Apache Sqoop Cookbook: Unlocking Hadoop for Your Relational Database (Desbloqueando Hadoop para su base de datos relacional)

Opiniones de los lectores

El libro es elogiado por su enfoque práctico para enseñar Sqoop a través de recetas y ejemplos prácticos, por lo que es adecuado tanto para principiantes como para aquellos que buscan implementar Sqoop en su pila tecnológica. Sin embargo, algunos usuarios lo critican por carecer de detalles importantes para la instalación de Sqoop, especialmente en lo que respecta a su actualización para Sqoop2.

⬤ Útil para cualquiera que importe datos de MySQL a un almacén de datos Hadoop
⬤ ofrece ejemplos prácticos
⬤ recetas bien estructuradas que exponen claramente los problemas y las soluciones
⬤ bueno para evaluar rápidamente Sqoop
⬤ fácil de entender
⬤ proporciona una base para implementar Sqoop.

⬤ Algunas secuencias de comandos requieren una configuración adicional que no se cubre adecuadamente
⬤ carece de actualizaciones o claridad sobre el cumplimiento de Sqoop2
⬤ algunos usuarios sienten que fue una pérdida de dinero debido a estos descuidos.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Apache Sqoop Cookbook: Unlocking Hadoop for Your Relational Database

Contenido del libro:

Integrar datos de múltiples fuentes es esencial en la era del big data, pero puede resultar una tarea ardua y lenta. Este práctico libro de cocina ofrece docenas de recetas listas para usar con Apache Sqoop, la aplicación de interfaz de línea de comandos que optimiza las transferencias de datos entre bases de datos relacionales y Hadoop.

Sqoop es a la vez potente y desconcertante, pero con el formato problema-solución-discusión de este libro de cocina, aprenderá rápidamente cómo implementar y luego aplicar Sqoop en su entorno. Los autores proporcionan ejemplos de bases de datos MySQL, Oracle y PostgreSQL en GitHub que puede adaptar fácilmente para SQL Server, Netezza, Teradata u otros sistemas relacionales.

⬤ Transfiera datos de una única tabla de base de datos a su ecosistema Hadoop.

⬤ Mantener los datos de la tabla y Hadoop sincronizados mediante la importación de datos de forma incremental.

⬤ Importar datos de más de una tabla de base de datos.

⬤ Personalizar los datos transferidos llamando a varias funciones de la base de datos.

⬤ Exportar datos generados, procesados o respaldados desde Hadoop a su base de datos.

⬤ Ejecutar Sqoop dentro de Oozie, el programador de flujo de trabajo especializado de Hadoop.

⬤ Cargar datos en el almacén de datos de Hadoop (Hive) o base de datos (HBase).

⬤ Manejar problemas de instalación, conexión y sintaxis comunes a proveedores específicos de bases de datos.