关系型数据库与HBASE间的数据迁移介绍
HBASE数据块迁移
HBASE数据块迁移一、从源hbase集群中复制出HBase数据库表到本地目录最好停止HBase，否则可能会丢部分数据[hbase@hadoop200 ~]$ hadoop fs -get /hbase/toplist_ware_total_1009_201232toplist_ware_total_1009_201232压缩[hbase@hadoop200 ~]$ tar zcvf topl.tar.gz toplist_ware_total_1009_201232远程复制到目标机器[hbase@hadoop200 ~]$ scp topl.tar.gz zhouhh@h185:~/.二、目标HBase导入解压[zhouhh@h185 ~]$ tar zxvf topl.tar.gz如果目标HBase里有这个表，需disable并drop掉。
如果有该目录，则用hadoop fs -rmr /hbase/table的方式删除，再往HDFS 上复制。
以免数据出错。
放到集群下面[zhouhh@h185 ~]$ fs -put toplist_ware_total_1009_201232/hbase[zhouhh@h185 ~]$此时可以list出来，但scan报错hbase(main):055:0> list 'toplist_ware_total_1009_201232'TABLEtoplist_ware_total_1009_2012321 row(s) in 0.0220 secondshbase(main):062:0> scan 'toplist_ware_total_1009_201232' ROW COLUMN+CELLERROR: Unknown table toplist_ware_total_1009_201232!.META.表里面没有相关记录hbase(main):064:0> scan ‘.META.’里面没有toplist_ware_total_1009_201232 开头的行三、修复.META.表和重新分配数据到各RegionServer在.META.表没修复时执行重新分配，会报错[zhouhh@h185 ~]$ hbase hbck -fixAssignments...ERROR: Region { meta => null, hdfs => hdfs://h185:54310/hbase/toplist_ware_total_1009_201232/0403 552001eb2a31990e443dcae74ee8, deployed => } on HDFS, but not listed in META or deployed on any region server...先修复.META.表[zhouhh@h185 ~]$ hbase hbck -fixMeta...ERROR: Region { meta => null, hdfs => hdfs://h185:54310/hbase/toplist_ware_total_1009_201232/0403 552001eb2a31990e443dcae74ee8, deployed => } on HDFS, but not listed in META or deployed on any region server12/08/14 18:25:15 INFO util.HBaseFsck: Patching .META. with .regioninfo: {NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001e b2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,} ...此时.META.表已经有表的数据了，但scan还是失败hbase(main):065:0> scan '.META.'ROW COLUMN+CELL...toplist_ware_total_1009_201232,,134418709column=info:regioninfo, timestamp=1344939930752, value={NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001e b4829.0403552001eb2a31990e443dcae74ee8.2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,}16 row(s) in 0.0550 secondsscan还是失败hbase(main):066:0> scan 'toplist_ware_total_1009_201232' ROW COLUMN+CELLERROR:org.apache.hadoop.hbase.client.NoServerForRegionException: No server address listed in .META. for region toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001eb 2a31990e443dcae74ee8. containing row重新分配到各分区服务器[zhouhh@h185 ~]$ hbase hbck -fixAssignments...ERROR: Region { meta => toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001eb 2a31990e443dcae74ee8., hdfs => hdfs://h185:54310/hbase/toplist_ware_total_1009_201232/0403 552001eb2a31990e443dcae74ee8, deployed => } not deployed on any region server.Trying to fix unassigned region...12/08/14 18:28:01 INFO util.HBaseFsckRepair: Region still in transition, waiting for it to become assigned: {NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001e b2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,} 12/08/14 18:28:02 INFO util.HBaseFsckRepair: Region still in transition, waiting for it to become assigned: {NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001eb2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,} 12/08/14 18:28:04 INFO util.HBaseFsckRepair: Region still in transition, waiting for it to become assigned: {NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001e b2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,} 12/08/14 18:28:05 INFO util.HBaseFsckRepair: Region still in transition, waiting for it to become assigned: {NAME => 'toplist_ware_total_1009_201232,,1344187094829.0403552001e b2a31990e443dcae74ee8.', STARTKEY => '', ENDKEY => '', ENCODED => 0403552001eb2a31990e443dcae74ee8,} ...scan成功!hbase(main):067:0> scan 'toplist_ware_total_1009_201232' ROW COLUMN+CELL0000000001 column=info:loginid, timestamp=1344187147972, value=jjm1672586110000000001 column=info:nick, timestamp=1344187147972, value=?\xE9\x97\xB4?\xE6\xB5\xA3?0000000001 column=info:score, timestamp=1344187147972, value=2000000000001 column=info:userid, timestamp=1344187147972, value=167258611...330 row(s) in 0.8630 seconds。
数据库的数据迁移与同步
数据库的数据迁移与同步数据库是现代信息系统中至关重要的组成部分，它负责存储和管理大量的数据。
随着业务的不断发展和数据量的快速增长，有时候需要将数据库的数据迁移到其他地方，例如迁移到新的服务器或者从一个数据库平台迁移到另一个数据库平台。
数据迁移的目的通常是为了数据备份、性能提升、系统升级或者数据整合等。
数据库的数据迁移可以通过多种方式进行，根据具体的需求和情况选择不同的迁移方法。
下面将介绍几种常见的数据迁移方式。
1. 数据库备份和还原数据库备份和还原是最常见的数据迁移方式之一。
备份操作用于将数据库的数据和结构保存为一个备份文件，而还原操作则是将备份文件中的数据和结构恢复到一个新的数据库中。
这种方式适合于小规模的数据迁移和平台升级，但对大规模数据的迁移来说可能会有一些性能上的限制。
2. 数据库复制数据库复制是将数据库中的数据和结构复制到另一个数据库中的一种方式。
它主要用于实时数据同步和高可用性方面的需求。
常见的数据库复制方式包括主从复制和多主复制。
主从复制是指将主数据库中的数据实时复制到一个或多个从数据库中，从数据库用于读取操作。
多主复制则是多个主数据库之间相互复制数据，适用于多个地理位置或者多个业务场景。
3. 数据库迁移工具为了简化数据库迁移的过程，一些专门的数据库迁移工具也被广泛使用。
这些工具通常提供了简单易用的界面，可以帮助用户自动完成数据的导出、导入和转换等操作。
有些工具还支持跨不同数据库平台的迁移，可以将数据从一个数据库平台迁移到另一个数据库平台。
除了数据迁移，数据同步也是数据库管理中一个重要的方面。
数据同步可以保证多个数据库之间的数据一致性，避免出现数据冲突或者数据丢失的问题。
1. 基于日志的数据同步基于日志的数据同步是通过解析数据库的事务日志来实现数据同步的方式。
当主数据库发生变化时，它会将变化记录在事务日志中。
从数据库通过解析主数据库的事务日志，将变化应用到从数据库中，从而实现数据的同步。
数据导入HBase最常用的三种方式
数据导入HBase最常用的三种方式及实践分析摘要：要使用Hadoop，需要将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据导入HBase。
一般而言，有三种常见方式：使用HBase的API中的Put方法，使用HBase 的bulk load 工具和使用定制的MapReduce Job方式。
本文均有详细描述。
【编者按】要使用Hadoop，数据合并至关重要，HBase应用甚广。
一般而言，需要针对不同情景模式将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据转入至HBase 中。
常见方式为：使用HBase的API中的Put方法；使用HBase 的bulk load 工具；使用定制的MapReduce Job方式。
《HBase Administration Cookbook》一书对这三种方式有着详尽描述，由 ImportNew 的陈晨进行了编译，很有收获，推荐给大家。
HBase数据迁移（1）-使用HBase的API中的Put方法使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。
但针对大部分情况，它并非都是最高效的方式。
当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时，效率问题体现得尤为明显。
待处理的数据量一般都是巨大的，这也许是为何我们选择了HBase而不是其他数据库的原因。
在项目开始之前，你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移进HBase，否则之后可能面临严重的性能问题。
HBase有一个名为bulk load的功能支持将海量数据高效地装载入HBase中。
Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。
使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。
importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。
它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。
HBase表的数据导出和导入
HBase 表的数据导出和导⼊1.表数据导出hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test file:///home/hadoop/test (导⼊到本地)hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /user/hadoop/test （导⼊到hdfs 上）我们将test 表导⼊到hdfs 中该命令会启动⼀个mapreduce 程序来完成数据的导出，等待程序执⾏完成，查看导出后的⽂件注意：上⾯以part-m 开头的⽂件就是导出的数据⽂件，我们可以看下它的内容2. 导⼊数据导⼊数据前，⼀定要在hbase 上创建同名表，否则会报错，找不到表hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import test file:///home/hadoop/test (从本地导⼊)hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import test /user/hadoop/test （从hdfs 上导⼊）#创建⼀个test 表，⼀个列簇info hbase(main):004:0* create 'test','info'0 row(s) in 4.3820 seconds=> Hbase::Table - testhbase(main):005:0> put 'test','001','info:name','tom'0 row(s) in 0.4710 secondshbase(main):006:0> put 'test','001','info:age','18'0 row(s) in 0.0490 secondshbase(main):007:0> put 'test','002','info:name','jerry'0 row(s) in 0.0490 secondshbase(main):008:0> put 'test','002','info:age','19'0 row(s) in 0.0350 seconds Copy[hadoop@SHQZ-PS-IOT-TEST-APP01 ~]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /user/hadoop/test Copy [hadoop@SHQZ-PS-IOT-TEST-APP01 ~]$ hdfs dfs -ls /user/hadoop/testFound 2 items-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 0 2018-05-17 21:33 /user/hadoop/test/_SUCCESS-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 284 2018-05-17 21:33 /user/hadoop/test/part-m-00000[hadoop@SHQZ-PS-IOT-TEST-APP01 ~]$ Copy[hadoop@SHQZ-PS-IOT-TEST-APP01 ~]$ hdfs dfs -cat /user/hadoop/test/part-m-00000SEQ1org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable%org.apache.hadoop.hbase.client.ResultPl7D~UL001D001infoage 218001infoname 2tom (N002F002infoage 219!002infoname 2jerry (Copy执⾏命令导⼊数据,导⼊⽬录⼀定要是数据⽂件所在⽬录和导出命令类似，该命令同样会启动⼀个mapreduce 任务来完成数据的导⼊，之后我们进⼊hbase shell 查看数据是否导⼊了可以看到，数据已经成功导⼊。
关系型数据库和HBASE间的数据迁移介绍
2.1表模式预处理
即是把表模式从关系型数据库迁移到HBase数据库（根据原有关系 型数据库表模式在HBase中重新设计表模式）旳过程。 一般环节： • 根据老式关系型数据库旳设计措施对全部表进行初步设计； • 对表模式进行BCNF分解（降低表间数据冗余和依赖关系）；
数据迁移
• HBase数据库迁移工具旳设计与实现
同济大学 杨寒冰 2023
• Kettle工具
• Apache sqoop
背景
• 互联网应用朝着数据海量化，顾客访问高并行化旳方向发 展，应用分布式数据库能够处理这一问题。其中HBase已 经成为目前最热门旳NoSQL数据库。
• 怎样将原先存储在关系型数据库中旳数据迁移到HBase中 成为目前非常热门旳问题。
能够看出，HBase中旳表构造具有稀疏旳特征，其构造同老式旳关系型数据 库有着很大旳差别，所以在为应用程序设计数据库中全部表旳构造和关系时
也有许多不同之处，开发人员需要手工地重新设计HBase数据库中旳表模式。
2.迁移工具旳设计
HBase数据库特点： • 单元格是有版本旳(time-stamp)； • 数据行是有序旳(表中旳行经过行关键字按字典序排序)； • 只要列族存在，列便能够由客户端随时添加。 除此之外，HBase旳表和RDBMS旳表类似。
2.2表模式变换措施
• 基本变换 • 内嵌变换 • 分割变换 • 内联变换
2.2.1 基本变换
（1）合用场景 以老式关系数据库中表设计模式定义 旳表变换成HBase中旳表。 （2）变换措施
• Goods表为表1，把表1旳表名作为HBase中相 应旳表名，表1也添加到这个表旳列族中。
• 之后把表1旳主键作为相应表旳行键。 • 最终把表1中定义旳全部属性添加到相应表旳
SQL Server数据库到HBase数据库的模式转换和数据迁移研究
SQL Server数据库到HBase数据库的模式转换和数据迁移研究张华东;邵秀丽;吴军;王志刚【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2016(006)005【摘要】大数据背景下，SQL Server关系型数据库的存储容量暴涨，如何高效实现把SQL Server数据库中的数据迁移到HBase分布式数据库，是亟需解决的一个关键问题。
讨论研究了2种数据库之间的差异之后，首先提出了数据库模式之间的转换，把SQL Server数据表的模式，按照不丢失关系的原则，转换成HBase 下的表模式；然后根据不同的表间关系的数据迁移的规则，实现SQL Server数据库中的数据迁移到HBase数据库。
因为表间转换关系和数据迁移规则的预定义，实现了一键完成数据的迁移。
%Under the background of big data, SQL Server relational database storage capacity soared. How to efficiently realize the data migration in a SQL Server database to distributed database HBase is a key problem needed to solve. The paper discusses and researches the differences between the two kinds of database. First propose the conversion between the database schema, convert the SQL Server data table schema, according to the principle of not losing their relationship, into HBase table schema; then in compliance with the relationship between different tables of data migration, achieve the data migration in a SQL server database to HBase. Because of the predefinedrelationship between the table and data migration rules, the paper achieves a key to complete the migration of data.【总页数】8页(P24-30,34)【作者】张华东;邵秀丽;吴军;王志刚【作者单位】南开大学计算机与控制工程学院，天津300350;南开大学计算机与控制工程学院，天津300350;天津港集团有限公司，天津300461;天津港集团有限公司，天津300461【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于SQL Server数据库技术的多语言转换 [J], 李兴原;丁刚2.SQL Server数据库中多媒体信息的抽取与转换 [J], 熊江3.SQL Server数据库到HBase数据库的模式转换和数据迁移研究 [J], 张华东;邵秀丽;吴军;王志刚;4.Microsoft SQL Server数据库转换方法研究 [J], 陈东方;薛继伟5.用PB实现SQLServer数据库与其它异型数据库的数据转换 [J], 张剑妹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
HBase数据备份及恢复（导入导出）的常用方法
HBase数据备份及恢复（导⼊导出）的常⽤⽅法⼀、说明随着HBase在重要的商业系统中应⽤的⼤量增加，许多企业需要通过对它们的HBase集群建⽴健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业（数据）资产。
备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能⾮常巨⼤，因此备份⽅案必须有很⾼的效率。
Hbase备份⽅案必须既能够伸缩⾄对数百TB的存储容量进⾏备份，⼜能够在⼀个合理的时间内完成数据恢复的⼯作。
HBase和Apache Hadoop系统提供了许多内置的机制，可以快速⽽轻松的完成PB级数据的备份和恢复⼯作。
⼆、⽅法HBase是⼀个基于LSM树（log-structured merge-tree）的分布式数据存储系统，它使⽤复杂的内部机制确保数据准确性、⼀致性、多版本等。
因此，你如何获取数⼗个region server在HDFS和内存中的存储的众多HFile⽂件、WALs（Write-Ahead-Logs）的⼀致的数据备份？让我们从最⼩的破坏性，最⼩的数据占⽤空间，最⼩的性能要求机制和⼯作⽅式到最具破坏性的逐⼀讲述：SnapshotsReplicationExportCopyTableHTable APIOffline backup of HDFS data下⾯的表格提供了⼀个关于这些⽅法的快速⽐较，具体的细节在下⾯再详细描述。
Snapshots（快照）HBase快照功能丰富，有很多特征，并且创建时不需要关闭集群。
关于snapshot在⽂章中有更详细的介绍。
快照能通过在HDFS中创建⼀个和unix硬链接相同的存储⽂件，简单捕捉你的hbase表的某⼀时刻的信息（如下图）。
这些快照在⼏秒内就可以完成，⼏乎对整个集群没有任何性能影响。
并且，它只占⽤⼀个微不⾜道的空间。
除了在metadata⽂件中存储的极少⽬录数据，你的数据不会冗余，快照允许你的系统回滚到（创建快照）那个时刻，当然，你需要恢复快照。
通过在HBase shell中运⾏如下命令来创建⼀个表的快照：hbase(main):013:0> snapshot 'yy', 'MySnapShot'在执⾏这条命令之后，你将发现在hdfs中有⼀些⼩的数据⽂件。
SQL Server数据库到HBase数据库的模式转换和数据迁移研究
SQL Server数据库到HBase数据库的模式转换和数据迁移研究作者：张华东邵秀丽吴军王志刚来源：《智能计算机与应用》2016年第05期摘要：大数据背景下，SQL Server关系型数据库的存储容量暴涨，如何高效的实现把SQL Server数据库中的数据迁移到HBase分布式数据库，是亟需解决的一个关键问题。
讨论研究了两种数据库之间的差异之后，首先提出了数据库模式之间的转换，把SQL Server数据表的模式，按照不丢失关系的原则，转换成HBase下的表模式；然后根据不同的表间关系的数据迁移的规则，实现SQL Server数据库中的数据迁移到HBase数据库。
因为表间转换关系和数据迁移规则的预定义，实现了一键完成数据的迁移。
关键词：SQLServer；HBase；迁移；模式；转换中图分类号 TP393 文献标识码 A0 引言SQL Server是关系型数据库、按行存储，而HBase是分布式的非关系型数据库、按列存储。
由于各自的这些特点，在建立数据库表模式时，SQL Server须指定表名、表中所有的字段及类型和主外键[1]；而HBase在建立表模式时，须指定表名、列族和行键，但具体的列族中有哪些列是在插入数据时以键值对的形式出现，并且表间没有主外键的关联关系[2]。
基于两者的这些不同特点，本文首先给出了SQL Server数据库到HBase数据库表模式转换的解决方案。
HBase数据库中各个列族的数据会分散存储到不同的节点，而相互之间通过行键关联[3][4]。
在SQL Server中关系表的数据，须存储到同一张HBase表的不同列族，才能在不损失效率的情况下实现快速有效查找。
如何根据表模式转换的规则[5-6]，从SQL Server数据库中获取到关联的数据，然后准确的插入到HBase表的对应列族中，文中研究给出了在适应大数据量的情况下，基于分页的数据迁移方案[7][8]。
1 表模式转换的整体解决方案通过连接SQLServer数据库，获取指定数据库中所有表的相关信息（列名、列类型、主键、外键），然后根据表间关系的规则定义去发现SQLServer数据表中的关系，最后根据表模式转换规则定义，遍历关系转换成HBase表模式[9]。
关系型数据库到HBase的数据储存方式变迁（摘抄）
关系型数据库到HBase的数据储存⽅式变迁（摘抄） 如今Bigtable型(列族)数据库应⽤越来越⼴，功能也很强⼤。
但是很多⼈还是把它当做关系型数据库在使⽤，⽤原来关系型数据库的思维建表、存储、查询。
本⽂以hbase举例讲述数据模式的变化。
传统关系型数据库(mysql，oracle)数据存储⽅式主要如下：图⼀ 上图是个很典型的数据储存⽅式，我把每条记录分成3部分:主键、记录属性、索引字段。
我们会对索引字段建⽴索引，达到⼆级索引的效果。
但是随着业务的发展，查询条件越来越复杂，需要更多的索引字段，且很多值都不存在，如下图：图⼆ 上图是6个索引字段，实际情况可能是上百个甚⾄更多，并且还需要根据多个索引字段刷选。
查询性能越来越低，甚⾄⽆法满⾜查询要求。
关系型数据⾥的局限也开始显现，于是很多⼈开始接触NoSQL。
列族数据库很强⼤，很多⼈就想把数据从mysql迁到hbase，存储的⽅式还是跟图⼀或者图⼆⼀样，主键为rowkey。
其他各个字段的数据，存储⼀个列族下的不同列。
但是想对索引字段查询就没有办法，⽬前还没有⽐较好的基于bigtable的⼆级索引⽅案，所以⽆法对索引字段做查询。
这时候其实可以转换下思维，可以把数据倒过来，如下图： 图三 把各个索引字段的值作为rowkey，然后把记录的主键和属性值按照⼀定顺序存在对应rowkey的value⾥。
上图只有⼀个列族，是最简单的⽅式。
Value⾥的记录可以设置成定长的byte[]，多个记录集合通过移位快速查询到。
但是上⾯只适合单个索引字段的查询。
如果要同时对多个索引字段查询，图三的⽅式需要求取出所有value值，⽐如查询“浙江”and“⼿机”，需要取出两个value，再解析出各⾃的主键求交。
如果每条记录的属性有上百个，对性能影响很⼤。
接下来的变化是解决多索引字段查询的问题。
我们将主键字段和属性字段分开存储，储存在不同的列族下，多索引查询只需要取出列族1下的数据，再去最⼩集合的列族2⾥取得想要的值。
HBase数据迁移方案介绍
HBase数据迁移⽅案介绍⼀、前⾔HBase数据迁移是很常见的操作，⽬前业界主要的迁移⽅式主要分为以下⼏类：![1]图1.HBase数据迁移⽅案从上⾯图中可看出，⽬前的⽅案主要有四类，Hadoop层有⼀类，HBase层有三类。
下⾯分别介绍⼀下。
⼆、Hadoop层数据迁移2.1 ⽅案介绍Hadoop层的数据迁移主要⽤到DistCp(Distributed Copy)，官⽅描述是：DistCp（分布式拷贝）是⽤于⼤规模集群内部和集群之间拷贝的⼯具。
它使⽤Map/Reduce实现⽂件分发，错误处理和恢复，以及报告⽣成。
它把⽂件和⽬录的列表作为map任务的输⼊，每个任务会完成源列表中部分⽂件的拷贝。
我们知道MR程序适合⽤来处理⼤批量数据，其拷贝本质过程是启动⼀个MR作业，不过DisctCp只有map，没有reducer。
在拷贝时，由于要保证⽂件块的有序性，转换的最⼩粒度是⼀个⽂件，⽽不像其它MR作业⼀样可以把⽂件拆分成多个块启动多个map并⾏处理。
如果同时要拷贝多个⽂件，DisctCp会将⽂件分配给多个map，每个⽂件单独⼀个map任务。
我们可以在执⾏同步时指定-m参数来设定要跑的map数量，默认设置是20。
如果是集群间的数据同步，还需要考虑带宽问题，所以在跑任务时还需要设定 bandwitdh 参数，以防⽌⼀次同步过多的⽂件造成带宽过⾼影响其它业务。
同时，由于我们HBase集群⼀般是不会开MR调度的，所以这⾥还需要⽤到单独的MR集群来作主备数据同步，即在跑任务时还需要指定mapreduce相关参数。
简单的distcp参数形式如下：hadoop distcp hdfs://src-hadoop-address:9000/table_name hdfs://dst-hadoop-address:9000/table_name如果是独⽴的MR集群来执⾏distcp，因为数据量很⼤，⼀般是按region⽬录粒度来传输，同时传输到⽬标集群时，我们先把⽂件传到临时⽬录，最后再⽬的集群上load表，我们⽤到的形式如下：hadoop distcp \=distcphbase \-Dyarn.resourcemanager.webapp.address=mr-master-ip:8088 \-Dyarn.resourcemanager.resource-tracker.address=mr-master-dns:8093 \-Dyarn.resourcemanager.scheduler.address=mr-master-dns:8091 \-Dyarn.resourcemanager.address=mr-master-dns:8090 \-Dmapreduce.jobhistory.done-dir=/history/done/ \-Dmapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir=/history/log/ \-Dfs.defaultFS=hdfs://hbase-fs/ \=hdfs://hbase-fs/ \-bandwidth 20 \-m 20 \hdfs://src-hadoop-address:9000/region-hdfs-path \hdfs://dst-hadoop-address:9000/tmp/region-hdfs-path在这个过程中，需要注意源端集群到⽬的端集群策略是通的，同时hadoop/hbase版本也要注意是否⼀致，如果版本不⼀致，最终load表时会报错。
数据库的数据迁移方法
数据库的数据迁移方法在数据库管理中，数据迁移是一项重要的任务，它涉及将现有的数据从一个数据库迁移到另一个数据库的过程。
数据库的数据迁移可以由多种方法来实现，本文将介绍一些常用的数据迁移方法。
1. 导出和导入方法导出和导入是最常见也是最简单的数据迁移方法之一。
通常，数据库管理系统提供了导出和导入命令或工具，允许用户将数据以适当的格式导出到文件中，然后再将导出的数据导入到目标数据库中。
导出过程中，用户可以选择导出整个数据库或特定表的数据。
导出文件的格式可以是结构化文本文件（如CSV或XML）或二进制文件（如MySQL的SQL Dump文件）等。
导入过程与导出类似，只是将文件中的数据加载到目标数据库中。
优点：简单易用，适用于小规模的数据迁移。
缺点：不适合大规模数据迁移，导出和导入数据的过程相对较慢。
2. 复制方法复制是一种常见且高效的数据迁移方法。
它通过建立源数据库和目标数据库之间的连接，在源数据库上进行数据更改时，自动将更改应用到目标数据库中。
复制通常由一个发布者和一个或多个订阅者组成，发布者负责向订阅者传递数据更改。
可以通过配置发布者和订阅者的方式来实现单向复制或双向复制，具体取决于需求。
优点：实时同步数据，适用于大规模数据迁移，可减少停机时间。
缺点：配置复杂，需要确保网络连接的稳定性。
3. 数据库迁移工具方法数据库迁移工具是专门用于管理数据迁移的软件工具。
它们提供了各种功能和选项，帮助用户轻松地执行数据迁移任务。
常用的数据库迁移工具包括MySQL的MySQL Workbench、Oracle的Data Pump、PostgreSQL的pg_dump等。
这些工具通常提供了图形界面和命令行界面两种方式，用户可以根据自己的需求选择适合的方式进行数据迁移。
优点：功能强大，提供了丰富的选项和配置，适用于各种规模的数据迁移。
缺点：需要学习和了解特定数据库迁移工具的使用方法。
4. ETL方法ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据迁移方法，它涉及从源数据库中抽取数据，对数据进行转换和处理，然后将数据加载到目标数据库中。
大数据集群面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其在当今社会中的重要性。
2. 什么是Hadoop？请简要介绍其架构和核心组件。
3. 请解释HDFS的工作原理，以及它在数据存储方面的优势。
4. 请说明MapReduce编程模型的基本原理和执行流程。
5. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？6. 请描述Zookeeper在Hadoop集群中的作用和常用场景。
7. 什么是Hive？它与传统的数据库有什么区别？8. 请简述HBase的架构和特点，以及它在列式存储方面的优势。
9. 什么是Spark？它与Hadoop相比有哪些优点？10. 请解释Flink的概念及其在流处理方面的应用。
二、Hadoop集群搭建与优化1. 请描述Hadoop集群的搭建步骤，包括硬件配置、软件安装、配置文件等。
2. 请说明如何实现Hadoop集群的高可用性，例如HDFS和YARN的HA配置。
3. 请简述Hadoop集群的负载均衡策略，以及如何进行负载均衡优化。
4. 请解释Hadoop集群中的数据倾斜问题，以及如何进行数据倾斜优化。
5. 请说明如何优化Hadoop集群中的MapReduce任务，例如调整map/reduce任务数、优化Shuffle过程等。
6. 请描述Hadoop集群中的内存管理策略，以及如何进行内存优化。
7. 请简述Hadoop集群中的磁盘I/O优化策略，例如磁盘阵列、RAID等。
8. 请说明如何进行Hadoop集群的性能监控和故障排查。
三、数据存储与处理1. 请描述HDFS的数据存储格式，例如SequenceFile、Parquet、ORC等。
2. 请解释HBase的存储结构，以及RowKey和ColumnFamily的设计原则。
3. 请简述Hive的数据存储格式，以及其与HDFS的交互过程。
4. 请说明Spark的数据存储格式，以及其在内存和磁盘之间的数据交换过程。
5. 请描述Flink的数据流处理模型，以及其在数据流中的操作符和窗口机制。
sqoop的使用场景
Apache Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库）之间传输大规模数据的工具。
以下是Sqoop的一些典型使用场景：数据迁移：Sqoop常常被用于迁移大规模数据，尤其是在从关系型数据库到Hadoop（如HDFS、Hive、HBase）之间。
例如，你可能需要将一个大型企业的数据从传统的关系型数据库迁移到Hadoop，以进行数据分析和机器学习。
数据集成：对于那些需要同时访问关系型数据库和Hadoop数据的企业，Sqoop提供了一个高效的方式来集成这两种数据源。
ETL（提取、转换、加载）任务：Sqoop可以用于ETL流程，特别是那些涉及从关系型数据库提取数据，在Hadoop中处理，然后加载到Hive、HBase或其他Hadoop存储中的任务。
数据备份和恢复：Sqoop可以用来备份关系型数据库中的数据，并将这些数据存储在Hadoop中。
同样，它也可以用于从Hadoop中恢复数据到关系型数据库。
报表生成：对于那些需要从关系型数据库获取数据，然后在Hadoop中进行报表生成的任务，Sqoop提供了一种高效的方法。
大数据应用开发与测试：在开发或测试新的大数据应用时，Sqoop 可以帮助开发者快速地加载数据到Hadoop环境中。
数据仓库扩展：对于那些需要将大量数据从关系型数据库导入到数据仓库的情况，Sqoop提供了一种扩展现有数据仓库能力的解决方案。
然而，Sqoop并不适合所有情况。
例如，它不适合处理事件驱动型数据或流式数据。
对于这些情况，更适合使用如Apache Flume等工具。
同时，如果源系统不能承受Sqoop job执行时的较大压力，或者批处理任务中的数据量特别大，可能会给源系统带来更大的压力，这种情况下也不适合使用Sqoop。
总的来说，Sqoop是一个强大的工具，适用于在关系型数据库和Hadoop之间迁移大规模的结构化数据。
但是，在使用它时，需要考虑到其限制和最佳使用场景。
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支持多种查询
o o o o o o o 调用数据库存储过程 基本的数据库查询 判断表以及列、操作系统文件是否存在 从URL接收查询 使用Web服务查询信息 使用数据流中的值作为参数来执行一个数据库查询 流查询：从转换中其他流里查询值
•
转换功能
o 值映射、分组、去重、拆分字段、行列转换 o 复制行
算法1（BCNF分解）若R不属于BCNF，则按如下算法将R分解成一组 BCNF模式。
通过范式分解，能够消去非主属性对键的部分函数依赖，非主属性对 键的传递函数依赖和主属性对键的传递函数依赖。
2.2表模式变换方法
• 基本变换
• 内嵌变换
• 分割变换
• 内联变换
2.2.1 基本变换
（1）适用场景 以传统关系数据库中表设计模式定义 的表变换成HBase中的表。 （2）变换方法
在结构化数据存储与Hadoop/HBase之间进行数据交换
支持多种关系数据库的迁移 图形化界面迁移
1.需要手动指定表与表之间 以及数据类型的对应关系。 2.只是将原有的表模式复制， 在数据查询时会带来性能上 的下降。
优点
缺点
只能复制数据，不能迁移表模式
可以看出，HBase中的表结构具有稀疏的特性，其结构同传统的关系型数据 库有着很大的差异，因此在为应用程序设计数据库中所有表的结构和关系时 也有许多不同之处，开发人员需要手工地重新设计HBase数据库中的表模式。
2.1表模式预处理
即是把表模式从关系型数据库迁移到HBase数据库（根据原有关系
型数据库表模式在HBase中重新设计表模式）的过程。
一般步骤： • 依照传统关系型数据库的设计方法对所有表进行初步设计；
• 对表模式进行BCNF分解（减少表间数据冗余和依赖关系）；
定义BCNF范式：若关系模式R是第三范式，且每个属性都不传递 依赖于R的候选键。这种关系模式就是BCNF模式。 即在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候 选关键字段的传递函数依赖。
对应 表名
把表3中所有 同表1或表2 这一行有关 的所有行属 性都分别放 入到对应表 的列族2中。
由于在变换过程中对子表进行了冗余存储，消耗稍多的存储空间， 但提高了由任意主表到子表的连接查询的效率。
2.2.4 内联变换
从表1到表2存在1对1、1对多或多对多关系，且表2到表3也存在这些关系时，把表3作为表1的内联表。 当查询表1中的某一行时，得到同这一行通过表2所间接关联的所有表3中的数据，这样就可以避免表 1、表2和表3这三张表之间的连接查询。 • • 表1:Goods(主表)、表2:Model、表3:GoodsRelated。 把表3中所有同表1这一行通过表2有间接关联的所有行属性都放入到列族2中。
主要流程
• • 解析器（SchemaParser）：解析由外部工具从传统RDBMS数据库导出的表模式定义 文档。 表模式转换器（Convertor）：把传统RDBMS的表模式定义转换成HBase的表模式。
•
•
表模式适配器（Adapter）：保存、读取已经由表模式转换器所转换过的表模式定义
到指定的文件中，并为其他模块查找新的表模式定义提供接口。 数据表管理器（TableManager）：把存储在传统RDBMS数据库中的数据迁移到 HBase数据库中对应新定义的表中。
• • • Goods表为表1，把表1的表名作为HBase中对
应的表名，表1也添加到这个表的列族中。
之后把表1的主键作为对应表的行键。 最后把表1中定义的所有属性添加到对应表的 列族1中。
（3）有效性 在空间效率和查询效率上都相同。
2.2.2 内嵌变换
查询表1中的某一行时就能够得到同这一行所关联的所有表2中的数据，这样就可以避免 表1和表2的连接查询。
数据类型
事务 存储过程 常用软件
√
√ √ SQL server migration assistant等第 三方软件
×
× × Sqoop，Kettle等
从关系型数据库向HBase迁移，目前必须由开发人员手工地完成从表结 构迁移直到数据内容迁移这一系列复杂的工作。
Hbase数据迁移工具
Sqoop 来源 主要作用 Apache项目（2009） Kettle 开源ETL（extract， transform and load）
2.迁移工具的设计
HBase数据库特点： • 单元格是有版本的(time-stamp)； • 数据行是有序的(表中的行通过行关键字按字典序排序)； • 只要列族存在，列便可以由客户端随时添加。 除此之外，HBase的表和RDBMS的表类似。 在HBase中查询数据： 全表扫描：对整张表进行扫描，所以花费的时间最长，效率也最差； 行键扫描：根据所给的键值取得一张表中行键对应的单条数据，是所有 查询方法中最快的查询方式； 区间扫描：介于两者之间。
数据迁移
• HBase数据库迁移工具的设计与实现
同济大学 杨寒冰 2013
• Kettle工具 • Apache sqoop
背景
• 互联网应用朝着数据海量化，用户访问高并行化的方向发 展，应用分布式数据库可以解决这一问题。其中HBase已 经成为目前最热门的NoSQL数据库。
• 如何将原先存储在关系型数据库中的数据迁移到HBase中
在变换中对子表进行了冗余存储，会消耗稍多的存储空间，但提高了由间接 主表到子表的连接据库中原有的表集合为A，迁移后的在HBase数据库中的表集合为B，总的迁移过 程采用的决策图如图所示。
Kettle转换工具
Kettle 是一款开源的、元数据驱动的ETL工具集。
• • 特殊目标数据源支持
• • • Goods表为表1、Color表为表2，表1的表名作为HBase中对应的表名； 把表1和表2添加到列族中。表1的主键作为对应表的行键， 随后把表1中定义的所有属性添加到对应表的列族1中，把表2中所有同表1这一行有关的所有行属 性都放入到列族2中。根据情况删除表2。
在变换中对子表进行了冗余存储，会消耗稍多的存储空间，但提高了由主表到子表 的连接查询的效率。
2.2.3 分割变换
当从表3与其余表都存在1对1、1对多或多对多的关系时，可分割表，按照映射关系把表 3中的每一行内嵌到对应的表中。当查询表1或2中的某行时就能得到同这一行所关联的
表1 表3 所有表3的数据，避免表 3同其余与之有联系的所有表之间的连接查询。 表2
把表1和表2分别 添加到对应表的 列族中，表1和 表2的主键分别 作为对应表的行 键。
成为当前非常热门的问题。
1.数据库迁移技术研究现状
由于各类关系型数据库之间的高度相似性，使得在这类数据库之间迁移
变得相对简单。从SQL Server向其他例如Oracle、MySQL等关系型数
据库迁移时，已经有丰富的自动化或者半自动化的工具来帮助开发人员 完成整个迁移工作。 是否支持 表模式 SQL Server---->关系数据库 √ SQL Server---->Hbase ×