O que é SQOOP no Hadoop?
Apache SQOOP (SQL-to-Hadoop) é uma ferramenta projetada para oferecer suporte à exportação e importação em massa de dados em HDFS a partir de armazenamentos de dados estruturados, como bancos de dados relacionais, data warehouses corporativos e sistemas NoSQL. É uma ferramenta de migração de dados baseada em uma arquitetura de conector que oferece suporte a plug-ins para fornecer conectividade a novos sistemas externos.
Um exemplo de caso de uso do Hadoop Sqoop é uma empresa que executa uma importação Sqoop noturna para carregar os dados do dia de um RDBMS transacional de produção em um armazém de dados Hive para análise posterior.
A seguir, neste tutorial do Apache Sqoop, aprenderemos sobre a arquitetura do Apache Sqoop.
Arquitetura Sqoop
Todos os sistemas de gerenciamento de banco de dados existentes são projetados com o padrão SQL em mente. No entanto, cada DBMS difere em relação ao dialeto até certo ponto. Portanto, essa diferença apresenta desafios quando se trata de transferências de dados entre os sistemas. Os conectores Sqoop são componentes que ajudam a superar esses desafios.
A transferência de dados entre o Sqoop Hadoop e o sistema de armazenamento externo é possível com a ajuda dos conectores do Sqoop.
Sqoop tem conectores para trabalhar com uma variedade de bancos de dados relacionais populares, incluindo MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server e DB2. Cada um desses conectores sabe como interagir com seu DBMS associado. Também existe um conector JDBC genérico para conectar-se a qualquer banco de dados que suporte o protocolo JDBC do Java. Além disso, o Sqoop Big data fornece conectores MySQL e PostgreSQL otimizados que usam APIs específicas de banco de dados para realizar transferências em massa com eficiência.
Além disso, o Sqoop em big data tem vários conectores de terceiros para armazenamentos de dados, variando de armazéns de dados corporativos (incluindo Netezza, Teradata e Oracle) a armazenamentos NoSQL (como Couchbase). No entanto, esses conectores não vêm com o pacote Sqoop; esses precisam ser baixados separadamente e podem ser adicionados facilmente a uma instalação existente do Sqoop.
Por que precisamos do Sqoop?
O processamento analítico usando o Hadoop requer o carregamento de grandes quantidades de dados de diversas fontes em clusters do Hadoop. Esse processo de carregar dados em massa no Hadoop, de fontes heterogêneas e depois processá-los, apresenta um certo conjunto de desafios. Manter e garantir a consistência dos dados e garantir a utilização eficiente dos recursos são alguns fatores a serem considerados antes de selecionar a abordagem certa para o carregamento de dados.
Problemas maiores:
1. Carregamento de dados usando scripts
A abordagem tradicional de usar scripts para carregar dados não é adequada para carregamento de dados em massa no Hadoop; essa abordagem é ineficiente e muito demorada.
2. Acesso direto a dados externos via aplicativo Map-Reduce
Fornecer acesso direto aos dados residentes em sistemas externos (sem carregar no Hadoop) para aplicativos de redução de mapa complica esses aplicativos. Portanto, essa abordagem não é viável.
3. Além de ter a capacidade de trabalhar com dados enormes, o Hadoop pode trabalhar com dados de várias formas diferentes. Portanto, para carregar esses dados heterogêneos no Hadoop, diferentes ferramentas foram desenvolvidas. Sqoop e Flume são duas dessas ferramentas de carregamento de dados.
A seguir, neste tutorial do Sqoop com exemplos, aprenderemos sobre a diferença entre Sqoop, Flume e HDFS.
Sqoop vs Flume vs HDFS no Hadoop
| Sqoop | Flume | HDFS |
|---|---|---|
| Sqoop é usado para importar dados de fontes de dados estruturados, como RDBMS. | Flume é usado para mover dados de streaming em massa para HDFS. | HDFS é um sistema de arquivos distribuído usado pelo ecossistema Hadoop para armazenar dados. |
| O Sqoop tem uma arquitetura baseada em conector. Os conectores sabem como se conectar à respectiva fonte de dados e buscar os dados. | Flume tem uma arquitetura baseada em agente. Aqui, um código é escrito (chamado de 'agente') que se encarrega de buscar os dados. | O HDFS tem uma arquitetura distribuída em que os dados são distribuídos em vários nós de dados. |
| HDFS é um destino para importação de dados usando Sqoop. | Os dados fluem para o HDFS por meio de zero ou mais canais. | HDFS é o destino final para armazenamento de dados. |
| A carga de dados do Sqoop não é orientada por eventos. | A carga de dados do canal pode ser conduzida por um evento. | O HDFS apenas armazena os dados fornecidos a ele por quaisquer meios. |
| Para importar dados de fontes de dados estruturados, é necessário usar apenas comandos Sqoop, porque seus conectores sabem como interagir com fontes de dados estruturados e buscar dados delas. | Para carregar dados de streaming, como tweets gerados no Twitter ou arquivos de log de um servidor web, o Flume deve ser usado. Os agentes Flume são construídos para buscar dados de streaming. | O HDFS tem seus próprios comandos de shell integrados para armazenar dados nele. HDFS não pode importar dados de streaming |