【大数据干货】数据进入阿里云数加-大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）的N种方式

2016-12-06 679 89

免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps

想用阿里云大数据计算服务（MaxCompute），对于大多数人首先碰到的问题就是数据如何迁移到MaxCompute中。按照数据迁移场景，大致可以分为批量数据、实时数据、本地文件、日志文件等的迁移，下面我们针对每种场景分别介绍几种常用方案。

大数据计算服务(MaxCompute)

快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

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一、   异构数据源批量数据迁移到MaxCompute

1、通过大数据开发套件（DataIDE）- 数据开发做数据同步

                         i.    开通大数据开

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2016-12-07 00:00:00

Hadoop-2.7.0 HDFS DataXceiverServer两个参数的疑问

1、TcpPeerServer的数据接收缓冲区大小 Hadoop-2.7.0的DataXceiverServer中，在DataNode中对其初始化时，会构造一个TcpPeerServer，并设置数据接收缓冲区大小如下： tcpPeerServer.setReceiveBufferSize(HdfsConstants.DEFAULT_DATA_SOCKET_SIZE); 这个HdfsConstants.DEFAULT_DATA_SOCKET_SIZE是个常量，大小为128KB，如下： // TODO should be conf injected? public static final int DEFAULT_DATA_SOCKET_SIZE = 128 * 1024; 这个TcpPeerServer的数据接收缓冲区大小固定为128KB，是否经过大量测试？是否符合大多数集群？是否有必要做成参数？ 2、DataXceiverServer线程监听读写事件内存繁忙时等待时间大小 DataXceiverServer线程在监听读写事件时，如果发生OutOfMemoryEr...

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2016-12-08 00:00:00

Why HBase

3.1.1,为什么选用HBases a)容量巨大 HBase 的单表可以有百亿行、百万列数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级 都非常具有弹性。传统的关系型数据库如 Oracle 和 MySQL 等如果数据记录在亿级别 查询和写入的性能都会呈指数级下降所以更大的数据量级对传统数据库来讲是一种灾难。 而 HBase 对于存储百亿、千亿甚至更多的数据都不存在任何问题。对于高维数据百万量级的列没有任何问题。 b)面向列 HBase 是面向列的存储和权限控制并支持列独立检索。有些读者可能不清楚什么是列 式存储下面进行简单介绍。列式存储不同于传统的关系型数据库其数据在表中是按某列 存储的这样在查询只需要少数几个字段的时候能大大减少读取的数据量比如一个字段 的数据聚集存储那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩和解压算法。下面是传统行式 数据库与列式数据库的不同特性。 传统行式数据库的特性如下 数据是按行存储的。 没有索引的查询使用大量 I/O。 建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 面对查询需求数据库必须被大量膨胀才能满足需求。 列式数据库的特性如下 数据按列存储即每一列单独存...

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