Apa SQOOP di Hadoop?
Apache SQOOP (SQL-to-Hadoop) adalah alat yang dirancang untuk mendukung ekspor dan impor massal data ke dalam HDFS dari penyimpanan data terstruktur seperti database relasional, gudang data perusahaan, dan sistem NoSQL. Ini adalah alat migrasi data berdasarkan arsitektur konektor yang mendukung plugin untuk menyediakan konektivitas ke sistem eksternal baru.
Contoh kasus penggunaan Hadoop Sqoop adalah perusahaan yang menjalankan impor Sqoop malam untuk memuat data hari itu dari RDBMS transaksional produksi ke dalam gudang data Hive untuk analisis lebih lanjut.
Selanjutnya dalam tutorial Apache Sqoop ini, kita akan belajar tentang arsitektur Apache Sqoop.
Arsitektur Sqoop
Semua Sistem Manajemen Database yang ada dirancang dengan standar SQL dalam pikiran. Namun, setiap DBMS berbeda dalam hal dialek sampai batas tertentu. Jadi, perbedaan ini menimbulkan tantangan dalam hal transfer data di seluruh sistem. Konektor Sqoop adalah komponen yang membantu mengatasi tantangan ini.
Transfer data antara Sqoop Hadoop dan sistem penyimpanan eksternal dimungkinkan dengan bantuan konektor Sqoop.
Sqoop memiliki konektor untuk bekerja dengan berbagai database relasional populer, termasuk MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, dan DB2. Masing-masing konektor ini tahu bagaimana berinteraksi dengan DBMS yang terkait. Ada juga konektor JDBC generik untuk menyambungkan ke database apa pun yang mendukung protokol JDBC Java. Selain itu, Sqoop Big data menyediakan konektor MySQL dan PostgreSQL yang dioptimalkan yang menggunakan API khusus database untuk melakukan transfer massal secara efisien.
Selain itu, Sqoop dalam data besar memiliki berbagai konektor pihak ketiga untuk penyimpanan data, mulai dari gudang data perusahaan (termasuk Netezza, Teradata, dan Oracle) hingga toko NoSQL (seperti Couchbase). Namun, konektor ini tidak disertakan dengan paket Sqoop; yang perlu diunduh secara terpisah dan dapat ditambahkan dengan mudah ke instalasi Sqoop yang ada.
Mengapa kita membutuhkan Sqoop?
Pemrosesan analitik menggunakan Hadoop memerlukan pemuatan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber ke dalam cluster Hadoop. Proses pemuatan data massal ini ke Hadoop, dari sumber yang beragam dan kemudian memprosesnya, hadir dengan serangkaian tantangan tertentu. Menjaga dan memastikan konsistensi data dan memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien, adalah beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih pendekatan yang tepat untuk pemuatan data.
Masalah Utama:
1. Pemuatan data menggunakan Skrip
Pendekatan tradisional dalam menggunakan skrip untuk memuat data tidak cocok untuk pemuatan data massal ke Hadoop; pendekatan ini tidak efisien dan sangat memakan waktu.
2. Akses langsung ke data eksternal melalui aplikasi Map-Reduce
Menyediakan akses langsung ke data yang berada di sistem eksternal (tanpa memuat ke Hadoop) untuk aplikasi pengurangan peta memperumit aplikasi ini. Jadi, pendekatan ini tidak mungkin dilakukan.
3. Selain memiliki kemampuan untuk bekerja dengan data yang sangat besar, Hadoop dapat bekerja dengan data dalam beberapa bentuk yang berbeda. Jadi, untuk memuat data heterogen tersebut ke dalam Hadoop, alat yang berbeda telah dikembangkan. Sqoop dan Flume adalah dua alat pemuatan data.
Selanjutnya dalam tutorial Sqoop ini dengan contoh, kita akan belajar tentang perbedaan antara Sqoop, Flume dan HDFS.
Sqoop vs Flume vs HDFS di Hadoop
| Sqoop | Saluran | HDFS |
|---|---|---|
| Sqoop digunakan untuk mengimpor data dari sumber data terstruktur seperti RDBMS. | Flume digunakan untuk memindahkan data streaming massal ke HDFS. | HDFS adalah sistem file terdistribusi yang digunakan oleh ekosistem Hadoop untuk menyimpan data. |
| Sqoop memiliki arsitektur berbasis konektor. Konektor mengetahui cara menyambungkan ke masing-masing sumber data dan mengambil data. | Flume memiliki arsitektur berbasis agen. Di sini, kode ditulis (yang disebut sebagai 'agen') yang menangani pengambilan data. | HDFS memiliki arsitektur terdistribusi di mana data didistribusikan ke beberapa node data. |
| HDFS adalah tujuan impor data menggunakan Sqoop. | Data mengalir ke HDFS melalui nol atau lebih saluran. | HDFS adalah tujuan akhir untuk penyimpanan data. |
| Beban data Sqoop tidak digerakkan oleh peristiwa. | Beban data flume dapat didorong oleh suatu peristiwa. | HDFS hanya menyimpan data yang diberikan kepadanya dengan cara apa pun. |
| Untuk mengimpor data dari sumber data terstruktur, seseorang harus menggunakan perintah Sqoop saja, karena konektornya tahu cara berinteraksi dengan sumber data terstruktur dan mengambil data darinya. | Untuk memuat data streaming seperti tweet yang dibuat di Twitter atau file log dari server web, Flume harus digunakan. Agen Flume dibuat untuk mengambil data streaming. | HDFS memiliki perintah shell bawaan untuk menyimpan data ke dalamnya. HDFS tidak dapat mengimpor data streaming |