19、深入探索Hadoop数据的导入方法

深入探索Hadoop数据的导入方法

在大数据处理领域，Hadoop作为一个强大的分布式计算平台，其数据的导入操作至关重要。下面将详细介绍Hadoop中数据导入的多种方法和技术。

1. 数据导入前的注意事项

MapReduce有一个名为推测执行（speculative execution）的特性，它会在作业接近尾声时为仍在执行的任务启动重复任务，这有助于防止硬件性能不佳影响作业执行时间。然而，如果使用map任务向关系数据库插入数据，可能会出现两个并行进程插入相同数据的情况。在Hadoop 2中，可以通过 mapreduce.map.speculative 和 mapreduce.reduce.speculative 配置项禁用map和reduce端的推测执行。

2. 数据导入的主要方法

将数据导入Hadoop主要有两种方法：在HDFS级别写入外部数据（数据推送），或在MapReduce级别读取外部数据（更像是拉取）。在MapReduce中读取数据的优势在于操作易于并行化和实现容错。但并非所有数据都能从MapReduce访问，例如日志文件，这时就需要依靠其他系统进行传输，最终数据会通过HDFS传输。

3. 低级别数据导入方法

3.1 自主选择导入工具

Hadoop自带了多种将数据导入HDFS的方法。本节介绍的低级别工具适用于一次性文件移动活动，或处理基于文件的遗留数据源和目标。但随着Flume和Kafka等工具的出现，这种文件复制方式正逐渐过时，这些工具提供了自动化的数据移动管道。

Kafka是一个比传统文件复制更