mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar

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。

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java驱动程序mongodb2.8的下载

mongo-2.7.3.jar是版本为2.7.3的Mongo数据库的Java档案文件。

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。

在使用hive java api时，需要导入hive所需的jar包，有两种方式可以实现：1.使用maven依赖直接修改配置文件，配置如下：（不推荐，会下载很多不必要的包，耗时大约1小时左右）2.挑选必要的jar包，编辑成自己的lib配置到工程中（推荐）这是其中的一个

该 JAR 文件为 DataGrip 连接 Hive 提供 JDBC 驱动支持。更多信息，请参阅《使用 DataGrip 连接 Hive》教程。

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。

Redis是一款键值存储系统。它支持存储多种类型的值，包括字符串、链表、集合、有序集合和哈希类型。这些数据类型都支持推入/弹出、添加/删除以及交集并集和差集操作，且这些操作都是原子的。在此基础上，Redis支持各种排序方式。与Memcached类似，Redis将数据缓存到内存中以保证效率，不同之处在于Redis会定期将更新数据写入磁盘或追加的记录文件，并且实现了主从同步。Redis的优势包括： 性能极高：Redis每秒可以支持超过100K+的读写操作。 数据类型丰富：Redis支持二进制案例的字符串、链表、哈希表、集合和有序集合数据类型操作。 原子：Redis的所有操作都是原子的，同时还支持对多个操作全并后的原子性执行。 功能丰富：Redis还支持发布/订阅、通知和键过期等特性。 官方的benchmark数据显示：在Linux 2.6系统上，使用X3320 Xeon 2.5 ghz处理器，并发执行100000个请求，设置和获取256字节字符串的值时，Redis的写速度为110000次/s，读速度为81000次/s。

Qubole Hive JDBC 0.0.4 JAR 包