Descripción general de SQOOP en Hadoop

SQOOP :

Anteriormente, cuando no existía Hadoop o no existía el concepto de big data en ese momento, todos los datos se utilizaban para almacenarse en el sistema de gestión de bases de datos relacionales. Pero hoy en día después de la introducción de conceptos de Big data, los datos deben almacenarse de una manera más concisa y efectiva. Así surge Sqoop.

Por lo tanto, todos los datos que se almacenan en un sistema de administración de bases de datos relacionales debían transferirse a la estructura de Hadoop. Por lo tanto, la transferencia de esta gran cantidad de datos de forma manual no es posible, pero con la ayuda de Sqoop, podemos hacerlo. Por lo tanto, Sqoop se define como la herramienta que se utiliza para realizar operaciones de transferencia de datos desde el sistema de gestión de bases de datos relacionales al servidor Hadoop. Por lo tanto, ayuda en la transferencia de la mayor parte de los datos de un punto de origen a otro punto de origen.

Algunas de las características importantes del Sqoop:

• Sqoop también nos ayuda a conectar el resultado de las consultas SQL al sistema de archivos distribuido de Hadoop.
• Sqoop nos ayuda a cargar los datos procesados ​​directamente en la colmena o Hbase.
• Realiza la operación de seguridad de los datos con la ayuda de Kerberos.
• Con la ayuda de Sqoop, podemos realizar la compresión de los datos procesados.
• Sqoop es muy potente y eficiente por naturaleza.

Hay dos operaciones principales realizadas en Sqoop:

1. Importar
2. Exportar

Sqoop trabajando:

Básicamente, las operaciones que tienen lugar en Sqoop suelen ser fáciles de usar. Sqoop usó la interfaz de línea de comandos para procesar el comando del usuario. Sqoop también puede usar formas alternativas mediante el uso de API de Java para interactuar con el usuario. Básicamente, cuando recibe el comando del usuario, Sqoop lo maneja y luego se lleva a cabo el procesamiento posterior del comando. Sqoop solo podrá realizar la importación y exportación de datos según el comando del usuario; no puede formar una agregación de datos.

Sqoopes una herramienta que funciona de la siguiente manera, primero analiza el argumento proporcionado por el usuario en la interfaz de línea de comandos y luego envía esos argumentos a una etapa posterior donde se inducen argumentos para el trabajo de solo mapa. Una vez que el mapa recibe argumentos, da el comando de liberación de múltiples mapeadores dependiendo del número definido por el usuario como argumento en la interfaz de línea de comandos. Una vez que estos trabajos son para el comando Importar, cada tarea del mapeador se asigna con la parte respectiva de los datos que se importarán en función de la clave definida por el usuario en la interfaz de línea de comandos. Para aumentar la eficiencia del proceso, Sqoop utiliza una técnica de procesamiento paralelo en la que los datos se distribuyen por igual entre todos los mapeadores. Después de este, cada mapeador luego crea una conexión individual con la base de datos utilizando el modelo de conexión de base de datos Java y luego obtiene una parte individual de los datos asignados por Sqoop. Una vez que se obtienen los datos, se escriben en HDFS, Hbase o Hive según el argumento proporcionado en la línea de comandos. así se completa el proceso de importación de Sqoop.

El proceso de exportación de los datos en Sqoop se realiza de la misma manera, la herramienta de exportación de Sqoop que está disponible realiza la operación al permitir que un conjunto de archivos del sistema distribuido de Hadoop regrese al sistema de administración de la base de datos relacional. Los archivos que se proporcionan como entrada durante el proceso de importación se denominan registros, después de eso, cuando el usuario envía su trabajo, se asigna a Map Task que trae los archivos de datos del almacenamiento de datos de Hadoop, y estos archivos de datos se exportan a cualquier datos estructurados. destino que tiene la forma de un sistema de gestión de bases de datos relacionales como MySQL, SQL Server y Oracle, etc.

Comprendamos ahora las dos operaciones principales en detalle:

Importación Sqoop:

El comando de importación Sqoop ayuda en la implementación de la operación. Con la ayuda del comando de importación, podemos importar una tabla desde el sistema de administración de bases de datos relacionales al servidor de bases de datos de Hadoop. Los registros en la estructura de Hadoop se almacenan en archivos de texto y cada registro se importa como un registro separado en el servidor de base de datos de Hadoop. También podemos crear cargas y particiones en Hive mientras importamos datos. Sqoop también admite la importación incremental de datos, lo que significa que en caso de que hayamos importado una base de datos y queramos agregar algunas filas más, con la ayuda de estas funciones solo podemos agregar las nuevas filas a la base de datos existente, no a la base de datos completa. 

Exportación de Sqoop:

El comando de exportación Sqoop ayuda en la implementación de la operación. Con la ayuda del comando de exportación que funciona como un proceso inverso de operación. Aquí, con la ayuda del comando de exportación, podemos transferir los datos del sistema de archivos de la base de datos de Hadoop al sistema de administración de la base de datos relacional. Los datos que se exportarán se procesan en registros antes de que se complete la operación. La exportación de datos se realiza en dos pasos, el primero es examinar la base de datos en busca de metadatos y el segundo paso implica la migración de datos.

Aquí puede hacerse una idea de cómo se realiza la operación de importación y exportación en Hadoop con la ayuda de Sqoop.

Ventajas de Sqoop:

• Con la ayuda de Sqoop, podemos realizar operaciones de transferencia de datos con una variedad de almacenes de datos estructurados como Oracle, Teradata, etc.
• Sqoop nos ayuda a realizar operaciones ETL de una manera muy rápida y rentable.
• Con la ayuda de Sqoop, podemos realizar un procesamiento paralelo de datos que conduce a acelerar el proceso general.
• Sqoop utiliza el mecanismo MapReduce para sus operaciones, que también es compatible con la tolerancia a fallas.

Desventajas de Sqoop:

• La falla ocurre durante la implementación de la operación que necesitaba una solución especial para manejar el problema.
• El Sqoop utiliza la conexión JDBC para establecer una conexión con el sistema de gestión de bases de datos relacionales, lo cual es una forma ineficiente.
• El rendimiento de la operación de exportación de Sqoop depende de la configuración del hardware del sistema de gestión de bases de datos relacionales.