บทช่วยสอน Sqoop: Apache Sqoop คืออะไร Archiการสอนและตัวอย่าง

SQOOP ใน Hadoop คืออะไร

อาปาเช่ SQOOP (SQL-to-Hadoop) เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการส่งออกและนำเข้าข้อมูลจำนวนมากไปยัง HDFS จากที่เก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คลังข้อมูลขององค์กร และระบบ NoSQL เป็นเครื่องมือย้ายข้อมูลที่ใช้สถาปัตยกรรมตัวเชื่อมต่อซึ่งรองรับปลั๊กอินเพื่อให้เชื่อมต่อกับระบบภายนอกใหม่ๆ

ตัวอย่างการใช้งานของ Hadoop Sqoop คือองค์กรที่ดำเนินการนำเข้า Sqoop ทุกคืนเพื่อโหลดข้อมูลของวันจาก RDBMS ของธุรกรรมการผลิตลงใน รัง คลังข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป

ในบทช่วยสอน Apache Sqoop ต่อไปนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรม Apache Sqoop

สควอช Archiเทคเจอร์

ที่มีอยู่ทั้งหมด ระบบการจัดการฐานข้อมูล ได้รับการออกแบบด้วย SQL มาตรฐานในใจ อย่างไรก็ตาม แต่ละ DBMS มีความแตกต่างกันในเรื่องของภาษาถิ่นในระดับหนึ่ง ดังนั้นความแตกต่างนี้ทำให้เกิดความท้าทายในการถ่ายโอนข้อมูลข้ามระบบ Sqoop Connectors เป็นส่วนประกอบที่ช่วยเอาชนะความท้าทายเหล่านี้

การถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง Sqoop Hadoop และระบบจัดเก็บข้อมูลภายนอกสามารถทำได้ด้วยความช่วยเหลือของตัวเชื่อมต่อของ Sqoop

Sqoop มีตัวเชื่อมต่อสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ยอดนิยมมากมาย รวมถึง MySQL, PostgreSQL, Oracle, เซิร์ฟเวอร์ SQL และ DB2 ตัวเชื่อมต่อแต่ละตัวเหล่านี้รู้วิธีโต้ตอบกับ DBMS ที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังมีตัวเชื่อมต่อ JDBC ทั่วไปสำหรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลใดๆ ที่รองรับ Javaโปรโตคอล JDBC ของ นอกจากนี้ Sqoop Big data ยังมอบการปรับให้เหมาะสมอีกด้วย MySQL และ PostgreSQL ตัวเชื่อมต่อที่ใช้ API เฉพาะฐานข้อมูลเพื่อทำการถ่ายโอนจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ Sqoop ในข้อมูลขนาดใหญ่ยังมีตัวเชื่อมต่อของบุคคลที่สามมากมายสำหรับการจัดเก็บข้อมูล ตั้งแต่ระดับองค์กร คลังข้อมูล (รวมถึง Netezza, Teradata และ Oracle) ไปยังร้านค้า NoSQL (เช่น Couchbase) อย่างไรก็ตาม ตัวเชื่อมต่อเหล่านี้ไม่ได้มาพร้อมกับชุด Sqoop จำเป็นต้องดาวน์โหลดแยกต่างหากและสามารถเพิ่มลงในการติดตั้ง Sqoop ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย

ทำไมเราถึงต้องการ Sqoop?

การประมวลผลเชิงวิเคราะห์โดยใช้ Hadoop จำเป็นต้องโหลดข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่าง ๆ ลงในคลัสเตอร์ Hadoop กระบวนการโหลดข้อมูลจำนวนมากลงใน Hadoop จากแหล่งต่าง ๆ แล้วจึงประมวลผลนั้นมาพร้อมกับความท้าทายบางประการ การรักษาและรับรองความสอดคล้องของข้อมูลและการรับรองการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพเป็นปัจจัยบางประการที่ต้องพิจารณาก่อนเลือกวิธีการโหลดข้อมูลที่เหมาะสม

ประเด็นสำคัญ:

1. โหลดข้อมูลโดยใช้สคริปต์

วิธีการดั้งเดิมในการใช้สคริปต์ในการโหลดข้อมูลไม่เหมาะกับการโหลดข้อมูลจำนวนมากลงใน Hadoop วิธีการนี้ไม่มีประสิทธิภาพและใช้เวลานานมาก

2. เข้าถึงข้อมูลภายนอกได้โดยตรงผ่านแอปพลิเคชัน Map-Reduce

การให้การเข้าถึงโดยตรงไปยังข้อมูลที่อยู่ในระบบภายนอก (โดยไม่ต้องโหลดลงใน Hadoop) สำหรับแอปพลิเคชันลดแผนที่จะทำให้แอปพลิเคชันเหล่านี้ซับซ้อน ดังนั้นแนวทางนี้จึงไม่สามารถทำได้

3. นอกจากความสามารถในการทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลแล้ว Hadoop ยังสามารถทำงานกับข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ได้หลายรูปแบบ ดังนั้น จึงได้มีการพัฒนาเครื่องมือต่างๆ ขึ้นมาเพื่อโหลดข้อมูลที่หลากหลายดังกล่าวลงใน Hadoop สควอช และ ไลเดอร์ เป็นเครื่องมือในการโหลดข้อมูลสองรายการดังกล่าว

ต่อไปในบทช่วยสอน Sqoop พร้อมตัวอย่างนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Sqoop, Flume และ HDFS

Sqoop กับ Flume กับ HDFS ใน Hadoop