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Sqoop架构(四)

Sqoop 架构是非常简单的,它主要由三个部分组成:Sqoop client、HDFS/HBase/Hive、Database。 下面是Sqoop 的架构图 (1)用户向 Sqoop 发起一个命令之后,这个命令会转换为一个基于 Map Task 的 MapReduce 作业。 (2)Map Task 会访问数据库的元数据信息,通过并行的 Map Task 将数据库的数据读取出来,然后导入 Hadoop 中。 (3)当然也可以将 Hadoop 中的数据,导入传统的关系型数据库中。 (4)它的核心思想就是通过基于 Map Task (只有 map)的 MapReduce 作业,实现数据的并发拷贝和传输,这样可以大大提高效率。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6116370.html,如需转载请自行联系原作者

Flume的可扩展性

Flume的可扩展性:Flume采用了三层架构,分别为agent,collector和storage,每一层均可以水平扩展。其中,所有agent和 collector由master统一管理,这使得系统容易监控和维护,且master允许有多个(使用ZooKeeper进行管理和负载均衡),这就避 免了单点故障问题。 Flume的功能可扩展性:用户可以根据需要添加自己的agent,collector或者storage。此外,Flume自带了很多组件,包括各种agent(file,syslog等),collector和storage(file,HDFS等)。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6784934.html,如需转载请自行联系原作者

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