Hadoop MongoDB的四種方案

背景：

公司核心業務庫現存在mongodb中，分布在6臺mongodb節點。現面臨如下問題：

1.最大的一張表有10多個g,mongodb在查詢方面尚能勝任，但是涉及到複雜計算時會比較吃力。

2.mongodb中有三張表，分別記錄了終端使用者在三個不同系統(**，遊戲，桌牌等)的行為，需要按使用者匯聚成一張表。

考慮到mongodb整合hadoop來獲得計算能力，先要讓hadoop能訪問到mongodb中資料，下面討論各個方案：

一)乙個不安全的方案--mongodb-connector

for hadoop

支援通過hive建表直接訪問mongodb中的資料：

create

table
default
.caller_intent
(   id string
merchantid 
int,
effective boolean,
level
string,
status string,
canceled boolean,
levelid 
int,
sendmsg boolean
)stored by'
com.mongodb.hadoop.hive.mongostoragehandler
'with serdeproperties(''=
'')tblproperties(
'mongo.uri'=
'mongodb:
');

1）mongo資料庫需要暴露密碼給hadoop平台，兩個平台是不同團隊維護。

2）hadoop對mongo的操作是難以預料的，在不當時間內做不當操作可能會影響mongodb負載。

二)乙個好想法，但只是「想法」--mongodb-oplog同步到hadoop

通過oplog來同步資料是乙個好想法，不過目前沒有好的工具包支援同步到hive(倒是有同步到solr和elasticsearch的)，自己開發成本太高，作罷。

三)乙個可行方案:寫入mongodb的同時寫入到kafka，然後通過flume到hdfs。

問題:

在這個方案施行以前的歷史資料需要手動匯入。

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