Utilisation de l'intégration de la base de données Oracle avec Hadoop dans un environnement Big Data

La raison principale de l'intégration des bases de données Oracle avec Hadoop est de tirer parti des puissantes capacités de gestion des données et de transaction d'Oracle, ainsi que des capacités de stockage et d'analyse de données à grande échelle de Hadoop. Les méthodes d'intégration comprennent: 1. Les données d'exportation du connecteur Big Data Oracle à Hadoop; 2. Utilisez Apache Sqoop pour la transmission de données; 3. Lisez les données Hadoop directement via la fonction de table externe d'Oracle; 4. Utilisez Oracle GoldenGate pour obtenir la synchronisation des données.

Dans un environnement Big Data, comment intégrer efficacement les bases de données Oracle avec Hadoop est un défi auquel sont confrontés de nombreuses entreprises. Pourquoi intégrer ces deux? La raison principale est que les bases de données Oracle offrent des capacités solides de gestion des données et de traitement des transactions, tandis que Hadoop est bon pour gérer le stockage et l'analyse des données à grande échelle. Grâce à l'intégration, nous pouvons utiliser pleinement les avantages des deux pour obtenir un flux et un traitement efficaces des données.

Plongeons dans ce sujet en profondeur. La première chose à comprendre est qu'il existe des différences significatives dans l'architecture technique entre Oracle et Hadoop. Oracle est une base de données relationnelle qui se concentre sur la gestion et le traitement des transactions des données structurées, tandis que Hadoop est un cadre informatique distribué adapté au traitement des données massives non structurées ou semi-structurées. L'intégration de ces deux nous permet de stocker et de gérer des données critiques dans Oracle, tout en tirant parti de Hadoop pour l'analyse et le traitement des mégadonnées.

En fonctionnement réel, il existe plusieurs façons principales d'intégrer Oracle et Hadoop. Une approche commune consiste à utiliser Oracle Big Data Connector, un outil fourni par Oracle qui permet aux utilisateurs d'exporter des données des bases de données Oracle à Hadoop pour l'analyse. Une autre approche consiste à utiliser Apache Sqoop, un outil dédié au transfert de données entre une base de données relationnelle et Hadoop. Regardons un exemple en utilisant Sqoop:

 - Exporter les données d'Oracle à Hadoop à l'aide de Sqoop
Sqoop Import \
- Connect JDBC: Oracle: mince: @ // localhost: 1521 / orcl \
--Username your_username \
--TORSWORD YOT_PASSWORD \
- Table votre_table \
- Target-Dir / User / Hadoop / Your_Table \
--num-masters 4

Cette commande exportera la table de your_table dans Oracle aux HDF de Hadoop, spécifiant 4 mappeurs pour traiter les données en parallèle. Un avantage de l'utilisation de Sqoop est qu'il peut gérer efficacement la transmission de données à grande échelle, mais il convient de noter que les performances de Sqoop peuvent être affectées par la bande passante réseau et les performances d'E / S des bases de données Oracle.

En plus de l'exportation de données, un autre moyen d'intégration important consiste à utiliser la fonctionnalité de table externe d'Oracle. En définissant des tables externes, Oracle peut lire directement les données dans Hadoop sans importer de données dans Oracle. Ceci est très utile pour les scénarios où l'analyse des données est requise dans Oracle mais ne veut pas déplacer une grande quantité de données. Voici un exemple de définition d'une table externe:

 - Définissez une table externe dans Oracle qui pointe vers Hadoop HDFS Créer une table EXT_HADOOP_DATA (
  numéro d'identification,
  Nom Varchar2 (50)
)
Organisation externe (
  Tapez Oracle_loader
  Répertoire par défaut ext_tab_dir
  Paramètres d'accès (
    Records délimités par Newline
    Les champs terminés par ','
    Les valeurs de champ manquantes sont nuls
    (
      identifiant,
      nom
    )
  )
  Emplacement ('hdfs: // nameNode: 8020 / user / hadoop / your_table / part-m-00000')
));

Cette définition de table externe permet à Oracle de lire les données directement à partir de HDFS de Hadoop, ce qui est idéal pour les scénarios où l'analyse des données est requise dans Oracle mais ne veut pas déplacer de grandes quantités de données. Cependant, un défi avec l'utilisation de tables externes est les problèmes de performances, car chaque requête nécessite des données de lecture de Hadoop, ce qui peut entraîner des temps de réponse plus longs.

Dans les applications pratiques, un autre aspect important qui doit être pris en compte lors de l'intégration d'Oracle et de Hadoop est la cohérence et la synchronisation des données. Comment s'assurer que les données dans Oracle et Hadoop sont cohérentes est un problème qui nécessite une planification minutieuse. Une approche commune consiste à utiliser Oracle Goldegenate, un outil de réplication de données en temps réel qui synchronise les changements de données dans Oracle en Hadoop en temps réel. L'un des avantages de l'utilisation de Goldengate est qu'il peut atteindre une synchronisation des données en temps réel, mais il convient de noter que la configuration et la maintenance de Goldegenate peuvent être relativement compliqués et nécessitent un support technique professionnel.

Enfin, il y a plusieurs points auxquels faire attention lors de l'intégration d'Oracle et de Hadoop en ce qui concerne l'optimisation des performances et les meilleures pratiques. Tout d'abord, les performances de la transmission des données sont essentielles et il est recommandé d'utiliser un traitement parallèle lors de la transmission de grandes quantités de données. Deuxièmement, le choix du format de données est également important, et il est recommandé d'utiliser des formats compressés pour réduire les frais généraux de la transmission et du stockage des données. Enfin, la surveillance et l'optimisation régulières du processus d'intégration peuvent assurer un fonctionnement efficace du système.

En général, l'intégration des bases de données Oracle avec Hadoop nous permet d'utiliser pleinement les avantages des deux pour obtenir un flux et un traitement efficaces des données. Cependant, dans le fonctionnement réel, une planification et une optimisation minutieuses sont nécessaires pour assurer un fonctionnement efficace du système et la cohérence des données. J'espère que cet article vous offre des informations utiles et une expérience pratique.

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