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TDH大数据平台数据入库方案

时间:2017-05-04 01:33:10      阅读:1476      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:本地   系统   多个   共享   导入数据   目录   技术分享   strong   log   

一、数据入库方式

目前批量数据入库TDH大数据平台主要有如下几种方式

技术分享

1、手工入录

一些静态表手工维护的数据,可以直接采用insert导入,或者使用waterdrop客户端工具导入,只适用少数据量的导入和更新

2、dblink

TDH inceptor支持建立dblink直接连接db2,oracle,mysql等关系数据库,对于一些数据量不大的静态表,手工维护的表,可以通过建立dblink的方式获取数据

优点:简单方便

缺点:1)对大数据量的表,效率较差

       2)初次使用相应数据库的dblink时,需要导入对应数据库的驱动jar包到 inceptor 的lib目录,重启才能生效

3、sqoop直接抽取

可以使用sqoop的方式从RDBMS关系型数据库抽取数据到TDH大数据平台

优点:1)支持各种类型的关系型数据库;

       2)数据可以直接导入到HDFS;

缺点:1)sqoop单map导入数据不快,多map导入速度快,但是同时导出的表多时,关系型数据库需要抗压

       2)当生产系统的数据导出要给多个系统使用或者数据重采,每个系统都需要再次从源系统抽取数据,源系统压力较大

       3)对ORACLE的colb,blob等字段,导出速度慢

4)RDBMS-文件服务器-TDH平台

先使用相应的数据库导数工具导出成文本文件,然后把文本文件上传到TDH大数据平台

优点:1)使用数据库相对应的导数工具,数据导出速度快,put到hdfs数据也快 特别适合数据量大,导出表多的情况

        2)当有多个系统需要使用源系统导出的数据时,可以直接共享导出的文件

        3)可以制定统一的数据入库规范

缺点:1)需要文件采集服务器,增加服务器和存储成本

 

二、数据入库流程

3,4 两种是目前主要采用的数据入库方案,详细流程见下图

 

技术分享

 

流程1

1)关系型数据库通过导数工具导出文件到采集服务器

2)采集服务把本地文件put到HDFS上

3)对PUT到hdfs上的文件建立inceptor text映射表

4) 此时可以通过sql的方式根据不同的需要把数据导入 TDH的不同类型的表里了

注:

inceptor是一个强大的分布式数据库引擎,各个不同类型表的数据可以通过inceptor使用SQL的方式互相导,简单方便快捷

 

流程2

1)直接通过sqoop 把RDBMS中的数据导出成hdfs文件

2)对PUT到hdfs上的文件建立inceptor text映射表

3) 此时可以通过sql的方式根据不同的需要把数据导入 TDH的不同类型的表里了

 

流程3

如果是文本文件

参照流程1从第二步开始导入即可

 

TDH大数据平台数据入库方案

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原文地址:http://www.cnblogs.com/felix-xwz/p/6804868.html

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