mongo-hadoop-hive-v2.0.0-Integration

Mongo-Hadoop核心库版本2.0.0.jar已经发布，修复了若干bug并增强了系统稳定性。

此JAR包专用于将Mongo数据抽取至Hive，并确保表字段的正确映射。若缺少此包，将无法完成映射过程。

一种利用 Flink SQL 实现 MongoDB 数据同步至 Hive 的方案。该方案利用 Flink 强大的流处理能力和 SQL 的易用性，能够高效、可靠地进行数据迁移。 方案优势: 高效性: Flink 的分布式架构和流处理引擎能够处理高吞吐量的数据。 易用性: Flink SQL 提供了简洁易懂的语法，降低了数据同步的开发门槛。 可靠性: Flink 提供了 Exactly-Once 语义保证，确保数据不丢失不重复。 可扩展性: Flink 和 Hive 都具有良好的可扩展性，可以应对不断增长的数据量。 方案流程: 数据源配置: 配置 MongoDB 数据源信息，包括连接地址、数据库、集合等。 数据目标配置: 配置 Hive 数据目标信息，包括 Hive metastore 地址、数据库、表等。 数据转换: 使用 Flink SQL 对 MongoDB 数据进行必要的转换，例如字段映射、类型转换等。 数据写入: 将转换后的数据写入 Hive 表中。 方案实现: 方案实现可以使用 Flink 提供的 Java API 或 SQL API。其中，SQL API 更加简洁易用，推荐使用。 示例代码: -- 创建 MongoDB 数据源 CREATE TABLE source ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'mongodb', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '27017', 'database' = 'test', 'collection' = 'users' ); -- 创建 Hive 数据目标 CREATE TABLE sink ( id STRING, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'hive', 'hive.metastore.uris' = 'thrift://localhost:9083', 'database' = 'test', 'table' = 'users' ); -- 数据同步 INSERT INTO sink SELECT * FROM source; 基于 Flink SQL 的 Mongo 到 Hive 数据同步方案具有高效、易用、可靠等优势，能够满足企业级数据同步的需求。

nosqlbooster4mongo-4.7.0是一款MongoDB前端工具，使用体验极佳，提供了多种实用功能。

Hadoop、Hive和HBase的安装过程需要一定的步骤和配置，将详细介绍每个组件的安装及配置过程，帮助读者顺利完成整个部署流程。

With the rapid growth of data, the Apache Hadoop open-source ecosystem has gained significant momentum, centered around its core components: the distributed file system (HDFS) and MapReduce. Today, establishing connectivity between SQL Server and Hadoop is crucial due to their complementary nature. Hadoop efficiently manages petabytes of unstructured data with longer query times, while SQL Server 2012 handles terabytes of structured data with rapid query capabilities, necessitating seamless data integration between the two platforms.

Hadoop与Hive协同配置指南 本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本（hadoop-2.8.4.tar.gz）和Hive 2.3.3版本（apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz）的协同配置步骤。 准备工作: 确保系统已安装Java环境（版本1.7或更高）。 下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。 Hadoop配置: 解压Hadoop，并将其放置在合适的目录下。 编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml和yarn-site.xml，设置Hadoop集群的相关参数，如HDFS存储路径，YARN资源管理器地址等。 格式化HDFS文件系统：hdfs namenode -format 启动Hadoop集群：start-all.sh Hive配置: 解压Hive，并将其放置在合适的目录下。 将MySQL JDBC驱动包放置到Hive的lib目录下。 编辑Hive配置文件hive-site.xml，设置Hive Metastore数据库连接信息以及Hive数据仓库的存储路径等。 初始化Hive Metastore：schematool -initSchema -dbType mysql 验证配置: 使用hdfs dfs -ls /命令检查HDFS文件系统是否正常运行。 使用hive命令进入Hive CLI，并执行一些简单的HiveQL查询，例如show databases;，以验证Hive是否正常运行。 注意: 以上步骤仅为基本配置指南，实际操作中可能需要根据具体环境进行调整。

Hadoop、Hive、Spark 配置修改 本指南介绍如何在 Hadoop、Hive 和 Spark 中修改和添加配置信息。 Hadoop 配置 Hadoop 的配置文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。 一些常用的配置文件包括： core-site.xml：Hadoop 核心配置 hdfs-site.xml：HDFS 配置 yarn-site.xml：YARN 配置 mapred-site.xml：MapReduce 配置 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Hadoop。 Hive 配置 Hive 的配置文件位于 $HIVE_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： hive-site.xml：Hive 的主要配置文件 hive-default.xml.template：Hive 默认配置模板 可以通过修改 hive-site.xml 文件中的属性来配置 Hive。 Spark 配置 Spark 的配置文件位于 $SPARK_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： spark-defaults.conf：Spark 默认配置 spark-env.sh：Spark 环境变量 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Spark。

Hadoop+Hive平台搭建指南 本指南基于Apache官方开源版本，详细介绍Hadoop云平台的搭建与部署，涵盖Hadoop、Hive以及YARN的核心配置。