24、数据导入 Hadoop 的多种技术实现

数据导入 Hadoop 的多种技术实现

1. HBase 数据导入 HDFS

1.1 问题与解决方案

当你希望将 HBase 中的客户数据用于 MapReduce 并与 HDFS 中的数据结合时,有两种选择。一是编写 MapReduce 作业,在 map 或 reduce 代码中直接从 HBase 拉取数据;二是将 HBase 数据直接转储到 HDFS,尤其适用于计划在多个 MapReduce 作业中使用该数据,且 HBase 数据不变或很少更改的情况。

HBase 提供了 Export 类,可将 HBase 数据以 SequenceFile 格式导入 HDFS,同时还提供了读取导入数据的代码示例。

1.2 操作步骤

1.2.1 准备 HBase 数据

在开始导出数据之前,需要先将数据加载到 HBase 中。以下是加载示例股票数据的命令:

$ hip hip.ch5.hbase.HBaseWriter \
--input test-data/stocks.txt

可以使用 HBase shell 查看加载结果:

$ hbase shell
hbase(main):012:0> list
TABLE
stocks_example
1 row(s) in 0.0100 seconds
hbase(main):007:0> scan 'stocks_ex
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
将MySQL数据导入Hadoop可以使用Sqoop工具,它是Hadoop中的一个开源工具,支持包括MySQL在内的多种关系型数据库的数据导入。使用Sqoop导入数据,需要在Hadoop中安装和配置Sqoop,然后运行Sqoop的命令来导入数据。 以下是使用Sqoop导入MySQL数据Hadoop的示例命令: ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/test --username root --password 123456 --table test_table --target-dir /user/hadoop/test_table --fields-terminated-by '\t' ``` 还有另一个示例命令,可用于从指定查询导入数据: ```bash sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/FlowDB --username root --password root --query "SELECT ID,Classify,Name,ModelType,CreateDate,CreateUserID,DesignJSON,Status from WorkTable where \$CONDITIONS" -m 1 --target-dir /hive/warehouse/WorkTable --fields-terminated-by "," ``` 若要指定列和筛选条件,可以使用如下命令: ```bash sqoop import --append --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/FlowDB --username root --password root --table WorkTable --columns "ID,Classify,Name,ModelType,CreateDate,CreateUserID" --where "Classify = 1" -m 1 --target-dir /hive/warehouse/WorkTable2 --fields-terminated-by "," ``` 注意,`--target-dir /hive/warehouse/WorkTable2` 可以用 `--hive-import --hive-table WorkTable2` 进行替换。上述命令表明Sqoop走的是Hadoop的M/R引擎 [^1][^3]。 此外,当数据集较小时,也可以不使用HadoopHDFS和YARN),而是使用Apache Spark w / SparkSQL直接从分布式JDBC连接访问MySQL [^2]。
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