用脚本模式配置数据同步-低调大师

用脚本模式配置数据同步

2017-04-17 642

大数据开发套件里可以通过配置同步任务，实现数据在不同数据源之间的迁移。但是因为目前只部署在华东1（参考文档），有一些特殊网络环境可能无法覆盖到。比如VPC下的DRDS或者其他区域自建数据库内网就不通了。不过套件还提供了脚本模式+调度资源设置这2个大杀器，满足各种复杂场景下的数据同步功能。

本文就数据从MaxCompute的数据导出到VPC下的DRDS为例，详细介绍如何使用这两种方法来实现灵活的数据同步。

同步原理

首先介绍下大数据开发套件的同步任务是怎么做的。

（这个图片来自这里）
常有人以同步是MaxCompute的功能，其实MaxCompute和DRDS、RDS一样只是一种数据源。图片中间的框框是一个数据同步服务，它有一个Reader和一个Writer配置，通过Reader从来源抽取数据，然后用Writer写到目标数据源上。
如果有各种网

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HDFS启动

标签（空格分隔）：大数据 HDFS [toc] 所有的分析以单机安装的Hadoop版本2.6.4为例分析。步骤依赖于安装文档中的步骤，见Hadoop的单机安装预制几个重要的脚本文件：假设hadoop的安装目录在HADOOP_HOME。重要的脚本文件hadoop-functions.sh。步骤详解格式化系统第一步要：$ bin/hdfs namenode -format 主要执行HADOOP_HOME/bin/hdfs命令。其中设置了3个重要的变量名 namenode) HADOOP_SUBCMD_SUPPORTDAEMONIZATION="true" HADOOP_CLASSNAME='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode' hadoop_a

2017-04-18

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mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理。 FileInputFormat切片机制原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1、默认切片定义在InputFormat类中的getSplit()方法 2、FileInputFormat中默认的切片机制： a)简单地按照文件的内容长度进行切片 b)切片大小，默认等于hdfs的block大小 c)切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片比如待处理数据有两个文件： file1.txt 260M file2.txt 10M 经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下： file1.txt.split1-- 0~128 file1.txt.split2-- 128~260 //如果剩余的文件长度...

2017-04-19

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。