ETL的數據來源，處理，保存
ETL的數據來源，處理，保存
1.ETL
數據來源：HDFS
處理方式：Mapreduce
數據保存：HBase
2.為什麽保存在Hbase中
數據字段格式不唯一/不相同/不固定，采用hbase的動態列的功能非常適合
因為我們的分析一般情況下，是對於部分事件數據進行分析的，不需要所有的數據，希望將數據的初步過濾放到服務器上進行操作，所以采用hbase的regionserver來過濾初步的條件(scan的filter機制)
3.數據處理
MapReduce
數據流: hbase -> mapreduce -> mysql
Hive
數據流：hbase -> hive -> hdfs -> sqoop -> mysql
4.來源HDFS
這些數據是在flume中收集來的數據，這些數據在前面已經被上傳到HDFS。
ETL的數據來源，處理，保存
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