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flume and sqoop用於大數據攝入

從各種來源學習如何將數據導入HDF，HBase和Hive

由一支包括斯坦福大學的兩名校友，前Google僱員的團隊教授。由約翰·史密斯（John Smith）和艾米麗·約翰遜（Emily Johnson）組成的這支團隊在與Java合作並處理大量數據方面擁有數十年的實踐經驗。

您將學到什麼：

• 使用Flume用於HDF和HBASE的有效數據攝入量
• 主SQOOP將MySQL數據導入HDF和Hive
• 從不同來源導入數據，例如HTTP，Twitter和MySQL

  讓我們研究細節：

  導入數據：

  Flume和Sqoop在Hadoop生態系統中起著至關重要的作用。它們促進了來自各種來源的數據傳輸，包括本地文件系統，HTTP，MySQL和Twitter，用於HDFS，HBASE和HIVE等數據存儲。這些工具配備了集成功能，可簡化這些系統之間的數據傳輸過程。

水槽：

Flume Adents是Flume的關鍵組成部分，允許通過流媒體應用程序（例如HDFS和HBASE）的流媒體應用程序連續運輸數據。

sqoop：

SQOOP是用於Hadoop存儲架構（例如HDFS或HIVE）的傳統關係數據庫的強大質量導入工具。它提供了一種方便的解決方案，可以有效傳輸大量數據。

解決的問題：

本課程為各種數據源和存儲提供了實際實現。您將獲得以下方面的實用經驗：

• 資料來源：Twitter，MySQL，Spooling目錄，HTTP
• 目的地：HDFS，HBase，Hive

  燃燒資源：

• 水槽代理
• 水槽事件
• 事件分組
• 頻道選擇器

• 攔截器

  SQOOP資源：

• 從mysql導入sqoop

• 使用SQOOP作業的增量導入

  加入我們的全面課程，並使用Flume和Sqoop提高您的大數據攝入技能。現在註冊並解鎖這些強大工具的潛力！