Sqoop Définition - Glossaire, lexique et définitions

février 3, 2023
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C’est un outil open source pour transférer des données entre Hadoop et les systèmes relationnels de bases de données (RDBMS). Il permet aux utilisateurs de Hadoop d’importer des données d’un RDBMS vers Hadoop, ainsi que d’exporter des données de Hadoop vers un RDBMS.

Sqoop est distribué sous licence Apache. La dernière version stable est Sqoop 1.4.6, publiée le 23 juillet 2015.

Comment utiliser Sqoop ?

Sqoop est un outil en ligne de commande qui permet de transférer des données entre Hadoop et d‘autres systèmes de stockage de données. Il peut être utilisé pour importer des données d‘un système de stockage externe dans HDFS, ou pour exporter des données de HDFS vers un système de stockage externe.

Il est composé de trois éléments principaux :

• Un connecteur pour chaque type de RDBMS pris en charge. Ces connecteurs sont utilisés pour extraire les données du système relationnel de base de données et les charger dans Hadoop.

Les connecteurs Sqoop sont basés sur le JDBC, et peuvent donc être utilisés avec tout RDBMS pour lequel un pilote JDBC est disponible.

• Un serveur Sqoop, qui est une interface Web basée sur l’API REST pour gérer les tâches Sqoop.

• Les clients Sqoop, qui fournissent une interface en ligne de commande et une API Java pour interagir avec le serveur Sqoop.

C’est quoi Hadoop ?

Hadoop est un système logiciel open source qui permet le traitement distribué des grands ensembles de données. Il est conçu pour traiter des quantités massives de données à l’aide de plusieurs serveurs à la fois. Il est principalement utilisé pour le traitement des données non structurées, ce qui en fait un outil très puissant pour la gestion et l’analyse des données.

Il est basé sur un framework d’architecture distribuée qui permet aux applications d’être exécutées sur un grand nombre de serveurs, qui sont reliés par un réseau. Il peut facilement distribuer les données et les calculs sur plusieurs nœuds, ce qui permet de réduire le temps de traitement et d’augmenter la capacité de stockage des données.

Hadoop est composé de trois principaux composants : HDFS, MapReduce et YARN. HDFS est le système de fichiers distribué qui stocke les données sur un réseau de serveurs. MapReduce est le moteur de traitement des données qui gère la distribution des données et le traitement des calculs. YARN est le gestionnaire de ressources qui répartit les ressources et les charges de travail entre les nœuds du cluster.

C’est un outil puissant pour le traitement et l’analyse des données. Il permet aux entreprises de traiter des quantités massives de données à l’aide d’un système distribué et scalable.

C’est un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent exploiter de grandes quantités de données pour leur activité.

Transfert de Données avec Sqoop et Hadoop

Sqoop : Outil de Transfert de Données
Sqoop est un outil open source permettant de transférer des données entre Hadoop et les bases de données relationnelles (RDBMS).
Import et Export	Sqoop permet d'importer des données d'un RDBMS vers Hadoop et d'exporter des données de Hadoop vers un RDBMS.
Composants Clés	Sqoop comprend des connecteurs pour les RDBMS, un serveur avec une interface Web et des clients en ligne de commande.

Utilisation de Sqoop pour Transférer des Données

Comment Utiliser Sqoop ?
Sqoop est un outil en ligne de commande qui facilite le transfert de données entre Hadoop et d'autres systèmes de stockage de données.
Connecteurs RDBMS	Les connecteurs Sqoop, basés sur JDBC, extraient et chargent les données entre les RDBMS et Hadoop.
Serveur et Clients	Sqoop comprend un serveur Web avec une interface RESTful et des clients en ligne de commande pour interagir avec le serveur.

Comprendre Hadoop

Qu'est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un système open source pour le traitement distribué de grandes quantités de données.
Architecture Distribuée	Hadoop utilise une architecture distribuée pour exécuter des applications sur plusieurs serveurs.
Composants Clés	Hadoop est composé de HDFS, MapReduce et YARN pour stocker, traiter et gérer les données.

      
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