通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

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• 来源: www.oracle.com

摘要

本文详细介绍了如何通过Oracle并行处理集成Hadoop数据，展示了利用表函数实现Hadoop数据访问的方法。通过创建仲裁表和使用高级队列，实现了Hadoop Mapper作业与Oracle表函数的数据交互。该方法避免了数据中间存储，直接将Hadoop数据传递到Oracle查询，提高了效率。包含具体代码示例，展示了启动Mapper作业、数据读取和队列管理的过程。

AI总结

《通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据》白皮书总结

本白皮书介绍了一种通过Oracle 并行处理将 Hadoop 集群中的数据集成到 Oracle 数据库的方法，以下是核心内容的总结：

1. 引言
许多行业需要处理存储在文件系统（如 Hadoop 和 HDFS）中的大数据，这些数据通常与数据库中的数据需要整合以提取有价值的信息。本文以 Hadoop 和 HDFS 为例，介绍了一种通过 Oracle 并行处理集成数据的方法。

2. 解决方法概述
本文提出了一种将 Hadoop 数据直接传递到 Oracle 查询的方法，避免了数据需要先物化到 Oracle 表中的步骤。其核心思路是：
- 使用表函数并行访问 Hadoop 数据。
- 通过 Oracle 高级队列（AQ）实现数据传输，确保数据的高效处理和负载平衡。

3. 架构与流程
- **启动 Mapper 作业**：通过 Oracle 的 `DBMS_SCHEDULER` 启动异步作业，执行 Hadoop 的 Bash 脚本，启动 Mapper 进程。
- **队列通信**：Hadoop Mapper 将数据排入公共队列，Oracle 表函数从队列中取出数据，实现并行处理。
- **作业控制**：查询协调器（QC）负责启动作业，作业监控器监视数据队列，确保数据传输完成后终止队列。

4. 实现与代码
- **表函数**：用于读取 Hadoop 数据并将其传递给 Oracle 查询，支持并行运行。
- **Bash 脚本**：作为外部控制器，在 Hadoop 集群上启动 Mapper 进程。
- **Java Mapper**：在 Hadoop 集群上运行，读取数据并将其写入队列。

5. 优化与扩展
- 表函数的并行能力使得 Hadoop 流作业能够不同程度地并行运行。
- 队列提供了负载平衡功能，确保数据处理的高效性。
- 本方法可以扩展到其他分布式存储机制。

6. 结论
通过表函数和高级队列，Oracle 数据库可以高效地与 Hadoop 集群集成，实现并行处理和数据整合，满足业务用户对大数据分析的需求。