当前位置: 首页 > news >正文

大数据技术之集群数据迁移

文章目录

  • 数据治理之集群迁移数据

数据治理之集群迁移数据

准备两套集群,我这使用apache集群和CDH集群。

img

启动集群

img

img

启动完毕后,将apache集群中,hive库里dwd,dws,ads三个库的数据迁移到CDH集群

img

img

在apache集群里hosts加上CDH Namenode对应域名并分发给各机器

[root@hadoop101 ~]# vim /etc/hosts

img

[root@hadoop101 ~]# scp /etc/hosts hadoop102:/etc/

[root@hadoop101 ~]# scp /etc/hosts hadoop103:/etc/

因为集群都是HA模式,所以需要在apache集群上配置CDH集群,让distcp能识别出CDH的nameservice

[root@hadoop101 hadoop]# vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml

dfs.nameservices

mycluster,nameservice1

dfs.internal.nameservices

mycluster

dfs.ha.namenodes.mycluster

nn1,nn2,nn3

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1

hadoop101:8020

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2

hadoop102:8020

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3

hadoop103:8020

dfs.ha.namenodes.nameservice1

namenode30,namenode37

dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30

hadoop104:8020

dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37

hadoop106:8020

dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30

hadoop104:9870

dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode37

hadoop106:9870

dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1

hadoop101:9870

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2

hadoop102:9870

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3

hadoop103:9870

dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

修改CDH hosts

[root@hadoop101 ~]# vim /etc/hosts

img

进行分发,这里的hadoop104,hadoop105,hadoop106,分别对应apache的hadoop101,hadoop102,hadoop103

[root@hadoop101 ~]# scp /etc/hosts hadoop102:/etc/

[root@hadoop101 ~]# scp /etc/hosts hadoop103:/etc/

同样修改CDH集群配置,在所有hdfs-site.xml文件里修改配置

img

dfs.nameservices

mycluster,nameservice1

dfs.internal.nameservices

nameservice1

dfs.ha.namenodes.mycluster

nn1,nn2,nn3

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1

hadoop104:8020

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2

hadoop105:8020

dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3

hadoop106:8020

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1

hadoop104:9870

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2

hadoop105:9870

dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3

hadoop106:9870

dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

最后注意:重点由于我的Apahce集群和CDH集群3台集群都是hadoop101,hadoop102,hadoop103,所以要关闭域名访问,使用ip访问

CDH把钩去了

img

apache设置为false

img

再使用hadoop distcp命令进行迁移,-Dmapred.job.queue.name指定队列,默认是default队列。上面配置集群都配了的话,那么在CDH和apache集群下都可以执行这个命令

[root@hadoop101 hadoop]# hadoop distcp -Dmapred.job.queue.name=hive webhdfs://mycluster:9070/user/hive/warehouse/dwd.db/ hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse

img

会启动一个mr任务,正在迁移

img

查看cdh 9870 http地址

img

img

img

数据已经成功迁移。数据迁移成功之后,接下来迁移hive表结构,编写shell脚本

[root@hadoop101 module]# vim exportHive.sh

#!/bin/bash

hive -e “use dwd;show tables”>tables.txt

cat tables.txt |while read eachline

do

hive -e “use dwd;show create table $eachline”>>tablesDDL.txt

echo “;” >> tablesDDL.txt

done

执行脚本后将tablesDDL.txt文件分发到CDH集群下

[root@hadoop101 module]# scp tablesDDL.txt hadoop104:/opt/module/

然后CDH下导入此表结构,先进到CDH的hive里创建dwd库

[root@hadoop101 module]# hive

hive> create database dwd;

创建数据库后,边界tablesDDL.txt,在最上方加上use dwd;

img

并且将createtab_stmt都替换成空格

[root@hadoop101 module]# sed -i s"#createtab_stmt# #g" tablesDDL.txt

最后执行hive -f命令将表结构导入

[root@hadoop101 module]# hive -f tablesDDL.txt

img

最后将表的分区重新刷新下,只有刷新分区才能把数据读出来,编写脚本

[root@hadoop101 module]# vim msckPartition.sh

#!/bin/bash

hive -e “use dwd;show tables”>tables.txt

cat tables.txt |while read eachline

do

hive -e “use dwd;MSCK REPAIR TABLE $eachline”

done

[root@hadoop101 module]# chmod +777 msckPartition.sh

[root@hadoop101 module]# ./msckPartition.sh

刷完分区后,查询表数据

img

相关文章:

大数据技术之集群数据迁移

文章目录 数据治理之集群迁移数据 数据治理之集群迁移数据 准备两套集群,我这使用apache集群和CDH集群。 启动集群 启动完毕后,将apache集群中,hive库里dwd,dws,ads三个库的数据迁移到CDH集群 在apache集群里hosts加上CDH Namenode对应域名并…...

CF1265E Beautiful Mirrors

CF1265E Beautiful Mirrors 洛谷CF1265E Beautiful Mirrors 题目大意 Creatnx \text{Creatnx} Creatnx有 n n n面魔镜,每天她会问一面镜子:“我漂亮吗?”,第 i i i面魔镜有 p i 100 \dfrac{p_i}{100} 100pi​​的概率告诉 Creat…...

软件测试/测试开发丨利用ChatGPT自动生成架构图

点此获取更多相关资料 简介 架构图通过图形化的表达方式,用于呈现系统、软件的结构、组件、关系和交互方式。一个明确的架构图可以更好地辅助业务分析、技术架构分析的工作。架构图的设计是一个有难度的任务,设计者必须要对业务、相关技术栈都非常清晰…...

Java学习笔记(六)——面向对象编程(基础)

一、类与对象 (一)类与对象的概念 (二)对象内存布局 ​编辑 对象分配机制 ​编辑 (三)属性/成员变量 (四)创建对象与访问属性 二、成员方法 (一)方法…...

0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)

大纲 Tumbling Count WindowsmapreduceWindow Size为2Window Size为3Window Size为4Window Size为5Window Size为6 完整代码参考资料 之前的案例中,我们的Source都是确定内容的数据。而Flink是可以处理流式(Streaming)数据的,就是…...

车载终端构筑智慧工厂:无人配送车的高效物流体系

​随着科技的不断进步和应用,智能化已经成为许多领域的关键词。在物流行业中,随着无人配送车的兴起和智慧工厂的崛起,车载终端正引领着无人配送车的科技变革之路。 文章同款:https://www.key-iot.com/iotlist/sv900.html 车载终端…...

插件_日期_lunar-calendar公历农历转换

现在存在某需求&#xff0c;需要将公历、农历日期进行相互转换&#xff0c;在此借助lunar-calendar插件完成。 下载 [1] 通过npm安装 npm install lunar-calendar[2]通过文件方式引入 <script type"text/javascript" src"lib/LunarCalendar.min.js">…...

【FreeRTOS】【STM32】08 FreeRTOS 消息队列

简单来说 消息队列是一种数据结构 任务操作队列的基本描述 1.如果队列未满或者允许覆盖入队,FreeRTOS会将任务需要发送的消息添加到队列尾。 2.如果队列满,任务会阻塞(等待)。 3.用户可以指定等待时间。 4.当其它任务从其等待的队列中读取入了数据&#xff08;这时候队列未满…...

【计算机组成原理】CPU的工作原理

一.CPU的组成结构 CPU主要有运算器、控制器、寄存器和内部总线等组成&#xff0c;其大概的样子长这样&#xff1a; 看不懂没关系&#xff0c;我们将采用自顶而下的方法来讲解CPU的具体工作原理&#xff0c;我们首先来说一下什么叫寄存器&#xff0c;顾名思义&#xff0c;寄存器…...

部署ELK

一、elasticsearch #拉取镜像 docker pull elasticsearch:7.12.1 #创建ELK docker网络 docker network create elk #启动ELK docker run -d --name es --net elk -P -e "discovery.typesingle-node" elasticsearch:7.12.1 #拷贝配置文件 docker cp es:/usr/share/el…...

纯前端实现图片验证码

前言 之前业务系统中验证码一直是由后端返回base64与一个验证码的字符串来实现的&#xff0c;想了下&#xff0c;前端其实可以直接canvas实现&#xff0c;减轻服务器压力。 实现 子组件&#xff0c;允许自定义图片尺寸(默认尺寸为100 * 40)与验证码刷新时间(默认时间为60秒)…...

#django基本常识01#

1、manage.py 所有子命令的入口&#xff0c;比如&#xff1a; python3 manage.py runserver 启动服务 python3 manage.py startapp 创建应用 python3 manage.py migrate 数据库迁移 直接执行python3 manage.py 可显示所有子命令...

什么是物流RPA?物流RPA解决什么问题?物流RPA实施难点在哪里?

RPA指的是机器人流程自动化&#xff0c;它是一套模拟人类在计算机、平板电脑、移动设备等界面执行任务的软件。通过RPA&#xff0c;可以自动完成重复性、繁琐的工作&#xff0c;提高工作效率和质量&#xff0c;降低人力成本。RPA适用于各种行业和场景&#xff0c;例如财务、人力…...

乐鑫工程部署过程记录

一、获取编译环境 1、下载sdk&#xff0c;ESP-IDF 这里有很多发布版本&#xff0c;当前我选择的是4.4.6&#xff0c;可以选择下载压缩包&#xff0c;也可以git直接clone 2、配置编译环境 我选择的是Linux Ubuntu下部署开发环境 查看入门指南 选择对应的芯片&#xff0c;我…...

to 后接ing形式的情况

look forward to seeing you. (期待着见到你) She admitted to making a mistake. (承认犯了个错误) He is accustomed to working long hours. (习惯于长时间工作)...

我做云原生的那几年

背景介绍 在2020年6月&#xff0c;我加入了一家拥有超过500人的企业。彼时&#xff0c;前端团队人数众多&#xff0c;有二三十名成员。在这样的大团队中&#xff0c;每个人都要寻找自己的独特之处和核心竞争力。否则&#xff0c;你可能会沉没于常规的增删改查工作中&#xff0…...

@EventListener注解使用说明

在Java的Spring框架中&#xff0c;EventListener注解用于监听和处理应用程序中的各种事件。通过使用EventListener注解&#xff0c;开发人员可以方便地实现事件驱动的编程模型&#xff0c;提高代码的灵活性和可维护性。本文将详细探讨EventListener注解的使用方法和作用&#x…...

算法通关村第五关-白银挑战实现队列

大纲 队列基础队列的基本概念和基本特征实现队列队列的基本操作Java中的队列 队列基础 队列的基本概念和基本特征 队列的特点是节点的排队次序和出队次序按入队时间先后确定&#xff0c;即先入队者先出队&#xff0c;后入队者后出队&#xff0c;即我们常说的FIFO(first in fi…...

协力共创智能未来:乐鑫 ESP RainMaker 云方案线下研讨会圆满落幕

近日&#xff0c;乐鑫 ESP RainMaker 云方案线下研讨会&#xff08;深圳&#xff09;在亚马逊云科技与合作伙伴嘉宾的支持下成功举办&#xff0c;吸引了众多来自智能家电、照明电工、能源和宠物等行业的品牌客户、方案商和制造商。研讨会围绕如何基于乐鑫 ESP RainMaker 硬件连…...

读取谷歌地球的kml文件中的经纬度坐标

最近我在B站上传了如何获取研究边界的视频&#xff0c;下面分享一个可以读取kml中经纬度的matlab函数&#xff0c;如此一来就可以获取任意区域的经纬度坐标了。 1.谷歌地球中划分区域 2.matlab读取kml文件 function [sname,lon,lat] kml2xy(ip_kml) % ip_kml ocean_distubu…...

排查Oracle文件打开数过多

Oracle数据库在运行过程中&#xff0c;会打开大量的文件以执行其操作&#xff0c;包括数据文件、控制文件、日志文件等。如果Oracle用户打开的文件数过多&#xff0c;可能会引起系统性能下降。下面将深入分析Oracle用户文件打开数的优化策略&#xff0c;以帮助数据库管理员&…...

[科研实践] VS Code (Copilot) + Overleaf (使用 Overleaf Workshop 插件)

科研圈写文档常用 Latex 环境&#xff0c;尤其是 Overleaf 它自带的 AI 润色工具 Writefull 太难用了。如果能用本地的 CoPilot / Cursor 结合 Overleaf&#xff0c;那肯定超高效&#xff01; 于是我们找到了 VS Code 里的 Overleaf Workshop 插件。这里已经安装好了&#xff0…...

嵌入式硬件篇---Ne555定时器

文章目录 前言1. 基本概述类型功能封装形式2. 引脚功能(DIP-8 封装)内部结构阈值电压两种工作模式4. 主要特性优点:缺点:5. 典型应用场景定时控制脉冲生成检测与触发信号处理6. 关键参数速查表前言 本文简单介绍了Ne555定时器(多谐振荡器/定时器)。DIP与SOP封装。 1. 基…...

MVCC(多版本并发控制)机制

1. MVCC&#xff08;多版本并发控制&#xff09;机制 MVCC 的核心就是 Undo Log Read View&#xff0c;“MV”就是通过 Undo Log 来保存数据的历史版本&#xff0c;实现多版本的管理&#xff0c;“CC”是通过 Read View 来实现管理&#xff0c;通过 Read View 原则来决定数据是…...

深度剖析Node.js的原理及事件方式

早些年就接触过Node.js&#xff0c;当时对于这个连接前后端框架就感到很特别。尤其是以独特的异步阻塞特性&#xff0c;重塑了了服务器端编程的范式。后来陆陆续续做了不少项目&#xff0c;通过实践对它或多或少增强了不少理解。今天&#xff0c;我试着将从将从原理层剖析其运行…...

【笔记】suna部署之获取 Tavily API key

#工作记录 Tavily 注册 Tavily 账号5&#xff1a; 打开浏览器&#xff0c;访问 Tavily 官网Tavily AI。点击页面上的 “注册” 按钮&#xff0c;按照提示填写注册信息&#xff0c;如邮箱地址、设置密码等&#xff0c;完成注册流程。也可以选择使用 Google 或 GitHub 账号授权登…...

06-Web后端基础(java操作数据库)

1. 前言 在前面我们学习MySQL数据库时&#xff0c;都是利用图形化客户端工具(如&#xff1a;idea、datagrip)&#xff0c;来操作数据库的。 我们做为后端程序开发人员&#xff0c;通常会使用Java程序来完成对数据库的操作。Java程序操作数据库的技术呢&#xff0c;有很多啊&a…...

Android SurfaceFlinger核心工作机制

SurfaceFlinger 核心工作机制解析 1. 启动入口与初始化流程 (1) 进程启动入口 二进制文件&#xff1a;/system/bin/surfaceflinger 源码路径&#xff1a;frameworks/native/services/surfaceflinger/main_surfaceflinger.cppint main(int, char**) {// 1. 初始化进程配置sig…...

基于递归思想的系统架构图自动化生成实践

文章目录 一、核心思想解析二、关键技术实现1. 动态布局算法2. 样式规范集成3. MCP服务封装三、典型应用场景四、最佳实践建议五、扩展方向一、核心思想解析 本系统通过递归算法实现了Markdown层级结构到PPTX架构图的自动转换,其核心设计思想包含两个维度: 数据结构递归:将…...

【Java Web】速通JavaScript

参考笔记:JavaWeb 速通JavaScript_javascript 速通-CSDN博客 目录 一、JavaScript快速入门 1. 基本介绍 2. JavaScript特点 3. JavaScript的引入方式(重要) 3.1 写在script标签中 ​​​​​3.2 以外部文件方式引入 二、JS的数据类型 1. 变量 2. 常用数据类型 3.特殊值 三、…...