起源

       关系数据库（RDMS）是数据分析与处理的主要工具，我们在关系数据库上积累了大量处理数据的技巧、知识与经验。

      当大数据技术来临的时候，我们自然而然就会思考，能不能将关系数据库数据处理的技巧和方法转移到大数据技术上呢？于是，就出现了Hive、Spark SQL、Impala等大数据产品。

      值得注意的是 ，虽然像Hive这样的大数据产品可以提供和关系数据库一样的SQL操作，但是互联网应用产生的数据却还是只能记录在类似MySQL这样的关系数据库上。这是因为互联网应用需要实时响应用户操作，基本上都是在毫级完成用户的数据读写操作，通过前面的学习我们知道，大数据不是为这种毫秒级的访问设计的。

      所以，我们就需要工具将关系数据库导入到大数据平台上，例如HDFS。目前比较好常用的导入工具有Sqoop和Canal，Flume。

工具

• Sqoop  

         它是适合离线批量导入关系数据库的数据，也可以将Hadoop数据导入到关系型数据库，双向。使用起来也比较简单，          Sqoop数据导入命令示例如下：

$ sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --password --table TEST

          你需要指定数据库URL、用户名、密码、表名，就可以将数据表的数据导入到Hadoop。

 

• Canle（github：https://github.com/alibaba/canal）

           它是适合实时导入关系数据库的数据，是阿里巴巴开源的一个MySQL binlog获取工具，binlog是MySQL的事务日志，可用于MySQL数据库主从复制，Canal将自己伪装成MySQL从库，从MySQL获取binlog。

    而我们只要开发一个Canal客户端程序就可以解析出来MySQL的写操作数据，将这些数据交给大数据流计算处理引擎，就可以实现对MySQL数据的实时处理了。  

 

•  flume 

      它比较常用的大数据日志收集工具，最早由Cloudera开发，后来捐赠给Apache基金会作为开源项目运营。

     日志也是大数据处理与分析的重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录了系统运行期的各种程序执行状况，一方面也记录了用户的业务处理轨迹。

     Flume架构如下：

       从图上看，Flume收集日志的核心组件是Flume Agent，负责将日志从数据源收集起来并保存到大数据存储设备。 

Agent Source负责收集日志数据，例如从Kafka、本地日志文件等。Source收集到数据后，将数据封装成event事件，发送给Channel。Channel是一个队列，有内存、磁盘、数据库等几种实现方式，主要用来对event事件消息排队，然后发送给Sink。Sink收到数据后，将数据输出保存到大数据存储设备，比如HDFS、HBase等。