如何进行MySQL数据库与HDFS的实时数据同步

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通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增，因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询，如Apache Drill,Cloudera Impala和Stinger Initiative正脱颖而出，新一代的资源管理Apache YARN 支持这些。
　　
为了支持这种日渐强调实时性操作,发布一个新MySQL Applier for Hadoop(用于Hadoop的MySQL Applier)组件。它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop / Hive / HDFS。Applier 组件补充现有基于批处理Apache Sqoop的连接性。
　　
这个组件(MySQL Applier for Hadoop)的复制是通过连接MySQL主服务，一旦二进制日志被提交，就读取二进制日志事务，并且把它们写到HDFS.
　　
这个组件使用libhdfs提供的API，一个C库操作HDFS中的文件。这库由Hadoop版本预编译生成的。

　　它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件,提取插入到行的每个字段的数据,并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。
　　
数据库被映射为单独的目录,它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafile1.txt)。数据可以用逗号格式分隔;或其他格式,那可用命令行参数来配置的。

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通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增，因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询，如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiative正脱颖而出，新一代的资源管理Apache YARN 支持这些。
为了支持这种日渐强调实时性操作,我们正发布一个新MySQL Applier for Hadoop(用于Hadoop的MySQL Applier)组件。它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop / Hive / HDFS。Applier 组件补充现有基于批处理Apache Sqoop的连接性。
这个组件(MySQL Applier for Hadoop)的复制是通过连接MySQL主服务，一旦二进制日志被提交，就读取二进制日志事务，并且把它们写到HDFS.
这个组件使用libhdfs提供的API，一个C库操作HDFS中的文件。这库由Hadoop版本预编译生成的。
它连接MySQL主服务读二进制日志，然后：
•提取发生在主服务上的行插入事件
•解码事件,提取插入到行的每个字段的数据,并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。
•把它追加到HDFS 中一个文本文件。
数据库被映射为单独的目录,它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafile1.txt)。数据可以用逗号格式分隔;或其他格式,那可用命令行参数来配置的。