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java - 真正的大数据如何在数据科学家老死之前导入HDFS?

coder 2024-01-10 原文

我是 Hadoop 的新手并且相信我开始看到数据分析(“离线”)与超低延迟的网络应用程序世界有多少不同.我仍在努力理解的一件重要事情是,真正的“大数据”最初是如何进入 HDFS 的。

假设我在各种系统(RDBMS、NoSQL、日志数据等)中存储了 500TB 的数据。我的理解是,如果我想编写 MR 作业来查询和分析这些数据,我需要先将其全部导入/摄取到 HDFS。

但即使我在每个不同的系统和我的 Hadoop 集群之间有一个 1Gbps 的网络连接,这也是 500TB = 500 * 1000Gb = 500,000 GB 的数据,在 1Gbps 下,是 500,000 秒或 ~138 小时将所有数据移植到我的 HDFS 集群上。差不多一周了。

而且,如果我对大数据的理解是正确的,那么 TB 级实际上相当低调,许多大数据系统都扩展到 PB 级。现在我们需要几个月,甚至 ,才能对它们运行 MR 作业。如果我们拥有超过 PB 数量级的系统,那么我们正在考虑让“飞行火箭滑板车”在数据还没有准备好可供查询之前就到处嗡嗡作响。

我是否遗漏了一些基本的东西?这对我来说似乎不对。

最佳答案

通常在生成数据时加载数据。但是,有一些工具可以帮助加载到 HDFS。

Apache Flume - https://flume.apache.org/ - 专为聚合大量日志数据而设计。 Flume 有许多捆绑的“源”,可用于使用日志数据,包括从文件、目录、队列系统读取,甚至接受来自 TCP/UDP/HTTP 的传入数据。有了它,您可以在许多主机上设置 Flume 以并行化数据聚合。

Apache Sqoop - http://sqoop.apache.org/ - 专为从结构化数据存储(例如关系数据库)批量加载而设计。 Sqoop 使用连接器将数据连接、构建和加载到 HDFS。内置的可以连接到任何符合 JDBC 4 规范的东西。

500TB 的数据需要加载很多数据,但如果它分布在多个系统和格式中,使用 Sqoop 和/或 Flume 应该可以相对快速地完成工作。

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