玩转 ArgoDB：如何将数据流转至 ArgoDB

大家好，前面我们介绍了如何通过 Beeline 连接 ArgoDB 数据，那么怎么实现跨平台数据流转呢？

企业在数字化建设的过程中，可能用到诸如 MySQL 之类的关系型数据库来为某些应用提供服务，那么如何将 MySQL 的数据快速导入到 ArgoDB 中，从而构建企业内的统一数据查询分析平台呢？具体流程如下：

接下来，我们将介绍具体的操作流程。

示例表的结构介绍
假设我们在 MySQL 数据库中，有一个 customer 表，其结构和样例数据如下：


具体操作

第一步：我们需要连接到 MySQL 数据库上，执行下述命令将表数据导出为 csv 文件：

select
  id,
  name,
  country
from
  customer into outfile '/root/customer.csv' 

FIELDS TERMINATED BY ',' lines terminated by '\n';

为统一格式以便后续识别，上述命令中，我们选择的字段分隔符为英文逗号，行终止符为换行符。


第二步：将数据文件上传到 HDFS

接下来，我们需要将 csv 文件上传到 ArgoDB 集群中的设备上，执行客户端初始化，其中初始化操作可参考我们之前介绍的 Beeline 连接数据库一文。

随后，我们执行下述命令，将 csv 文件上传到 HDFS 存储空间上，以便后续建表时读取该文件的数据：

创建存储目录：hadoop fs -mkdir /tmp/importdata
上传 csv 文件：hdfs dfs -put customer.csv /tmp/importdata/customer.csv


第三步：创建文本外部表

现在，我们需要在 ArgoDB 中创建一个外部表，以便将其关联上刚刚上传的 csv 文件，我们可以使用以下命令创建名为 customer_csv 的外部表，字段分隔符和行终止符和前面导出表时的设置保持一致：

CREATE EXTERNAL TABLE customer_csv(
  id STRING, 
  name STRING, 
  address STRING) 
  STORED AS CSVFILE LOCATION '/tmp/importdata/' 
  TBLPROPERTIES( 'field.delim'=',', 'line.delim'='\n');

第四步：创建 Holodesk 表，该类型的表具有极强的数据处理性能，适用于聚合、过滤查询等场景。

执行下述命令，在 Holodesk 中创建一个名为 customer 的目标表，用于存储我们要导入的数据：

CREATE TABLE customer (
  id STRING, 
  name STRING, 
  address STRING) 
  STORED AS HOLODESK;


第五步：将文本外部表数据导入 Holodesk 表

这也是最后一步了，将数据从 customer_csv 外部表导入到 customer 表中，我们可以使用以下命令实现数据导入：

INSERT INTO customer SELECT * FROM customer_csv;

导入成功时，会提示写入成功的具体行数，例如提示 “49,998 rows affected (1.193 seconds)”

通过以上步骤，我们成功地将 MySQL 数据导出为 csv 文件，并将其批量导入到 ArgoDB 中。现在，我们可以在 ArgoDB 上对这些数据进行查询和分析，以发掘有价值的信息。

导入数据到 ArgoDB 可以为我们提供更强大的数据分析和查询功能，同时还能利用其高性能计算能力和分布式存储优势，无论是处理大规模数据集还是进行复杂的数据分析，ArgoDB 都能帮助我们提高工作效率和数据处理能力，从而更好地支持决策和业务需求。

希望这篇帖子对您有所帮助，如果您对此有任何问题或者需要进一步的帮助，请随时在下方留言。

谢谢！