Apache Sqoop與Apache Flume比較

banq發表於2022-01-13
ApacheOOP

選擇 ETL 解決方案的目標是確保資料以符合分析要求的速率進入 Hadoop，以及頂級 Hadoop 資料攝取工具， 如Apache Kafka、Apache NIFI (Hortonworks DataFlow)、Gobblin、Apache Flume 和 Apache Sqoop。
瞭解 ETL 工具之間的差異至關重要，所以本文將重點介紹 Apache Sqoop 和 Flume。
  • Apache Sqoop

Sqoop是一個Hadoop工具，允許我們從關聯式資料庫中匯入資料到Hadoop。它主要是與RDBMS（如MySQL、Oracle等）一起使用。
Sqoop與任何支援JDBC的RDBMS相容資料流連線， Sqoop是一種工具，用於並行將資料從關係型資料庫移動到Hadoop環境中。
Apache Sqoop中的資料負載不是由事件驅動的。
如果你的資料儲存在Teradata、Oracle、MySQL伺服器，或Postgres。Sqoop是一種被選擇的途徑。
HDFS檔案系統是匯入資料的地方。
Sqoop用於資料匯入和並行資料傳輸，因為它有快速複製資料的能力，當我們需要快速複製資料和聚合併產生分析結果，我們使用Apache Sqoop。
Apache Sqoop的架構是基於聯結器的。Sqoop聯結器瞭解如何連線到各種資料來源。
Sqoop支援直接輸入，這意味著它可以對映關係型，直接匯入HBase和Hive。
透過將處理負載和額外的儲存轉移到其他系統，Apache Sqoop減少了處理負載和儲存。有快速的效能，Sqoop將資料傳輸並行化，系統的利用率和快速效能。
  • Apache Flume

Apache Flume是一項服務，可以將日誌流傳到Hadoop叢集中。它主要是用於將來自各種源的流式資料如日誌檔案傳送到Hadoop中。
Flume可以很好地與流式資料來源進行連線，這些資料來源是可以來自很多伺服器的日誌檔案。
Apache Flume是一個事件驅動的系統。
當從不同的伺服器傳輸大量的流媒體資料時，諸如JMS或spooling目錄等來源的資料時，Flume是一個很好的選擇。
資料從多個渠道流向HDFS系統。
由於其分散式的、可靠的性質和高度的穩定性，Flume用於資料收集和聚合。Flume被用來從各種資料中提取資料，並評估模式，對伺服器日誌和社交媒體資料進行情感分析。
Apache Flume的特點是基於代理的架構。在Flume中一個代理負責獲取資料。
雖然有宣告式的配置，但它是可擴充套件的。
Apache Flume是一個高度可靠的、可線性擴充套件的、流系統。具有可定製的故障轉移和儲存的容錯系統。Flume是一個高吞吐量和低延遲的靈活的資料攝取工具

 

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