Hadoop大数据实战权威指南（第2版）

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阿⾥巴巴⼤数据之路 阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇 数据技术篇 ⼀、整体架构 ⼀、整体架构 　　 　　从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 　　 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 　　 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 　　 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 　　 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具 ⼆、数据采集（离线数据同步） ⼆、数据采集（离线数据同步） 　　数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。 　　通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 　　数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 　　1.直连同步 　　　　通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 　　　　当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 　　2.数据⽂件同步 　　　　从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 　　　　为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件 ，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 　　　　为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 　　3.数据库⽇志同步 　　　　主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 　　（数据库相关⽇志介绍，参考：） 　　 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 　　　　1）批量数据同步 　　　　要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。以此来实现数据格式的统⼀。 　　　　产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。 　　　　产品简介： 　　　　开源地址： 　　　　更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 　　　　2）实时数据同步 　　　　实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。 　　　　产品——阿⾥TimeTunnel（简称TT）。TT产品本质是⼀个⽣产者、消费者模型的消息中间件 　　　　3）常见问题 　　　　　　1.增量数据与全量数据的合并 　　　　　　　　主要的场景是数据同步中周期全量同步，对应的解决⽅案是每次只同步变更的数据，然后和上⼀周期合并，形成最新的全量数据（选择此⽅案的原因是绝⼤多 数⼤数据平台不⽀持update操作） 　　　　　　　　具体的⽅案主要有union的联合操作（可以通过⽣成增量中间表detal）与阿⾥主推的全外连接full outer join+全量覆盖insert overwrite的形式。实例参考如下： SQL的Join语法有很多， inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的⾏， left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录， right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录， 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录，其中有两条记录name是相同的，如下所⽰： A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 让我们看看不同JOIN的不同。 FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况，A和B的交集有两条数据，那么 FULL OUTER JOIN的结果集， 应该是2+2+2=6条，即上⾯的交集，再加剩下的四条数据，没有匹配，以null补全。 结果集 (TableA.) (TableB.) id name id name 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabag

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