MySQLApplierforHadoop是一款新工具，可实现实时数据复制到Hadoop环境下的数据仓库，如ApacheHive。该工具通过读取MySQL二进制日志并直接将更改应用于HDFS中的文本文件，避免了传统批量传输方式带来的延迟和效率问题。
原文：http://www.iteye.com/news/27625
MySQL复制操作可以将数据从一个MySQL服务器（主）复制到其他的一个或多个MySQL服务器（从）。试想一下，
如果从服务器不再局限为一个MySQL服务器，而是其他任何数据库服务器或平台，并且复制事件要求实时进行，是否可以实现呢？
MySQL团队最新推出的 MySQL Applier for Hadoop（以下简称Hadoop Applier）旨在解决这一问题。
用途
例如，复制事件中的从服务器可能是一个数据仓库系统，如 Apache Hive，它使用Hadoop分布式文件系统（ HDFS）作为数据存储区。如果你有一个与HDFS相关的Hive元存储，Hadoop Applier就可以实时填充Hive数据表。数据是从MySQL中以文本文件形式导出到HDFS，然后再填充到Hive。
操作很简单，只需在Hive运行HiveQL语句'CREATE TABLE'，定义表的结构与MySQL相似，然后运行Hadoop Applier即可开始实时复制数据。
优势
在Hadoop Applier之前，还没有任何工具可以执行实时传输。之前的解决方案是通过Apache Sqoop导出数据到HDFS，尽管可以批量传输，但是需要经常将结果重复导入以保持数据更新。在进行大量数据传输时，其他查询会变得很慢。且在数据库较大的情况下，如果只进行了一点更改，Sqoop可能也需要较长时间来加载。
而 Hadoop Applier则会读取二进制日志，只应用MySQL服务器上发生的事件，并插入数据，不需要批量传输，操作更快，因此并不影响其他查询的执行速度。
实现
Applier使用一个由libhdfs（用于操作HDFS中文件的C库）提供的API。实时导入的过程如下图所示：
数据库被映射作为一个单独的目录，它们的表被映射作为子目录和一个Hive数据仓库目录。插入到每个表中的数据被写入文本文件（命名如datafile1.txt），数据以逗号或其他符号分割（可通过命令行进行配置）。
详细信息： MySQL Applier for Hadoop
下载地址： mysql-hadoop-applier-0.1.0-alpha.tar.gz（alpha版本，不可用于生产环境）
MySQL团队最新推出的 MySQL Applier for Hadoop（以下简称Hadoop Applier）旨在解决这一问题。
用途
例如，复制事件中的从服务器可能是一个数据仓库系统，如 Apache Hive，它使用Hadoop分布式文件系统（ HDFS）作为数据存储区。如果你有一个与HDFS相关的Hive元存储，Hadoop Applier就可以实时填充Hive数据表。数据是从MySQL中以文本文件形式导出到HDFS，然后再填充到Hive。
操作很简单，只需在Hive运行HiveQL语句'CREATE TABLE'，定义表的结构与MySQL相似，然后运行Hadoop Applier即可开始实时复制数据。
优势
在Hadoop Applier之前，还没有任何工具可以执行实时传输。之前的解决方案是通过Apache Sqoop导出数据到HDFS，尽管可以批量传输，但是需要经常将结果重复导入以保持数据更新。在进行大量数据传输时，其他查询会变得很慢。且在数据库较大的情况下，如果只进行了一点更改，Sqoop可能也需要较长时间来加载。
而 Hadoop Applier则会读取二进制日志，只应用MySQL服务器上发生的事件，并插入数据，不需要批量传输，操作更快，因此并不影响其他查询的执行速度。
实现
Applier使用一个由libhdfs（用于操作HDFS中文件的C库）提供的API。实时导入的过程如下图所示：
数据库被映射作为一个单独的目录，它们的表被映射作为子目录和一个Hive数据仓库目录。插入到每个表中的数据被写入文本文件（命名如datafile1.txt），数据以逗号或其他符号分割（可通过命令行进行配置）。
详细信息： MySQL Applier for Hadoop
下载地址： mysql-hadoop-applier-0.1.0-alpha.tar.gz（alpha版本，不可用于生产环境）
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