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Hadoop平台上大数据处理的使用教程大数据处理已经成为当今企业分析和决策制定的关键领域。
Hadoop 作为一个开源的大数据处理平台，提供了一种可靠、可扩展且高效的方式来存储和处理大规模数据。
本教程将为您介绍如何在Hadoop平台上进行大数据处理，并给出详细的操作步骤和示例。
## 第一部分：Hadoop平台的安装和配置1. 下载Hadoop：从Hadoop官方网站获取最新的Hadoop二进制文件，并解压到本地文件夹。
2. 配置Hadoop环境：编辑Hadoop配置文件，设置必要的参数，如文件系统地址、数据节点和任务跟踪器等。
3. 启动Hadoop：通过命令行启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本来同时启动所有的Hadoop进程。
## 第二部分：Hadoop中的存储和数据管理1. 分布式文件系统（HDFS）：使用Hadoop分布式文件系统来存储大规模数据。
学习如何创建、移动和删除文件，以及如何设置和管理文件的副本。
2. Hadoop YARN：了解Hadoop的资源管理系统，学习如何提交和管理应用程序，并了解如何配置YARN队列来优化任务调度。
3. 数据加载和导入：学习如何将数据加载到Hadoop集群中，可以通过命令行工具或使用Hadoop的数据导入工具，如Sqoop和Flume。
## 第三部分：Hadoop上的数据处理1. MapReduce：学习如何使用MapReduce编写分布式数据处理程序。
使用Java编写Map和Reduce函数，将任务提交到Hadoop集群，并了解如何监视任务的执行。
2. Pig：了解Pig语言，它是一种类似SQL的高级脚本语言，用于高效地进行数据分析和转换。
学习如何编写Pig脚本，并将其提交到Hadoop集群进行执行。
3. Hive：学习如何使用Hive进行数据查询和分析。
了解Hive的数据模型和查询语言（HiveQL），并编写HiveQL脚本来查询和处理数据。
datax使用案例datax是阿里巴巴集团开源的一个用于大数据实时同步导入导出的数据框架，它提供了全量同步和增量同步的功能，支持多种数据源和目标存储介质。
下面是关于datax使用案例的介绍。
1. 数据库之间的数据同步使用datax可以方便地将一个数据库中的数据同步到另一个数据库中，可以是同一个数据库系统，也可以是不同的数据库系统。
比如将MySQL中的数据同步到Oracle数据库中，或将Oracle中的数据同步到MySQL中。
2. 数据仓库的数据同步datax可以将数据从各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop等）同步到数据仓库中，如Hive、HBase等。
通过datax 的配置，可以实现数据的全量同步和增量同步，保证数据的一致性和准确性。
3. 日志数据的实时导入datax可以将实时产生的日志数据导入到数据存储介质中，如Hadoop、Hive等。
通过datax的配置，可以实现日志数据的实时导入，方便进行后续的分析和处理。
4. 数据库到文件的导出datax可以将数据库中的数据导出到文件中，如CSV、Excel等。
通过datax的配置，可以选择需要导出的表和字段，并指定导出的文件格式和存储位置。
5. 文件到数据库的导入datax可以将文件中的数据导入到数据库中，如CSV、Excel等。
通过datax的配置，可以选择需要导入的文件和字段，并指定导入的数据库表和字段。
6. 不同数据库之间的数据迁移使用datax可以方便地将一个数据库中的数据迁移到另一个数据库中，可以是同一个数据库系统，也可以是不同的数据库系统。
比如将MySQL中的数据迁移到Oracle数据库中，或将Oracle中的数据迁移到MySQL中。
7. 数据库到Hadoop的导出datax可以将数据库中的数据导出到Hadoop中，方便进行大数据分析和处理。
通过datax的配置，可以选择需要导出的表和字段，并指定导出的Hadoop存储位置。
idea连接虚拟机hadoop的详细步骤以下是连接虚拟机和Hadoop的详细步骤：1. 启动虚拟机：首先，启动虚拟机，确保虚拟机的操作系统已经正常运行。
2. 检查网络设置：在虚拟机中，检查网络设置是否正确配置。
确保能够与主机（外部）网络通信。
3. 安装Java JDK：检查虚拟机是否已安装Java JDK。
如果没有安装，则需要通过下载JDK并按照安装说明进行安装。
4. 下载Hadoop：从Apache Hadoop官方网站上下载所需版本的Hadoop。
下载完毕后，将文件保存到虚拟机中的合适位置。
5. 解压Hadoop文件：将下载的Hadoop文件解压到虚拟机上的合适位置。
可以使用以下命令解压tar.gz文件：`tar -zxvf hadoop-x.x.x.tar.gz`其中，x.x.x代表具体版本号。
6. 配置Hadoop环境变量：打开虚拟机中的终端，并编辑`~/.bashrc`文件。
在文件末尾添加以下行：`export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop` (将/path/to/hadoop替换为实际Hadoop目录的路径）`export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin``export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin``export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME``export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME` `export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME``export YARN_HOME=$HADOOP_HOME``exportHADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/ lib/native``export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"`保存文件并执行以下命令使环境变量生效：`source ~/.bashrc`7. 配置Hadoop：进入Hadoop安装目录，并编辑`hadoop-env.sh`文件。
组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。
二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。
然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。
2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
如何使用Hadoop处理大数据随着互联网和互联技术的飞速发展，数据的规模不断扩大，如何高效地管理和处理海量的数据成为了各个领域所面临的重要挑战。
在这个背景下，Hadoop作为一种分布式计算框架，逐渐走进了大数据处理的领域。
本文旨在介绍Hadoop的基本概念和使用方法，以帮助读者更好地理解和应用此工具来处理大数据。
一、Hadoop概述Hadoop是一个开源的、基于Java语言的分布式计算框架。
最初由Apache公司开发，并在2006年贡献给了Apache开源社区。
Hadoop是基于Google公司研发的Google File System（GFS）和MapReduce的思想而发展出来的。
它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个模块。
HDFS主要用于大数据的存储，而MapReduce则是基于HDFS的数据计算框架。
除此之外，Hadoop还包括一些较为基础的组件，如ZooKeeper、HBase、Spark等。
二、Hadoop的使用1. Hadoop的安装Hadoop的安装比较简单，只需要下载Hadoop的安装包、运行相应的脚本即可。
但在安装过程中，需要进行一些参数配置和环境变量的设置，才能够使Hadoop正常运行。
安装完成后，可以通过执行“hadoop version”来检查安装结果。
2. Hadoop的使用使用Hadoop主要可以通过以下两种方式：（1）Hadoop shell：Hadoop shell是一个基于命令行的操作界面，可以通过HDFS shell和MapReduce shell两个模块来进行大数据的存储和计算操作。
比如，可以通过hadoop fs -ls /来查看当前HDFS 中的文件目录，通过hadoop fs -put local_file_path hadoop_path来将本地文件上传到HDFS中，通过hadoop jar mapreducejarinput_path output_path JobName来运行Hadoop的MapReduce程序。
Hadoop集群搭建步骤1.先建⽴⼀台虚拟机，分配内存2G,硬盘20G，⽹络为nat 模式，设置⼀个静态的ip 地址: 例如设定3台机器的ip 为192.168.63.167（master） 192.16863.168(slave1) 192.168.63.169 (slave2)2.修改第⼀台主机的⽤户名3.复制master⽂件两次，重命名为slave1和slave2，打开虚拟机⽂件，然后按照同样的⽅法设置两个节点的ip和主机名4.建⽴主机名和ip的映射5.查看是否能ping通,关闭防⽕墙和selinux 配置6.配置ssh免密码登录在root⽤户下输⼊ssh-keygen -t rsa ⼀路回车秘钥⽣成后在~/.ssh/⽬录下，有两个⽂件id_rsa(私钥)和id_rsa.pub（公钥），将公钥复制到authorized_keys并赋予authorized_keys600权限同理在slave1和slave2节点上进⾏相同的操作，然后将公钥复制到master节点上的authoized_keys检查是否免密登录（第⼀次登录会有提⽰）7..安装JDK（省去）三个节点安装java并配置java环境变量8.安装MySQL（master 节点省去）9.安装SecureCRT或者xshell 客户端⼯具，然后分别链接上 3台服务器12.搭建集群12.1 集群结构三个结点：⼀个主节点master两个从节点内存2GB 磁盘20GB12.2 新建hadoop⽤户及其⽤户组⽤adduser新建⽤户并设置密码将新建的hadoop⽤户添加到hadoop⽤户组前⾯hadoop指的是⽤户组名，后⼀个指的是⽤户名赋予hadoop⽤户root权限12.3 安装hadoop并配置环境变量由于hadoop集群需要在每⼀个节点上进⾏相同的配置，因此先在master节点上配置，然后再复制到其他节点上即可。
将hadoop包放在/usr/⽬录下并解压配置环境变量在/etc/profile⽂件中添加如下命令12.4 搭建集群的准备⼯作在master节点上创建以下⽂件夹/usr/hadoop-2.6.5/dfs/name/usr/hadoop-2.6.5/dfs/data/usr/hadoop-2.6.5/temp12.5 配置hadoop⽂件接下来配置/usr/hadoop-2.6.5/etc//hadoop/⽬录下的七个⽂件slaves core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh yarn-env.sh配置hadoop-env.sh配置yarn-env.sh配置slaves⽂件，删除localhost配置core-site.xml配置hdfs-site.xml配置mapred-site.xml配置yarn-site.xml将配置好的hadoop⽂件复制到其他节点上12.6 运⾏hadoop格式化Namenodesource /etc/profile13. 启动集群。
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
hadoop的基本使用Hadoop的基本使用Hadoop是一种开源的分布式计算系统和数据处理框架，具有可靠性、高可扩展性和容错性等特点。
它能够处理大规模数据集，并能够在集群中进行并行计算。
本文将逐步介绍Hadoop的基本使用。
一、Hadoop的安装在开始使用Hadoop之前，首先需要进行安装。
以下是Hadoop的安装步骤：1. 下载Hadoop：首先，从Hadoop的官方网站（2. 配置环境变量：接下来，需要将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中。
编辑~/.bashrc文件（或其他相应的文件），并添加以下行：export HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin3. 配置Hadoop：Hadoop的配置文件位于Hadoop的安装目录下的`etc/hadoop`文件夹中。
其中，最重要的配置文件是hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
根据具体需求，可以在这些配置文件中进行各种参数的设置。
4. 启动Hadoop集群：在完成配置后，可以启动Hadoop集群。
运行以下命令以启动Hadoop集群：start-all.sh二、Hadoop的基本概念在开始使用Hadoop之前，了解一些Hadoop的基本概念是非常重要的。
以下是一些重要的概念：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据。
它是一个可扩展的、容错的文件系统，能够在多个计算机节点上存储数据。
2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，用于并行计算和处理大规模数据。
它由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段将输入数据切分为一系列键值对，并运行在集群中的多个节点上。
Reduce阶段将Map阶段的输出结果进行合并和计算。
大数据技术实验报告大数据技术实验一Hadoop大数据平台安装实验1实验目的在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将在熟练掌握几种常见Linux命令的基础上搭建Hadoop(HDFS、MapReduce、HBase、Hive)、Spark、Scala、Storm、Kafka、JDK、MySQL、ZooKeeper等的大数据采集、处理分析技术环境。
2实验环境个人笔记本电脑Win10、Oracle VM VirtualBox 5.2.44、CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso3实验步骤首先安装虚拟机管理程序，然后创建三台虚拟服务器，最后在虚拟服务器上搭建以Hadoop 集群为核心的大数据平台。
3.1快速热身，熟悉并操作下列Linux命令·创建一个初始文件夹，以自己的姓名（英文）命名；进入该文件夹，在这个文件夹下创建一个文件，命名为Hadoop.txt。
·查看这个文件夹下的文件列表。
·在Hadoop.txt中写入“Hello Hadoop!”，并保存·在该文件夹中创建子文件夹”Sub”，随后将Hadoop.txt文件移动到子文件夹中。
·递归的删除整个初始文件夹。
3.2安装虚拟机并做一些准备工作3.2.1安装虚拟机下载系统镜像，CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso。
虚拟机软件使用Oracle VM VirtualBox 5.2.44。
3.2.2准备工作关闭防火墙和Selinux，其次要安装perl 、libaio、ntpdate 和screen。
然后检查网卡是否开机自启，之后修改hosts，检查网络是否正常如图：然后要创建hadoop用户，之后多次用，并且生成ssh 密钥并分发。
最后安装NTP 服务。
3.3安装MYSQL 3.3.1安装3.3.2测试3.4安装ZooKeeper。
2024年招聘ETL开发工程师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个工具通常用于数据仓库中的ETL（Extract, Transform, Load）过程？A、HadoopB、MySQLC、SparkD、Talend2、在ETL过程中，以下哪个步骤通常不涉及数据的物理移动？A、抽取（Extract）B、转换（Transform）C、清洗（Cleanse）D、加载（Load）3、在ETL过程中，哪个阶段负责从源系统中提取数据？A. 提取（Extract）B. 转换（Transform）C. 加载（Load）D. 清洗（Cleanse）4、下列哪一项不是ETL工具通常提供的功能？A. 数据映射B. 作业调度C. 错误日志记录D. 自动化UI设计5、题干：在数据仓库领域中，ETL（Extract-Transform-Load）过程中的“T”代表什么？A. 数据转换B. 数据加载C. 数据抽取D. 数据清洗6、题干：以下关于ETL工具的特点描述，哪个是不正确的？A. ETL工具支持多种数据源和数据目标B. ETL工具具有强大的数据处理能力C. ETL工具通常用于数据仓库和数据湖的建设D. ETL工具可以自动完成数据的抽取、转换和加载过程7、在ETL流程中，“E”代表什么？A. Extract (提取)B. Execute (执行)C. Encode (编码)D. Evaluate (评估)8、下列哪个工具不是常用的ETL工具？A. Apache NiFiB. Oracle GoldenGateC. Microsoft ExcelD. Talend Data Integration9、在数据仓库领域中，ETL（Extract, Transform, Load）过程中的“Extract”步骤主要指的是：A. 从源系统中提取数据B. 清洗和转换数据C. 将数据加载到目标数据库D. 进行数据质量检查 10、以下哪个工具通常用于数据仓库中的数据转换步骤？A. Apache HiveB. Talend Open StudioC. Microsoft SQL Server Integration ServicesD. Tableau二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在数据仓库的设计与实现过程中，ETL工具扮演了至关重要的角色。
su oracle 的使用-回复Oracle是一种强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用开发和数据存储领域。
它的可靠性、灵活性和安全性使其成为许多企业首选的数据库解决方案。
本文将一步一步回答关于Oracle的使用的一些常见问题，并探讨一些它的主要特点和功能。
第一部分：Oracle的基础知识1. 什么是Oracle数据库？Oracle数据库是由Oracle公司开发的一个关系型数据库管理系统。
它允许用户创建和管理大型数据库，支持SQL查询语言，从而提供灵活的数据管理和访问功能。
2. Oracle数据库有哪些版本？Oracle数据库有多个版本，包括标准版、企业版和Express版。
标准版和企业版适用于大型企业，提供更高级的功能和扩展性，而Express版适用于个人和小型团队，提供基本的数据库功能。
3. 如何安装Oracle数据库？安装Oracle数据库通常涉及下载适当的安装程序，并根据指示进行安装。
安装过程可能因操作系统和版本而有所不同。
可以参考Oracle公司的官方文档或在线教程，以了解适用于特定环境的安装步骤。
4. 如何连接到Oracle数据库？Oracle提供了多种连接到数据库的方式，包括使用SQL*Plus命令行工具、使用SQL Developer图形界面工具、使用ODBC连接管理器等。
可以根据个人需求和偏好选择适合的连接方法。
第二部分：Oracle数据库的主要特点1. 可靠性和稳定性Oracle数据库具有高度可靠性和强大的容错能力。
它采用了多种机制来确保数据的安全性和一致性，如事务管理、并发控制和数据恢复等。
2. 扩展性和性能Oracle数据库具备良好的可扩展性和高性能。
它支持在单个数据库实例上同时运行多个用户会话，并能处理大容量的数据和复杂的查询请求。
3. 数据安全性Oracle数据库提供了多层次的数据安全保护机制，包括用户身份验证、访问控制、数据加密和审计功能。
这些功能可以帮助用户保护敏感数据免受未经授权的访问和恶意攻击。
BIEE基础知识介绍目录1. 内容概要 (2)2. BIEE的架构与组件 (2)2.1 核心组件介绍 (4)2.1.1 数据接入与处理 (5)2.1.2 数据转换与清洗 (7)2.1.3 数据存储与分布 (8)2.2 高级特性 (10)2.2.1 数据流编排与ESB (11)2.2.2 实时数据处理与流计算 (13)2.2.3 数据质量与管理 (15)3. BIEE在数据治理中的应用场景 (16)3.1 数据整合与统一存储 (17)3.2 数据质量控制与监控 (19)3.3 数据一致性与同步维护 (20)3.4 数据安全和隐私保护 (22)4. BIEE的部署与迁移策略 (23)4.1 部署规划和选择 (24)4.2 数据迁移步骤与工具 (25)4.3 性能调优与优化建议 (27)5. BIEE最佳实践与使用技巧 (28)5.1 高效的数据设计和模型 (30)5.2 数据源连接与管理 (31)5.3 交流协作工具与文档管理 (33)6. 案例研究与行业应用实例 (35)6.1 金融行业案例分析 (36)6.2 零售业数据整合应用 (38)6.3 大数据分析与商业智能集成 (40)7. 问题解析与常见故障排除 (41)7.1 数据转换错误处理 (42)7.2 性能瓶颈识别与优化 (43)7.3 兼容性问题与技术选型 (46)1. 内容概要本文档旨在为希望了解商业智能（BI）引擎（Business Intelligence Engine, BIEE）的读者提供一个全面的基础知识介绍。
BIEE是一个强大的数据处理和分析平台，广泛应用于企业级的决策支持、数据可视化和报告生成。
文档将覆盖BIEE的核心概念、组件、主要功能以及如何使用该平台来帮助组织和个人做出更明智的业务决策。
通过本指南，您将了解BIEE的工作原理、其与传统BI解决方案的区别，以及IT专业人士和业务分析师如何有效地部署和使用它。
2. BIEE的架构与组件Oracle BI Enterprise Edition (BIEE)基于强大而灵活的架构，旨在提供高效、可扩展的企业级数据分析解决方案.Oracle BI Answers:基于Web的BI分析和工具。
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. ssh 必须安装并且保证 sshd⼀直运⾏，以便⽤Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
河南科技Henan Science and Technology 计算机与人工智能总第877期第6期2024年3月大数据Hadoop集群下Sqoop数据传输技术研究周少珂郭璇张振平付媛冰（河南应用技术职业学院信息工程学院，河南郑州450042）摘要：【目的】Hadoop系统是大数据分布式集群系统，其开源的生态圈中有众多功能组件，通过在大数据Hadoop集群系统上部署Sqoop组件，将本地关系型Mysql数据库中的数据和Hive数据仓库中存储的数据进行快速导入导出，进一步研究数据传输性能。
【方法】首先在企业服务器上部署配置Hadoop分布式集群系统，其次在该集群上部署Sqoop组件并测试与Mysql数据库和Hive数据仓库的连通性，最后使用Sqoop技术测试本地Mysql数据库和Hive数据仓库之间的导入和导出。
【结果】通过Sqoop技术能够更加便捷快速地从本地Mysql数据库上传到Hadoop集群系统，与传统方式下先将本地Mysql数据库中数据导出TXT文档格式后再使用Hive数据仓库的Load数据批量加载功能相比，在时间和效率方面大为提升。
【结论】验证了Sqoop组件在Hadoop集群中部署运行的正确性，为大数据技术学习者提供一定程度的参考借鉴。
关键词：大数据；Hadoop；分布式集群；Sqoop中图分类号：TP311 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）06-0025-04 DOI：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2024.06.005Research on Sqoop Data Transmission Technology Based on Big DataHadoop ClusterZHOU Shaoke GUO Xuan ZHANG Zhenping FU Yuanbing(College of Information Science and Engineering, Henan Vocational College of Applied Technology,Zhengzhou 450042, China)Abstract:[Purposes] The Hadoop system is a big data distributed cluster system with numerous functional components in its open source ecosystem. By deploying the Sqoop component on the big data Hadoop cluster system, the data in the local relational MySQL database and the data stored in the Hive data warehouse can be quickly imported and exported, further studying the data transmission performance. [Methods] This article first deploys and configures the Hadoop distributed cluster system on the enterprise server, and then deploys the Sqoop component on the cluster and tests its connectivity with the MySQL database and Hive data warehouse. Finally, this paper uses Sqoop technology to test the import and export between the local MySQL database and Hive data warehouse. [Findings] Through Sqoop technology, it is more convenient and fast to upload data from the local MySQL database to the Hadoop cluster system. Compared to traditional methods of exporting data from the local MySQL database to TXT document format and then using the Hive data warehouse's Load data batch loading收稿日期：2023-08-23基金项目：河南省科技厅科技攻关项目“基于边缘计算的车联网协同规划关键技术研究”（222102240010）；河南省教育厅教育科学、就业创业类研究项目“基于1+X证书制度的云计算技术实施路径研究”（2021YB0560）；河南省大中专院校就业创业课题“大数据技术推进就业供需精准智能匹配研究”（JYB2023223）；河南应用技术职业学院青年骨干教师（2023-GGJS-X002）。
hadoop实施方案Hadoop是一种开源的、可扩展的、可靠的分布式计算框架，可以存储和处理大规模数据集。
在实施Hadoop方案之前，关键是确定以下几个方面的内容：1.需求分析：明确项目的具体需求，包括数据量、数据类型、数据处理方式等。
根据需求，确定Hadoop集群需要的规模和配置。
2.基础设施准备：建立Hadoop集群所需的基础设施，包括物理服务器、网络设备、存储设备等。
确保集群的稳定性和可靠性。
3.节点规划：根据需求和集群规模，确定Hadoop集群的节点规划，包括主节点、从节点、辅助节点等。
合理规划节点数量和分布，最大限度地发挥集群的计算和存储能力。
4.数据准备：将需要处理的数据导入Hadoop集群，可以通过Hadoop的分布式文件系统HDFS进行数据的存储和管理。
确保数据的完整性和安全性。
5.任务分配：根据需求，将任务分配给Hadoop集群的各个节点进行并行处理。
可以使用Hadoop提供的编程模型MapReduce进行任务调度和执行。
6.结果输出：将处理结果输出到目标位置或存储介质，可以是数据库、文件、共享目录等。
保证结果的可访问性和安全性。
7.监控和优化：监控Hadoop集群的运行状态，及时发现和解决问题。
进行性能调优，提高集群的计算和存储效率。
8.安全管理：加强Hadoop集群的安全管理，保护数据的机密性和完整性。
实施用户身份验证、访问控制、数据加密等安全措施。
9.容灾和备份：建立Hadoop集群的容灾和备份机制，保障集群的高可用性和数据的可靠性。
可以进行数据备份、冗余部署、灾备恢复等操作。
10.培训和支持：为使用Hadoop集群的相关人员进行培训和支持，提高其对Hadoop的理解和应用能力。
及时解答和处理相关问题。
总之，实施Hadoop方案需要考虑到的方面很多，包括需求分析、基础设施准备、节点规划、数据准备、任务分配、结果输出、监控和优化、安全管理、容灾和备份、培训和支持等。
通过科学的规划和实施，可以充分发挥Hadoop的优势，提高数据处理效率和可靠性。
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
如何在Oracle中集成Hadoop文: SRC 张旭东许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。
这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。
尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。
本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。
请注意，本文选择了 Hadoop 和 HDFS 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分布式存储机制。
本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一种访问方法的实现。
要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用外部表。
外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。
因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的数据。
遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。
FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。
有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。
通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实例上挂载 HDFS （如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。
图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问在图 1 中，我们利用 Oracle Database 11g 实现本文所述的数据库内的 map-reduce。
通常情况下，Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。
在有些情况下（例如，如果 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。
Oracle 表函数提供了从 Hadoop 中获取数据的替代方法。
本文附带的示例展示了一种这样的方法。
更深入地来讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部shell 脚本，然后Oracle 高级队列特性进行通信。
Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则从该队列中取出数据。
由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服务进程提交外部作业。
图 2. 利用表函数进行并行处理由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。
下面我们将以一个实际示例展示图 2 的架构。
请注意，我们的示例仅展示了使用表函数访问Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。
显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。
下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示，解释了我们要在何处、如何使用后文给出的部分实际代码：图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据第 1 步是确定由谁作为查询协调器。
对此我们采用一种将具有相同键值的记录写入表的简单机制。
首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。
请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。
在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。
这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 进程（第 3 步）。
mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。
在本文的示例中，我们选择了一个在集群范围内可用的队列。
现在，我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。
您可以通过批量处理输出并将其移入队列来提高性能。
显然，您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。
随后的第 6 步是出队过程，这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。
这些并行调用处理得到的数据将会提供给查询请求来使用。
表函数同时处理Oracle数据库的数据和来自队列 中的数据，并将来自两个来源的数据整合为单一结果集提供给最终用户。
图 4. 监控进程Hadoop的进程 (mapper) 启动之后，作业监控器进程将监视启动程序脚本。
一旦mapper 完成Hadoop 集群中数据的处理之后，bash 脚本即完成，如图 4 所示。
作业监控器将监视数据库调度程序队列，并在 shell 脚本完成时发出通知（第 7 步）。
作业监控器检查数据队列中的剩余数据元素（第 8 步）。
只要队列中存在数据，表函数调用就会继续处理数据（第 6 步）。
图 5. 关闭处理当表函数并行调用取出队列中的全部数据之后，作业监控器将终止队列（图 5 所示的第 9步）以确保 Oracle 中的表函数调用停止。
此时，所有数据均已交付给请求这些数据的查询。
本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。
本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。
这避免了将数据获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。
示例代码图3 至 图 5 实现的解决方案使用以下代码。
Oracle官方称：以下示例的所有代码均在 Oracle Database 11g 和 5 个节点的 Hadoop 集群上进行过测试。
处理数据的表函数该脚本中包含某些设置组件。
例如，脚本开始的部分创建了图 3 中第 1 步所展示的仲裁表。
本例中使用的是一直广受欢迎的 OE 模式。
connect oe/oe-- Table to use as locking mechanisim for the hdfs reader as-- leveraged in Figure 3 step 1DROP TABLE run_hdfs_read;CREATE TABLE run_hdfs_read(pk_id NUMBER,status VARCHAR2(100),PRIMARY KEY(pk_id));-- Object type used for AQ that receives the dataCREATE OR REPLACE TYPE hadoop_row_obj AS OBJECT(a NUMBER, b NUMBER);/connect/as sysdba-- system job to launch external script-- this job is used to eventually run the bash script-- described in Figure 3 step 3CREATE OR REPLACE PROCEDURE launch_hadoop_job_async (in_directory IN VARCHAR2,id NUMBER)IScnt NUMBER;BEGINBEGINDBMS_SCHEDULER.DROP_JOB ('ExtScript' || id,TRUE);EXCEPTIONWHEN OTHERSTHENNULL;END;-- Run a scriptDBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB (job_name =>'ExtScript' || id,job_type =>'EXECUTABLE',job_action =>'/bin/bash',number_of_arguments =>1);DBMS_SCHEDULER.SET_JOB_ARGUMENT_VALUE ('ExtScript' || id,1, in_directory);DBMS_SCHEDULER.ENABLE ('ExtScript' || id);-- Wait till the job is done. This ensures the hadoop job is completedLOOPSELECT COUNT(*)INTO cntFROM DBA_SCHEDULER_JOBSWHERE job_name ='EXTSCRIPT' || id;DBMS_OUTPUT.put_line ('Scheduler Count is ' || cnt);IF(cnt =0) THENEXIT;ELSEDBMS_LOCK.sleep (5);END IF;END LOOP;-- Wait till the queue is empty and then drop it-- as shown in Figure 5-- The TF will get an exception and it will finish quietlyLOOPSELECT SUM(c)INTO cntFROM(SELECT enqueued_msgs - dequeued_msgs cFROM gv$persistent_queuesWHERE queue_name ='HADOOP_MR_QUEUE'UNION ALLSELECT num_msgs + spill_msgs cFROM gv$buffered_queuesWHERE queue_name ='HADOOP_MR_QUEUE'UNION ALLSELECT0 c FROM DUAL);IF(cnt =0) THEN-- Queue is done. stop it.DBMS_AQADM.STOP_QUEUE ('HADOOP_MR_QUEUE');DBMS_AQADM.DROP_QUEUE ('HADOOP_MR_QUEUE');RETURN;ELSE-- Wait for a whileDBMS_LOCK.sleep (5);END IF;END LOOP;END;/-- Grants needed to make hadoop reader package work grant execute on launch_hadoop_job_async to oe;GRANT SELECT ON v_$session TO oe;GRANT SELECT ON v_$instance TO oe;GRANT SELECT ON v_$px_process TO oe;GRANT EXECUTE ON DBMS_AQADM TO oe;GRANT EXECUTE ON DBMS_AQ TO oe;connect oe/oe-- Simple reader package to read a file containing two numbersCREATE OR REPLACE PACKAGE hdfs_readerIS-- Return type of pl/sql table functionTYPE return_rows_t IS TABLE OF hadoop_row_obj;-- Checks if current invocation is serialFUNCTION is_serialRETURN BOOLEAN;-- Function to actually launch a Hadoop jobFUNCTION launch_hadoop_job (in_directory IN VARCHAR2,id IN OUT NUMBER)RETURN BOOLEAN;-- Tf to read from Hadoop-- This is the main processing code reading from the queue in-- Figure 3 step 6. It also contains the code to insert into-- the table in Figure 3 step 1FUNCTION read_from_hdfs_file (pcur IN SYS_REFCURSOR,in_directory IN VARCHAR2)RETURN return_rows_tPIPELINEDPARALLEL_ENABLE(PARTITION pcur BY ANY);END;/CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY hdfs_readerIS-- Checks if current process is a px_processFUNCTION is_serialRETURN BOOLEANISc NUMBER;BEGINSELECT COUNT(*)INTO cFROM v$px_processWHERE sid=SYS_CONTEXT('USERENV','SESSIONID');IF c <>0 THENRETURN FALSE;ELSERETURN TRUE;END IF;EXCEPTIONWHEN OTHERSTHENRAISE;END;FUNCTION launch_hadoop_job (in_directory IN VARCHAR2,id IN OUT NUMBER)RETURN BOOLEANISPRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION;instance_id NUMBER;jname VARCHAR2(4000);BEGINIF is_serial THEN-- Get id by mixing instance # and session id id := SYS_CONTEXT('USERENV', 'SESSIONID');SELECT instance_number INTO instance_id FROM v$instance;id:= instance_id * 100000+id;ELSE-- Get id of the QCSELECT owneridINTO idFROM v$sessionWHERE sid=SYS_CONTEXT('USERENV','SESSIONID');END IF;-- Create a row to 'lock' it so only one person does the job-- schedule. Everyone else will get an exception-- This is in Figure 3 step 1INSERT INTO run_hdfs_readVALUES(id,'RUNNING');jname :='Launch_hadoop_job_async';-- Launch a job to start the hadoop jobDBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB (job_name => jname,job_type =>'STORED_PROCEDURE',job_action =>'unch_hadoop_job_async',number_of_arguments =>2);DBMS_SCHEDULER.SET_JOB_ARGUMENT_VALUE (jname,1, in_directory);DBMS_SCHEDULER.SET_JOB_ARGUMENT_VALUE (jname,2,CAST(id AS VARCHAR2)); DBMS_SCHEDULER.ENABLE ('Launch_hadoop_job_async');COMMIT;RETURN TRUE;EXCEPTION-- one of my siblings launched the job. Get out quitelyWHEN DUP_VAL_ON_INDEXTHENDBMS_OUTPUT.put_line ('dup value exception');RETURN FALSE;WHEN OTHERSTHENRAISE;END;FUNCTION read_from_hdfs_file (pcur IN SYS_REFCURSOR,in_directory IN VARCHAR2)RETURN return_rows_tPIPELINEDPARALLEL_ENABLE(PARTITION pcur BY ANY)ISPRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION;cleanup BOOLEAN;payload hadoop_row_obj;id NUMBER;dopt DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T;mprop DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T;msgid RAW(100);BEGIN-- Launch a job to kick off the hadoop jobcleanup := launch_hadoop_job (in_directory,id);dopt.visibility := DBMS_AQ.IMMEDIATE;dopt.delivery_mode := DBMS_AQ.BUFFERED;LOOPpayload :=NULL;-- Get next rowdopt,mprop,payload,msgid);COMMIT;PIPE ROW(payload);END LOOP;EXCEPTIONWHEN OTHERSTHENIF cleanupTHENDELETE run_hdfs_readWHERE pk_id =id;COMMIT;END IF;END;END;/Bash 脚本下面这个简短的脚本是图 3 的第 3 步和第 4 步所示的数据库外控制器。
