Обзор SQOOP в Hadoop

СКОП:

Раньше, когда не было Hadoop или понятия больших данных, на тот момент все данные использовались для хранения в системе управления реляционными базами данных. Но в настоящее время, после введения концепции больших данных, данные необходимо хранить более кратким и эффективным способом. Так появляется Sqoop.

Таким образом, все данные, хранящиеся в системе управления реляционными базами данных, необходимо было перенести в структуру Hadoop. Таким образом, передача такого большого объема данных вручную невозможна, но с помощью Sqoop мы можем это сделать. Таким образом, Sqoop определяется как инструмент, который используется для выполнения операций передачи данных из системы управления реляционными базами данных на сервер Hadoop. Таким образом, это помогает в передаче большого количества данных из одной точки источника в другую точку источника.

Некоторые из важных особенностей Sqoop:

• Sqoop также помогает нам подключить результат SQL-запросов к распределенной файловой системе Hadoop.
• Sqoop помогает нам загружать обработанные данные непосредственно в улей или Hbase.
• Он выполняет операцию безопасности данных с помощью Kerberos.
• С помощью Sqoop мы можем выполнять сжатие обрабатываемых данных.
• Sqoop очень мощный и эффективный по своей природе.

В Sqoop выполняются две основные операции:

1. импорт
2. Экспорт

Скуп работает:

В основном операции, которые происходят в Sqoop, обычно удобны для пользователя. Sqoop использовал интерфейс командной строки для обработки команды пользователя. Sqoop также может использовать альтернативные способы, используя Java API для взаимодействия с пользователем. По сути, когда он получает команду от пользователя, она обрабатывается Sqoop, а затем происходит дальнейшая обработка команды. Sqoop сможет выполнять импорт и экспорт данных только на основе команды пользователя, он не может формировать агрегацию данных.

Sqoop — это инструмент, который работает следующим образом: сначала он анализирует аргументы, предоставленные пользователем в интерфейсе командной строки, а затем отправляет эти аргументы на следующий этап, где аргументы вызываются только для задания Map. Как только карта получает аргументы, она затем дает команду на выпуск нескольких картографов в зависимости от числа, определенного пользователем в качестве аргумента в интерфейсе командной строки. После того, как эти задания предназначены для команды «Импорт», каждой задаче сопоставления назначается соответствующая часть данных, которые должны быть импортированы на основе ключа, который определяется пользователем в интерфейсе командной строки. Для повышения эффективности процесса Sqoop использует технику параллельной обработки, при которой данные распределяются поровну между всеми картографами. После этого каждый сопоставитель создает отдельное соединение с базой данных, используя модель соединения с базой данных Java, а затем извлекает отдельную часть данных, назначенных Sqoop. После извлечения данных данные записываются в HDFS, Hbase или Hive на основе аргумента, предоставленного в командной строке. таким образом, процесс импорта Sqoop завершен.

Процесс экспорта данных в Sqoop выполняется так же, как и доступный инструмент экспорта Sqoop, который выполняет операцию, разрешая набор файлов из распределенной системы Hadoop обратно в систему управления реляционной базой данных. Файлы, которые передаются в качестве входных данных во время процесса импорта, называются записями, после чего, когда пользователь отправляет свое задание, оно сопоставляется с задачей сопоставления, которая приносит файлы данных из хранилища данных Hadoop, и эти файлы данных экспортируются в любые структурированные данные. пункт назначения в виде системы управления реляционными базами данных, такой как MySQL, SQL Server, Oracle и т. д.

Давайте теперь подробно разберем две основные операции:

Импорт скупа:

Команда импорта Sqoop помогает в реализации операции. С помощью команды import мы можем импортировать таблицу из системы управления реляционной базой данных на сервер базы данных Hadoop. Записи в структуре Hadoop хранятся в текстовых файлах, и каждая запись импортируется как отдельная запись на сервер базы данных Hadoop. Мы также можем создавать загрузку и разбиение в Hive при импорте данных. новые строки в существующую базу данных, а не всю базу данных.

Экспорт Sqoop:

Команда экспорта Sqoop помогает в реализации операции. С помощью команды экспорта, которая работает в обратном порядке. При этом с помощью команды экспорта мы можем перенести данные из файловой системы базы данных Hadoop в систему управления реляционными базами данных. Данные, которые будут экспортированы, обрабатываются в записи до завершения операции. Экспорт данных выполняется в два этапа: первый — проверка базы данных на наличие метаданных, а второй — перенос данных.

Здесь вы можете получить представление о том, как операция импорта и экспорта выполняется в Hadoop с помощью Sqoop.

Преимущества Sqoop:

• С помощью Sqoop мы можем выполнять операции передачи данных с различными структурированными хранилищами данных, такими как Oracle, Teradata и т. д.
• Sqoop помогает нам выполнять операции ETL очень быстро и экономично.
• С помощью Sqoop мы можем выполнять параллельную обработку данных, что ускоряет общий процесс.
• Sqoop использует для своих операций механизм MapReduce, который также поддерживает отказоустойчивость.

Недостатки Sqoop:

• Сбой возникает во время выполнения операции, требующей специального решения для решения проблемы.
• Sqoop использует соединение JDBC для установления соединения с системой управления реляционными базами данных, что является неэффективным способом.
• Производительность операции экспорта Sqoop зависит от аппаратной конфигурации системы управления реляционной базой данных.