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ODPS到ODPS数据迁移指南

1. 工具选择与方案确定 目前,有两种方式可用于专有云环境下的从MaxCompute到MaxCompute整体数据迁移。 (1)使用DataX工具进行迁移,迁移所需的作业配置文件及运行脚本,可用DataX批量配置工具来生成; (2)通过大数据开发套件(DataIDE)- 数据开发进行迁移,这种方式可选择界面向导模式逐步配置,操作简单容易上手; 2. 具体实施 2.1 使用DataX工具 这种场景需要先从源MaxCompute中导出元数据DDL,在目标MaxCompute中初始化表,然后借助DataX工具完成数据迁移,步骤如下: 2.1.1 DataX工具简介 本步骤利用DataX工具进行数据迁移,DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX工具对于系统环境要求如下: · Linux、Windows · JDK(1.8) · Python(推荐Python2.6.X) · Apache Ma...

一脸懵逼学习Hadoop中的序列化机制——流量求和统计MapReduce的程序开发案例——流量求和统计排序

一:序列化概念 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流。反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点:紧凑:高效使用存储空间。快速:读写数据的额外开销小。可扩展:可透明地读取老格式的数据。互操作:支持多语言的交互。 (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):序列化在分布式环境的两大作用:进程间通信,永久存储。(2):Hadoop节点间通信。 四:Writable接口(实现序列化的类实现这个接口) (1)Writable接口, 是根据 DataInput 和 DataOutput 实现的简单、有效的序列化对象. (2)MapReduce的任意Key和Value必须实现Writable接口. (3)MapReduce的任意key必须实现WritableComparable接口. 1:创建一个FlowBean的实体类,实现序列化操作: 1 package com...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。

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