海信HDp2902G行管故障維修(海信hdp2902h電路圖)

前沿拓展：

《大數(shù)據(jù)和人工智能交流》號向廣大初學(xué)者新增C 、Java 、Python 、Scala、javascript 等目前流行的計算機、大數(shù)據(jù)編程語言，希望大家以后關(guān)注本號更多的內(nèi)容。《大數(shù)據(jù)和人工智能》號方便有基礎(chǔ)讀者的同時照顧廣大沒入門的初學(xué)者。

和大數(shù)據(jù)相關(guān)文章的鏈接：

1、Linux操作系統(tǒng)課程詳細整理（命令、shell編程、軟件安裝等）

2、大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理（Sqoop/Flume/Kafka）詳細總結(jié)

3、hadoop分布式計算MapReduce詳細總結(jié)

4、大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算Spark框架原理詳細整理

5、大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算框架SparkSQL詳細整理

6、大數(shù)據(jù)框架Spark的流處理SparkStreaming詳細總結(jié)

（一）大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理概述

21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息大發(fā)展的時代，移動互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等極大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大。杰姆·格雷（Jim Gray）提出著名的&34;新摩爾定律&34;，即人類有史以來的數(shù)據(jù)總量，每過18個月就會翻一番。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量究竟有多大？

互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生的全部內(nèi)容可以刻滿6.4億張DVD；全球每秒發(fā)送290萬封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足夠一個人晝夜不停地讀5.5年；Google每天需要處理24PB的數(shù)據(jù)；每天會有2.88萬個小時的視頻上傳到Y(jié)ouTube，足夠一個人晝夜不停地觀看3.3年；網(wǎng)民每天在Facebook上要花費234億分鐘，被移動互聯(lián)網(wǎng)使用者發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)高達44PB；Twitter上每天發(fā)布5000萬條消息，假設(shè)10秒就瀏覽一條消息，足夠一個人晝夜不停地瀏覽16年。隨著人類活動的進一步擴展，數(shù)據(jù)規(guī)模會急劇膨脹，包括金融、汽車、零售、餐飲、電信、能源、政務(wù)、醫(yī)療、體育、娛樂等在內(nèi)的各行業(yè)累積的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)類型也越來越多、越來越復(fù)雜。

那么對于這么龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)，來源在哪里呢？現(xiàn)列舉如下：

1、按產(chǎn)生數(shù)據(jù)的主體劃分

（1）少量企業(yè)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)等。

（2）大量人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

如推特、微博、通信軟件、移動通信數(shù)據(jù)、電子商務(wù)在線交易日志數(shù)據(jù)、企業(yè)應(yīng)用的相關(guān)評論數(shù)據(jù)等。

（3）巨量機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

如應(yīng)用服務(wù)器日志、各類傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、二維碼和條形碼（條碼）掃描數(shù)據(jù)等。

2、按數(shù)據(jù)來源的行業(yè)劃分

（1）以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司

百度公司數(shù)據(jù)總量超過了千PB級別，阿里巴巴公司保存的數(shù)據(jù)量超過了百PB級別，擁有90%以上的電商數(shù)據(jù)，騰訊公司總存儲數(shù)據(jù)量經(jīng)壓縮處理以后仍然超過了百PB級別，數(shù)據(jù)量月增加達到10%。

（2）電信、金融、保險、電力、石化系統(tǒng)

電信行業(yè)數(shù)據(jù)年度用戶數(shù)據(jù)增長超過10%，金融每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)超過數(shù)十PB，保險系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量也超過了PB級別，電力與石化方面，僅國家電網(wǎng)采集獲得的數(shù)據(jù)總量就達到了數(shù)十PB，石油化工領(lǐng)域每年產(chǎn)生和保存下來的數(shù)據(jù)量也將近百PB級別。

（3）公共安全、醫(yī)療、交通領(lǐng)域

一個中、大型城市，一個月的交通卡口記錄數(shù)可以達到3億條；整個醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)一年能夠保存下來的數(shù)據(jù)就可達到數(shù)百PB級別；航班往返一次產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就達到TB級別；列車、水陸路運輸產(chǎn)生的各種視頻、文本類數(shù)據(jù)，每年保存下來的也達到數(shù)十PB。

（4）氣象、地理、政務(wù)等領(lǐng)域

中國氣象局保存的數(shù)據(jù)將近10PB，每年約增數(shù)百TB；各種地圖和地理位置信息每年約數(shù)十PB；政務(wù)數(shù)據(jù)則涵蓋了旅游、教育、交通、醫(yī)療等多個門類，且多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（5）制造業(yè)和其他傳統(tǒng)行業(yè)

制造業(yè)的大數(shù)據(jù)類型以產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)、企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)監(jiān)控數(shù)據(jù)為主。其中產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)以文件為主，非結(jié)構(gòu)化，共享要求較高，保存時間較長；企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要是數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而生產(chǎn)監(jiān)控數(shù)據(jù)則數(shù)據(jù)量非常大。在其他傳統(tǒng)行業(yè)，雖然線下商業(yè)銷售、農(nóng)林牧漁業(yè)、線下餐飲、食品、科研、物流運輸?shù)刃袠I(yè)數(shù)據(jù)量劇增，但是數(shù)據(jù)量還處于積累期，整體體量都不算大，多則達到PB級別，少則數(shù)十TB或數(shù)百TB級別。

3、按數(shù)據(jù)存儲的形式劃分

大數(shù)據(jù)不僅僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大，還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)類型多。如此海量的數(shù)據(jù)中，僅有20%左右屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，80%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

對于上述龐大的數(shù)據(jù)來源，大數(shù)據(jù)的處理流程的第一步就是大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理。大數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的采集通常采用多個數(shù)據(jù)庫、云端、hadoop的HDFS存儲等大數(shù)據(jù)存儲體來接收終端數(shù)據(jù)，包括智能硬件端、多種傳感器端、網(wǎng)頁端、移動APP應(yīng)用端等，并且可以使用數(shù)據(jù)庫進行簡單的處理工作。

下面列舉下大數(shù)據(jù)采集的途徑：

（1）系統(tǒng)日志采集

可以使用海量數(shù)據(jù)采集工具，用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足大數(shù)據(jù)的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。

（2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集

通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息，該方法可以數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)站中包含的內(nèi)容之外，還可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的采集。

（3）APP移動端數(shù)據(jù)采集

APP是獲取用戶移動端數(shù)據(jù)的一種有效方法，APP中的SDK插件可以將用戶使用APP的信息匯總給指定服務(wù)器，即便用戶在沒有訪問時，也能獲知用戶終端的相關(guān)信息，包括安裝應(yīng)用的數(shù)量和類型等。單個APP用戶規(guī)模有限，數(shù)據(jù)量有限；但數(shù)十萬APP用戶，獲取的用戶終端數(shù)據(jù)和部分行為數(shù)據(jù)也會達到數(shù)億的量級。

（4）與數(shù)據(jù)服務(wù)機構(gòu)進行合作

數(shù)據(jù)服務(wù)機構(gòu)通常具備規(guī)范的數(shù)據(jù)共享和交易渠道，人們可以在平臺上快速、明確地獲取自己所需要的數(shù)據(jù)。而對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，也可以通過與企業(yè)或研究機構(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。

（5）大企業(yè)基礎(chǔ)支撐平臺

提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點要解決分布式虛擬存儲技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)等。

（6）智能感知設(shè)備

包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。涉及有針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能設(shè)備的發(fā)展，這種基于傳感器的數(shù)據(jù)采集會越來越多，相應(yīng)對于這類的研究和應(yīng)用也會越來越重要。

大數(shù)據(jù)正帶來一場信息社會的變革。大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，致使人們需要重新思考已有的IT模式。與此同時，大數(shù)據(jù)將推動進行又一次基于信息革命的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，使社會能夠借助大數(shù)據(jù)獲取更多的社會效益和發(fā)展機會。龐大的數(shù)據(jù)需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作后，我們開始建立數(shù)據(jù)分析的維度，通過對不同的維度數(shù)據(jù)進行分析，最終才能得到想到的數(shù)據(jù)和信息。

雖然采集端本身有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應(yīng)該將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲集群當(dāng)中，同時，在導(dǎo)入的基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。

現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)大體上都是不完整、不一致的&34;臟&34;數(shù)據(jù)，無法直接進行數(shù)據(jù)挖掘，或挖掘結(jié)果差強人意，為了提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程列舉如下：

（1）對殘缺數(shù)據(jù)進行預(yù)處理

這一類數(shù)據(jù)主要是因為部分信息缺失，如公司的名稱、客戶的區(qū)域信息、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細表不能匹配等數(shù)據(jù)。將這一類數(shù)據(jù)過濾出來，按照缺失的內(nèi)容分別填入對應(yīng)的文檔信息，并提交給客戶，在規(guī)定時間內(nèi)補全，才可寫入數(shù)據(jù)倉庫。

（2）對錯誤數(shù)據(jù)進行預(yù)處理

這一類錯誤產(chǎn)生的原因往往是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入信息后沒有進行判斷直接將數(shù)據(jù)寫入后臺數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致的，比如數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個回車操作、日期格式不正確等。這類數(shù)據(jù)也需要分類，對于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見字符問題的只能寫SQL語句查找出來，讓客戶在修正之后抽取。日期格式的錯誤會導(dǎo)致ETL運行失敗，需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用SQL的方式挑出來，修正之后再抽取。

（3）對重復(fù)的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理

這一類數(shù)據(jù)多出現(xiàn)在維護表中，是將重復(fù)數(shù)據(jù)記錄的所有字段導(dǎo)出來，讓客戶確認(rèn)并整理。數(shù)據(jù)清理的方法是通過填寫無效和缺失的值、光滑噪聲的數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來&34;清理&34;數(shù)據(jù)。主要是達到格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常數(shù)據(jù)消除、錯誤糾正、重復(fù)數(shù)據(jù)的清除等目的。數(shù)據(jù)清理是將數(shù)據(jù)庫中所存數(shù)據(jù)精細化，去除重復(fù)無用數(shù)據(jù)，并使剩余部分的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)可接受格式的過程。

（4）對數(shù)據(jù)的不一致性進行預(yù)處理

從多數(shù)據(jù)源集成的數(shù)據(jù)語義會不一樣，可供定義完整性約束用于檢查不一致性，也可通過對數(shù)據(jù)進行分析來發(fā)現(xiàn)他們之間的聯(lián)系，從而保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

（5）數(shù)據(jù)特征的選取

將不重要的或不相關(guān)的特征從原有特征中刪除，或者通過對特征進行重組和比較來減少個數(shù)。其原則是在保留、甚至提高原有判斷能力的同時減少特征向量的維度。

在大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)中，常用的大數(shù)據(jù)采集框架如下：

（1）流數(shù)據(jù)采集kafka框架

Kafka是由Apache軟件基金會開發(fā)的一個開源流處理平臺，由Scala和Java編寫。Kafka十分適合采集互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)遷移Sqoop框架

Sqoop是一款開源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(如mysql)間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如 ：MySQL ）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進入到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

（3）日志采集Flume框架

Flume最早是Cloudera提供的日志采集系統(tǒng)，目前是Apache下的一個孵化項目，F(xiàn)lume主要在日志系統(tǒng)采集各類數(shù)據(jù)

（二）大數(shù)據(jù)遷移框架Sqoop

1、Sqoop 概述

基于Hadoop之上的數(shù)據(jù)傳輸工具Sqoop是Apache的頂級項目，主要用于在Hadoop和關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、NoSQL系統(tǒng)間傳遞數(shù)據(jù)。通過Sqoop我們可以方便地將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到HDFS、HBase、Hive, 或者將數(shù)據(jù)從HDFS導(dǎo)出到關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

Sqoop是連接傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和Hadoop的橋梁，它不需要開發(fā)人員編寫相應(yīng)的MapReduce代碼，只需要編寫簡單的配置腳本即可，大大提升了開發(fā)效率。

通過Sqoop我們可以方便的將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到HDFS、HBase、Hive，或者將數(shù)據(jù)從HDFS導(dǎo)出到關(guān)系數(shù)據(jù)庫

2、Sqoop的應(yīng)用場景

在工作中，我們經(jīng)常會遇到下面這樣的場景：

場景一:將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中某張表的數(shù)據(jù)抽取到Hadoop( HDFS/Hive/HBase)上;

場景二:將Hadoop上的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

那么如何解決這兩類問題呢?通常情況下是通過開發(fā)MapReduce來實現(xiàn)。

導(dǎo)入: MapReduce 輸入為DBInputFormat類型，輸出為TextOutputFormat.

導(dǎo)出: MapReduce 輸入為TextInputFormat類型，輸出為DBOutputFormat.

使用MapReduce處理以上兩個場景時存在如下問題:每次都需要編寫MapReduce程序，非常麻煩。在沒有出現(xiàn)Sqoop之前，實際生產(chǎn)中有很多類似的需求，需要通過編寫MapReduce去實現(xiàn)，然后形成一個工具，后來慢慢就將該工具代碼整理出一個框架并逐步完善，最終就有了Sqoop的誕生。Sqoop的導(dǎo)入導(dǎo)出處理流程如下所示：

Sqoop就是將導(dǎo)入或?qū)С雒罘g成 MapReduce 程序來實現(xiàn) 在翻譯出的 MapReduce 中主要是對 InputFormat 和 OutputFormat 進行定制

3、Sqoop的安裝

下載Sqoop

進入http://sqoop.apache.org/

進入&34;&34;

絕大部分企業(yè)所使用的sqoop的版本都是sqoop1，sqoop1.4.6 或者 sqoop1.4.7 是sqoop1，sqoop1.99.7是 sqoop2，此處使用版本sqoop1.4.6.bin__hadoop2.0.4alpha.tar.gz。

（1）解壓縮

[hadoop@ sqoop]$ tar zxvf sqoop1.4.6.bin__hadoop2.0.4alpha.tar.gz

（2）進入到 conf 文件夾，找到 sqoopenvtemplate.sh，修改其名稱為 sqoopenv.sh

[hadoop@sqoop ~]$ cd apps/

[hadoop@sqoop apps]$ ls

apachehive2.3.3bin hadoop2.7.5 hbase1.2.6 sqoop1.4.6.bin__hadoop2.0.4alpha zookeeper3.4.10

[hadoop@sqoop apps]$ mv sqoop1.4.6.bin__hadoop2.0.4alpha/ sqoop1.4.6

[hadoop@sqoop apps]$ cd sqoop1.4.6/conf/

[hadoop@sqoop conf]$ ls

oraoopsitetemplate.xml sqoopenvtemplate.sh sqoopsite.xml

sqoopenvtemplate.cmd sqoopsitetemplate.xml

[hadoop@sqoop conf]$ mv sqoopenvtemplate.sh sqoopenv.sh

（3）修改 sqoopenv.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop2.7.5

Set path to where hadoopcore.jar is available

export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop2.7.5

（4）加入 mysql 驅(qū)動包到 sqoop1.4.6/lib 目錄下

[hadoop@sqoop ]$ cp mysqlconnectorjava5.1.40bin.jar apps/sqoop1.4.6/lib/

（5）配置系統(tǒng)環(huán)境變量

export SQOOP_HOME=/home/sqoop/apps/sqoop1.4.6

export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

（6）驗證安裝是否成功

sqoopversion

4、Sqoop的基本命令

首先，我們可以使用 sqoop help 來查看，sqoop 支持哪些命令

[hadoop@sqoop ~]$ sqoop help

Warning: /home/hadoop/apps/sqoop1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.

Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.

Warning: /home/hadoop/apps/sqoop1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.

Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.

18/04/12 13:37:19 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6

usage: sqoop COMMAND [ARGS]

Available commands:

codegen Generate code to interact with database records

createhivetable Import a table definition into Hive

eval Evaluate a SQL statement and display the results

export Export an HDFS directory to a database table

help List available commands

import Import a table from a database to HDFS

importalltables Import tables from a database to HDFS

importmainframe Import datasets from a mainframe server to HDFS

job Work with saved jobs

listdatabases List available databases on a server

listtables List available tables in a database

merge Merge results of incremental imports

metastore Run a standalone Sqoop metastore

version Display version information

See &39;sqoop help COMMAND&39; for information on a specific command.

（1）列出MySQL數(shù)據(jù)有哪些數(shù)據(jù)庫

[hadoop@sqoop ~]$ sqoop listdatabases \

> connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/ \

> username root \

> password root

Warning: /home/hadoop/apps/sqoop1.4.6/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.

Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.

Warning: /home/hadoop/apps/sqoop1.4.6/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.

Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.

18/04/12 13:43:51 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6

18/04/12 13:43:51 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the commandline is insecure. Consider using P instead.

18/04/12 13:43:51 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.

information_schema

mysql

performance_schema

test

（2）列出MySQL中的某個數(shù)據(jù)庫有哪些數(shù)據(jù)表：

[hadoop@hadoop3 ~]$ sqoop listtables \

> connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql \

> username root \

> password root

（3）創(chuàng)建一張跟mysql中的help_keyword表一樣的hive表goods：

sqoop createhivetable \

connect jdbc:mysql://192.168.10.100:3306/mysql \

username root \

password root \

table help_keyword \

hivetable goods

5、從RDBMS導(dǎo)入到HDFS中

語法格式：

sqoop import (genericargs) (importargs)

常用參數(shù)

connect <jdbcuri> jdbc 連接地址

connectionmanager <classname> 連接管理者

driver <classname> 驅(qū)動類

hadoopmapredhome <dir> $HADOOP_MAPRED_HOME

help help 信息

P 從命令行輸入密碼

password <password> 密碼

username <username> 賬號

verbose 打印流程信息

connectionparamfile <filename> 可選參數(shù)

示例1：導(dǎo)入mysql庫中的goods的數(shù)據(jù)到HDFS上。導(dǎo)入的默認(rèn)路徑：/goods

sqoop import \

connect jdbc:mysql://hadoop1:3306/mysql \

username root \

password root \

table good \

m 1

示例2： 導(dǎo)入時指定分隔符和導(dǎo)入路徑

sqoop import \

connect jdbc:mysql://192.168.10.100:3306/mysql \

username root \

password root \

table goods \

targetdir /goods_bak \

fieldsterminatedby &39;\t&39; \

m 2

示例3：導(dǎo)入表數(shù)據(jù)到HDFS

下面的命令用于從MySQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中的emp表導(dǎo)入HDFS：

bin/sqoop import \

connect jdbc:mysql://hdpnode01:3306/test \

username root \

password root \

table emp \

m 1

6、將數(shù)據(jù)從HDFS文件導(dǎo)出到RDBMS數(shù)據(jù)庫

導(dǎo)出前，目標(biāo)表必須存在于目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中。默認(rèn)操作是將文件中的數(shù)據(jù)使用INSERT語句插入到表中。更新模式下，是生成UPDATE語句更新表數(shù)據(jù)。以下是export命令語法:

sqoop export (genericargs) (exportargs)

示例1：數(shù)據(jù)是在HDFS 中&34;EMP/&34;目錄的emp_data文件中。所述emp_data如下：

1201, gopal, manager, 50000, TP

1202, manisha, preader, 50000, TP

1203, kalil, php dev, 30000, AC

1204, prasanth, php dev, 30000, AC

1205, kranthi, admin, 20000, TP

1206, satish p, grp des, 20000, GR

（1）首先需要手動創(chuàng)建mysql中的目標(biāo)表

$ mysql

mysql> USE db;

mysql> CREATE TABLE employee (

id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

name VARCHAR(20),

deg VARCHAR(20),

salary INT,

dept VARCHAR(10));

（2）然后執(zhí)行導(dǎo)出命令

bin/sqoop export \

connect jdbc:mysql://hdpnode01:3306/test \

username root \

password root \

table employee \

exportdir /user/hadoop/emp/

（3）驗證表mysql命令行。

mysql>select from employee;

（三）基于流數(shù)據(jù)采集框架kafka

Kafka是由Apache軟件基金會開發(fā)的一個開源流處理平臺，由Scala和Java編寫。Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費者在網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。

1、Kafka的組成結(jié)構(gòu)如下：

2、Kafka的集群組成結(jié)構(gòu)如下：

（1）、Broker

Kafka集群包含一個或多個服務(wù)器，這種服務(wù)器被稱為broker

（2）、Topic

每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個類別，這個類別被稱為Topic

（3）、Producer

負責(zé)發(fā)布消息到Kafka broker

（4）、Consumer

消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端

（5）、ZooKeeper

ZooKeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，是Google的Chubby一個開源的實現(xiàn)，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等

3、使用kafka采集和消費數(shù)據(jù)

（1）創(chuàng)建topic

步驟1：創(chuàng)建名為goods的topic

kafkatopics.sh create zookeeper localhost:2181 replicationfactor 1 partitions 1 topic goods

步驟2：查看topic列表

查看kafka中topic的列表，命令如下：

kafkatopics.sh list zookeeper 127.0.0.1:2181

（2）生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)

步驟1： 啟動生產(chǎn)者，并向已經(jīng)創(chuàng)建的名為test的topic中發(fā)送數(shù)據(jù)

kafkaconsoleproducer.sh brokerlist localhost:9092 topic goods

步驟2：向goods的topic發(fā)送下列數(shù)據(jù)

U001 lily kafka browse_action

（3）消費者消費數(shù)據(jù)

步驟1：啟動消費者，并消費名為test的topic中的數(shù)據(jù)

kafkaconsoleconsumer.sh bootstrapserver localhost:9092 topic goods frombeginning

步驟2：消費者消費數(shù)據(jù)

U001 lily kafka browse_action

（四）日志采集工具Flume

Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。

當(dāng)前Flume有兩個版本Flume 0.9X版本的統(tǒng)稱Flumeog，F(xiàn)lume1.X版本的統(tǒng)稱Flumeng。由于Flumeng經(jīng)過重大重構(gòu)，與Flumeog有很大不同，使用時請注意區(qū)分。

Flume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力 。Flume提供了從console（控制臺）、RPC（ThriftRPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系統(tǒng)），支持TCP和UDP等2種模式，exec（命令執(zhí)行）等數(shù)據(jù)源上收集數(shù)據(jù)的能力。

Flume的特點：

（1）Flume可以高效率的將多個服務(wù)器采集的日志信息存入HDFS/HBase中

（2）使用Flume可以將從多個服務(wù)器中獲取的數(shù)據(jù)迅速的移交給Hadoop中

（3）Flume也可以采集規(guī)模龐大的社交數(shù)據(jù)，比如Facebook,Twitter,電商網(wǎng)站 如亞馬遜等

（4）支持多種不同的數(shù)據(jù)源

Flume的優(yōu)勢：

（1）Flume可以將應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲到任何集中存儲器中，比如DFS,HBase

（2）當(dāng)收集數(shù)據(jù)的速度超過將寫入數(shù)據(jù)的時候，F(xiàn)lume會在數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和數(shù)據(jù)收集器間做出調(diào)整，保證其能夠在兩者之間提供一共平穩(wěn)的數(shù)據(jù)

（3）Flume的管道是基于事務(wù)，保證了數(shù)據(jù)在傳送和接收時的一致性

（4）Flume是可靠的，容錯性高的，可升級的，易管理的,并且可定制的

Flume是以agent為最小獨立運行單位。單agent由Source、Sink和Channel三大組件構(gòu)成，如下圖：

（1）Source

從數(shù)據(jù)發(fā)生器接收數(shù)據(jù),并將接收的數(shù)據(jù)以Flume的event格式傳遞給一個或者多個通道channel,Flume提供多種數(shù)據(jù)接收的方式,比如Avro,Thrift,twitter1%等

（2）Channel:

channel是一種短暫的存儲容器,它將從source處接收到的event格式的數(shù)據(jù)緩存起來,直到它們被sinks消費掉,它在source和sink間起著橋梁的作用,channel是一個完整的事務(wù),這一點保證了數(shù)據(jù)在收發(fā)的時候的一致性. 并且它可以和任意數(shù)量的source和sink鏈接. 支持的類型有: JDBC channel , File System channel , Memort channel等.

（3）sink:

sink將數(shù)據(jù)存儲到集中存儲器比如Hbase和HDFS,它從channals消費數(shù)據(jù)(events)并將其傳遞給目標(biāo)地. 目標(biāo)地可能是另一個sink,也可能HDFS,HBase.

示例：

監(jiān)控一個文件實時采集新的數(shù)據(jù)輸出到控制臺，數(shù)據(jù)日志格式如下：

商品編號,商品名稱,用戶編號,用戶評價(單位：星)

日志的樣本數(shù)據(jù)如下：

g001,hadoop,u001,3

g002,spark,u002,4

g003 ,Machine Learning,u003,5

（1）編輯flume配置文件flume.conf

Flume agent config

a1.sources = r1

a1.sinks = k1

a1.channels = c1

Describe/configure the source

a1.sources.r1.type = exec

a1.sources.r1.port = 6666

a1.sources.r1.host = 10.42.135.101

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sources.r1.command=tail F /home/logger.txt

Describe the sink

a1.sinks.k1.type = logger

Use a channel which buffers events in memory

a1.channels.c1.type = memory

a1.channels.c1.capacity = 1000

a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

Bind the source and sink to the channel

a1.sources.r1.channels = c1

a1.sinks.k1.channel = c1

（2）啟動flume agent

利用前面的配置文件啟動flume agent，啟動命令如下：

flumeng agent conf /home/logger.txt conffile /home/flume.conf name a1 Dflume.root.logger=INFO,console

（3）向logger.txt寫入數(shù)據(jù)測試agent

用echo命令追加到/home/logger.txt內(nèi)容，向exec.txt 追加內(nèi)容echo &34;hello world&34; >>/home/exec.txt。

《大數(shù)據(jù)和人工智能交流》的宗旨

1、將大數(shù)據(jù)和人工智能的專業(yè)數(shù)學(xué)：概率數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、決策論、優(yōu)化論、博弈論等數(shù)學(xué)模型變得通俗易懂。

2、將大數(shù)據(jù)和人工智能的專業(yè)涉及到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法：分類、聚類 、回歸算法、概率等算法變得通俗易懂。

3、最新的高科技動態(tài)：數(shù)據(jù)采集方面的智能傳感器技術(shù)；醫(yī)療大數(shù)據(jù)智能決策分析；物聯(lián)網(wǎng)智慧城市等等。

根據(jù)初學(xué)者需要會有C語言、Java語言、Python語言、Scala函數(shù)式等目前主流計算機語言。

根據(jù)讀者的需要有和人工智能相關(guān)的計算機科學(xué)與技術(shù)、電子技術(shù)、芯片技術(shù)等基礎(chǔ)學(xué)科通俗易懂的文章。

拓展知識：