用“select * from 表名 order by CONVERT(字段名,SIGNED)”语句。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于MySQL复制技术的相关问题,包括了异步复制、半同步复制等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了mysql高级篇的一些问题,包括了索引是什么、索引底层实现等等问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

在mysql中,可以利用REGEXP运算符判断数据是否是数字类型,语法为“String REGEXP '[^0-9.]'”;该运算符是正则表达式的缩写,若数据字符中含有数字时,返回的结果是true,反之返回的结果是false。


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