hadoop叢集間資料遷移
1、兩個叢集版本不同的
hadoop distcp hftp://192.168.X.X:50070/tmp/test.txt /tmp
2、兩個叢集版本相同的
hadoop distcp hdfs://192.168.X.X:8020/tmp/test.txt /tmp
相關推薦
hadoop叢集間資料遷移工具
背景 當前比較流行的hdfs間資料遷移工具有hadoop預設提供的distcp,阿里開源的DataX,這些工具能夠滿足常規的大部分需求,但是當時碰到hadoop版本不一致、keberos授權等場景時就行不通了。針對這些特殊的應用場景和實際需求我就構思並實現了Hd
hadoop叢集間資料遷移
1、兩個叢集版本不同的 hadoop distcp hftp://192.168.X.X:50070/tmp/test.txt /tmp 2、兩個叢集版本相同的 hadoop distcp hdfs://192.168.X.X:8020/tmp/test.txt /tm
叢集間資料遷移報錯
[[email protected] ~]$ hadoop distcp -update /user/hive/warehouse/cslc.db/ hdfs://172.26.xx.xx:8020/user/hive/warehouse/cslc.db/18/12/24 10:27:06 ERRO
Hbase叢集間資料遷移方法總結
呵呵,今天花了一天的時間查資料做測試,略微的總結了一下hbase資料遷移的方法。 一、需要在hbase叢集停掉的情況下遷移 步驟:(1)執行hadoop distcp -f filelist "hdfs://new cluster ip:9000/hbasetest"
叢集間資料拷貝和Hadoop存檔對於小檔案處理
scp實現兩個遠端主機之間的檔案複製 scp -r hello.txt [email protected]:/user/atguigu/hello.txt // 推 push scp -r [email protected]:/user/atguigu
hive表叢集間的遷移
記錄下工作中由於需要複製生產環境到測試環境以供測試使用做的一次資料庫的遷移,方法比較繁瑣,有待改進; 基本思路:將生產環境的表匯出到hdfs,將hdfs的資料get到本地,scp到測試環境的本地,put到測試環境的hdfs,再進行匯入; hive表到處到hdfs: export tab
hive(01)、基於hadoop叢集的資料倉庫Hive搭建實踐
在前面hadoop的一系列文中,我們對hadoop有了初步的認識和使用,以及可以搭建完整的叢集和開發簡單的MapReduce專案,下面我們開始學習基於Hadoop的資料倉庫Apache Hive,將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表,將sql語句轉換為MapReduce任務
使用DataX進行OTS例項間資料遷移
表格儲存是 NoSQL 的資料儲存服務,是基於雲端計算技術構建的一個分散式結構化和半結構化資料的儲存和管理服務。表格儲存的資料模型以二維表為中心。表有行和列的概念,但是與傳統資料庫不一樣,表格儲存的表是稀疏的,每一行可以有不同的列,可以動態增加或者減少屬性列,建表時不需要為表的屬性列定義嚴格的 schema
Kylin實踐(三)--跨叢集元資料遷移
Kylin跨叢集元資料遷移第一步:在待遷移叢集上備份元資料,命令如下:$KYLIN_HOME/bin/metastore.sh backup看到如下提示時即為備份成功:metadata store backed up to /opt/kylin/apache-kylin-2.
大資料量單表在不同表名列名間的資料遷移
(windows Server 2008 R2+oracle 11g) 單表資料1.5億條記錄,90個欄位,檔案大小70G 處理思路:源端單表exp,目標端單表imp,再通過欄位對應關係轉入到目標表(不同表名、列名) exp username1/password1 buffer=6400
大資料之(2)修改Hadoop叢集日誌目錄,資料存放目錄
Hadoop有時會有unhealthy Node不健康的非Active節點存產生,具體錯誤內容如下。 一、錯誤內容 -== log-dirs usable space is below configured utilization percentage/no more usabl
大資料之(1)Centos7上搭建全分散式Hadoop叢集
本文介紹搭建一個Namenode兩個DataNode的Hadoop全分散式叢集的全部步驟及方法。具體環境如下: 一、環境準備 3個Centos7虛擬機器或者3個在一個區域網內的實際Centos7機器,機器上已安裝JDK1.8,至於不會安裝Centos7或者JDK1.8的同
hadoop 資料遷移
資料遷移使用場景 冷熱叢集資料分類儲存,詳見上述描述. 叢集資料整體搬遷.當公司的業務迅速的發展,導致當前的伺服器數量資源出現臨時緊張的時候,為了更高效的利用資源,會將原A機房資料整體遷移到B機房的,原因可能是B機房機器多,而且B機房本身開銷較A機房成本低些等.
流式大資料計算實踐(2)----Hadoop叢集和Zookeeper
一、前言 1、上一文搭建好了Hadoop單機模式,這一文繼續搭建Hadoop叢集 二、搭建Hadoop叢集 1、根據上文的流程得到兩臺單機模式的機器,並保證兩臺單機模式正常啟動,記得第二臺機器core-site.xml內的fs.defaultFS引數值要改成本機的來啟動,啟動完畢後再改回來 2、清空資
【大資料技術】1.hadoop叢集搭建
近年來,大資料技術越來越吃香,也是追求高薪的必備技能之一。 近些日子,打算技術轉型,開始研究大資料技術,基於對JAVA、LINUX系統有一定的基礎,完成hadoop叢集搭建(1個master和1個slave)。 一、準備工具 VMvare、centOS6.3、SSH Secure客戶端(
流式大資料計算實踐(3)----高可用的Hadoop叢集
流式大資料計算實踐(3)----高可用的Hadoop叢集 一、前言 1、上文中我們已經搭建好了Hadoop和Zookeeper的叢集,這一文來將Hadoop叢集變得高可用 2、由於Hadoop叢集是主從節點的模式,如果叢集中的namenode主節點掛掉,那麼叢集就會癱瘓,所以我們要改造成
叢集間傳輸資料
#!/bin/bash # data train 1.0 # CREATED BY ZJF @2018-08-01 # source env source /etc/profile export JAVA_HOME=/home/work/soft/jdk1.7.0_55 # ar
Hadoop資料遷移MaxCompute最佳實踐
本文向您詳細介紹如何通過使用DataWorks資料同步功能,將Hadoop資料遷移到阿里雲MaxCompute大資料計算服務上。 1. 環境準備 1.1 Hadoop叢集搭建 本文使用的EMR Hadoop版本資訊如下: EMR版本: EMR-3.11.0 叢
大資料hadoop叢集搭建之後的操作
1.節點的服役和退役(hdfs) [退役] 1.新增退役節點的ip到黑名單,不要更新白名單. [/soft/hadoop/etc/dfs.hosts.exclude.txt] s205 2.配置hdfs-site.xml
大資料作業(一)基於docker的hadoop叢集環境搭建
主要是根據廈門大學資料庫實驗室的教程(http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1233/)在Ubuntu16.04環境下進行搭建。 一、安裝docker(Docker CE) 根據docker官網教程(https://docs.docker.