mysql实时同步kudu之前 全量同步到kudu

我为你想到三种： 使用sqoop进行全量同步：Sqoop是一个开源的数据传输工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中。你可以使用Sqoop将数据从关系型数据库导入到Hadoop中，并再次使用Sqoop将数据导入到Kudu中。这种方法需要在Sqoop中配置好源数据库和目标Kudu表，以及数据传输方式等参数。

使用Hadoop的MapReduce进行全量同步：Hadoop的MapReduce是一个分布式计算框架，可以用于对大规模数据进行处理。你可以使用MapReduce对数据进行处理并将结果写入到Kudu表中。这种方法需要编写MapReduce作业，并在代码中实现数据的读取、处理和写入。

使用Spark进行全量同步：Spark是一个快速的大数据处理框架，可以用于对数据进行处理和分析。你可以使用Spark读取源数据并将其转换为DataFrame或RDD，并使用Kudu Connector将数据写入到Kudu表中。这种方法需要在Spark中配置好数据源和目标Kudu表，并在代码中实现数据的转换和写入。

全量同步到 kudu 的方法有很多种，以下是其中一种基本的方法：

创建一个与 mysql 数据库相同的 kudu 表，包括相同的列和数据类型。 使用 sqoop 工具将 mysql 表中的数据导出到 hdfs 中。 使用 impala 或 spark sql 将导出的数据加载到 kudu 表中。 具体的步骤如下：

在 kudu 中创建一个新表，包括与 mysql 表相同的列和数据类型。例如，如果 mysql 表名为 users，则可以在 kudu 中创建一个名为 users_kudu 的表。

使用 sqoop 工具将 mysql 表中的数据导出到 hdfs 中。可以使用以下命令：

sqoop export --connect jdbc:mysql://<mysql_host>/<mysql_database>
--username <mysql_username> --password <mysql_password>
--table <mysql_table> --export-dir <hdfs_directory>
--input-fields-terminated-by '\t'
--input-lines-terminated-by '\n' 其中，<mysql_host> 是 mysql 数据库的主机名或 ip 地址，<mysql_database> 是 mysql 数据库的名称，<mysql_username> 和 <mysql_password> 是连接 mysql 数据库所需的用户名和密码，<mysql_table> 是要导出的 mysql 表的名称，<hdfs_directory> 是导出数据的 hdfs 目录。

使用 impala 或 spark sql 将导出的数据加载到 kudu 表中。可以使用以下命令：

使用 impala：

create table users_kudu_impala (id int primary key, name string, age int) stored as kudu tblproperties ( 'kudu.table_name' = 'users_kudu' ); insert into users_kudu_impala select * from parquet.<hdfs_directory>; 其中，users_kudu_impala 是 impala 中的新表，<hdfs_directory> 是导出数据的 hdfs 目录。

使用 spark sql：

val spark = sparksession.builder().appname("load data to kudu").getorcreate() val df = spark.read.format("parquet").load("<hdfs_directory>") df.write.options( map("kudu.table" -> "users_kudu", "kudu.master" -> "<kudu_master>") ).mode("append").kudu 其中，<hdfs_directory> 是导出数据的 hdfs 目录，<kudu_master> 是 kudu 主节点的主机名或 ip 地址。

完成这些步骤后，您就可以将增量数据实时同步到 kudu 中了。

试试 Sqoop 或者 阿里开源的 Datax

原回答者GitHub用户fwwdn