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关于hbase数据同步方案的信息

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如何把redis的数据实时的同步到hdfs或者hbase上）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径 。
选择迁移对象：可选择不同的数据库进行迁移 。配置映射对象：将源实例的多个数据库映射到目标实例的指定数据库 ， 实现类似于MySQL多源复制的场景 。进行预检查：保证迁移任务的稳定性 。
：读取数据的时候先从redis里面查，若没有 ， 再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间 。
【关于hbase数据同步方案的信息】 ， 插入时同步 ， 比如先更新了oracle，再更新redis，这个要靠代码逻辑来做 。谁先谁后得看设计了 。
方案2 这里还可以基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis 。
数据平台整体架构篇1、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台” 。“一云”城市云数据中心基于开放架构 ， 为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性 。
2、数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施 。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动 。
3、Kappa架构 在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代 。优点：解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思想进行了设计，整个架构非常简洁 。
4、数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构 ， 终究的可视化结果是经过浏览器访问的 。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了 。
5、Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良 。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据 ， 因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度 。
六、HBase写入流程整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey ， 查找rowkey对应的region 。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region 。
和读相比 ， HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件 。
首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的 。Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互 。
该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理 。
业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase开始写的想法：按照flume的流程：一个source，三个channel， 三个sink ， 因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink 。
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