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隨著企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)量也在快速增長(zhǎng)，而Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。在Hadoop中，數(shù)據(jù)抽取是數(shù)據(jù)采集的重要一環(huán)，而數(shù)據(jù)庫(kù)作為存儲(chǔ)與維護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)的重要手段，在Hadoop數(shù)據(jù)抽取中也占據(jù)著重要地位。本文將從Hadoop數(shù)據(jù)抽取的角度，分享如何實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)庫(kù)抓取。
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一、Hadoop數(shù)據(jù)抽取簡(jiǎn)介
Hadoop數(shù)據(jù)抽取是指將各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取到Hadoop集群的過(guò)程。數(shù)據(jù)源包括常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL、Oracle、SQL Server等，還包括文件、日志、傳感器數(shù)據(jù)等。而Hadoop數(shù)據(jù)抽取的目的，則是為了更好地進(jìn)行大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理，以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。
數(shù)據(jù)抽取的過(guò)程中需要注意以下幾點(diǎn)：
1. 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成Hadoop可以處理的數(shù)據(jù)類型。
2. 流量控制：根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的硬件條件，控制數(shù)據(jù)抽取進(jìn)程的流量，保證數(shù)據(jù)抽取的質(zhì)量和效率。
3. 參數(shù)配置：包括源系統(tǒng)的連接參數(shù)、目標(biāo)系統(tǒng)的連接參數(shù)、抽取規(guī)則等等。
通過(guò)以上步驟的數(shù)據(jù)抽取，才能保證Hadoop集群中的數(shù)據(jù)是完整、準(zhǔn)確、且具有一定價(jià)值的。而在這個(gè)過(guò)程中，高效的數(shù)據(jù)抽取是至關(guān)重要的。
二、高效數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的實(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)抽取，是在Hadoop數(shù)據(jù)抽取中的常見(jiàn)需求。下面我們將從以下幾個(gè)方面，介紹如何實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)庫(kù)抓取。
1. 使用Sqoop進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取
Sqoop是Hadoop下的一個(gè)數(shù)據(jù)處理工具，它可以將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速抽取、傳輸和加工。Sqoop提供了多種導(dǎo)入方式，例如全表導(dǎo)入、部分表導(dǎo)入、導(dǎo)入特定列等，同時(shí)支持多線程、數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)檢驗(yàn)等功能。使用Sqoop可以輕松地實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)庫(kù)抽取。
2. 數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化
在進(jìn)行抽取數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過(guò)SQL語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行篩選，在篩選條件上，建立索引是一個(gè)非常高效的方法。索引可以在數(shù)據(jù)庫(kù)建表時(shí)設(shè)定，也可以在表中新建索引。通過(guò)建立索引，查詢數(shù)據(jù)的效率可以得到明顯的提升，同時(shí)也可以減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)。
3. 適當(dāng)分批次抓取數(shù)據(jù)
對(duì)于數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)庫(kù)，建議適當(dāng)分批次進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，避免一次性將全部數(shù)據(jù)都抓取出來(lái)。通過(guò)分批次的抓取方式，可以有效控制每次抓取的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。同時(shí)也可以降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，減少數(shù)據(jù)傳送的時(shí)間，提高抓取效率。
4. 使用數(shù)據(jù)緩存技術(shù)
對(duì)于重復(fù)讀取相同數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，我們可以考慮使用數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，提高讀寫(xiě)效率。通過(guò)緩存技術(shù)，可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，減少數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)需求。同時(shí)也可以避免重復(fù)的數(shù)據(jù)查詢，提高抓取效率。
5. 采用分布式抓取技術(shù)
容易想到，對(duì)于數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用分布式抓取技術(shù)是最為高效的方法之一。分布式抓取技術(shù)可以將大量數(shù)據(jù)分割為多個(gè)小塊，同時(shí)可以在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)并行處理。通過(guò)分布式抓取，可以降低網(wǎng)絡(luò)通信的延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率。
三、
在全面運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的今天，數(shù)據(jù)抽取已經(jīng)成為了企業(yè)數(shù)據(jù)處理的必需工作，而數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的重要方式，則在大數(shù)據(jù)抽取中顯得尤為重要。本文從Hadoop數(shù)據(jù)抽取的角度，討論了如何實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)庫(kù)抓取，提出了使用Sqoop、數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化、適當(dāng)分批次抓取數(shù)據(jù)等方案，并介紹了采用緩存技術(shù)和分布式抓取技術(shù)等方案來(lái)提高數(shù)據(jù)抓取的效率。希望本文能夠?qū)Υ蠹艺莆崭咝?shù)據(jù)抽取技術(shù)，提高大數(shù)據(jù)處理效率，有所幫助。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- hadoop作用
hadoop作用
1.hadoop有三個(gè)主要的核心組件：HDFS（分布式文件存儲(chǔ)）、MAPREDUCE（分布式的計(jì)算）、YARN（資源調(diào)度），現(xiàn)在
云計(jì)算
包括大數(shù)據(jù)和虛擬化進(jìn)行支撐。
在HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架，擅長(zhǎng)離線
數(shù)據(jù)分析
.
Zookeeper 分布式協(xié)調(diào)服務(wù)基礎(chǔ)組件，Hbase 分布式
海量數(shù)據(jù)
庫(kù)，離線分析和在線業(yè)務(wù)處理。
Hive sql
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
工具，使用方便，功能豐富，基于MR延遲大，可以方便對(duì)數(shù)據(jù)的分析，并且數(shù)據(jù)的處理可以自定義方法進(jìn)行操作，簡(jiǎn)單方便。
Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive，將Hive導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)等操作。
Flume
數(shù)據(jù)采集
框架，可以從多種源讀取數(shù)鬧吵據(jù)。
Azkaban對(duì)操作進(jìn)行管理，比如定時(shí)腳本執(zhí)行，有圖形化界面，上傳job簡(jiǎn)單，只需要將腳本打成bao，可直接上傳。
2.hadoop的可以做離散日志分析，一般流程是:
將web中的數(shù)據(jù)取過(guò)來(lái)【通過(guò)flume】，然后通過(guò)預(yù)處理【mapreduce,一般只是使用map就可以了】，就是將數(shù)據(jù)中沒(méi)有用處的數(shù)據(jù)去除掉，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換【比如說(shuō)時(shí)間的格式，Agent的組合】，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后以固定格式輸出，由Hive處理，Hive是作用是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換出一個(gè)表，RTL就是寫(xiě)SQL的一個(gè)過(guò)程，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后將數(shù)據(jù)報(bào)表統(tǒng)計(jì)，這個(gè)時(shí)候液空侍使用的是pig數(shù)據(jù)分析【hive一般作為庫(kù)，pig做分析，我沒(méi)有使用pig，因?yàn)楦杏X(jué)還沒(méi)有hive的HQL處理方便】，最后將含金量更大的數(shù)據(jù)放入到mysql中，然后將mysql中的數(shù)據(jù)變?yōu)榭梢晥D化的工具。
推薦的使用：當(dāng)我們?yōu)g覽一各網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，將數(shù)據(jù)的值值傳遞給后臺(tái)保存到log中，后臺(tái)將數(shù)據(jù)收集起來(lái)，hadoop中的fiume可以將數(shù)據(jù)拿到放入到HDFS中，原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后使用HIVE將數(shù)據(jù)變?yōu)楸?，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，將有價(jià)值的數(shù)據(jù)放入虧棗到mysql，作為推薦使用，這個(gè)一般是商城，數(shù)據(jù)的來(lái)源也是可以通過(guò)多種方式的，比如說(shuō)隱形圖片、js、日志等都可以作為采集數(shù)據(jù)的來(lái)源。
3.hadoop中的HDFS有兩個(gè)重要的角色：NameNode、datanode，Yarn有兩個(gè)主要的主角：ResourceManager和nodeManager.
4.分布式：使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)同完成一項(xiàng)或者多項(xiàng)業(yè)務(wù)功能的系統(tǒng)叫做
分布式系統(tǒng)
，分布式一般使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，包括主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行分析
5.mapreduce：是使用較少的代碼，完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理，比如wordCount，統(tǒng)計(jì)單詞的個(gè)數(shù)。
實(shí)現(xiàn)思想：將單詞一個(gè)一個(gè)的
遍歷
，然后將單詞加1處理，但是這是集群，那么就每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算自己節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，然后最后交給一個(gè)統(tǒng)計(jì)的程序完成就可以了，最后將單詞和結(jié)果輸出。
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