Apache Sqoop Bewertungen & Produktdetails

Es ist ein nützliches Werkzeug, um strukturierte Datenbankdaten in unstrukturierte DBA-Daten zu transformieren. Einfach zu wartende Datenübertragungsaufgaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Da es auf der JVM läuft, benötigt es viel Speicher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu verwenden, gut ist Sicherheit, und schnelle Datenübertragung zwischen Quelle und Ziel. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Design muss aktualisiert werden. Ansonsten ist alles gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop-Befehl einfach zu schreiben, um Daten von der Datenbank nach HDFS zu übertragen und Daten von HDFS in die Datenbank zu exportieren. Inkrementelles Laden und Sqoop-Job sind die besten Funktionen in Sqoop. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop funktioniert nur für den Import und Export von Datenbanken mit strukturierten Daten. Es funktioniert nicht für unstrukturierte Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies ist das Werkzeug, das verwendet wird, um Daten aus beliebigen RDMS-Systemen zu importieren. Es verwendet ein Map-Reduce-Framework, das kontinuierliche und laufende Informationen und den Status der importierten Daten liefert. Darüber hinaus ist die Ausführung dieses Werkzeugs mit einem Shell-Skript sehr praktisch und effektiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop hat keine grafische Benutzeroberfläche. Wenn wir eine GUI für dieses Tool hätten, wäre es viel bequemer gewesen. Darüber hinaus sind die in Sqoop verwendeten Map-Reduce-Funktionen etwas langsam, jedoch haben moderne Technologien viele Fortschritte gemacht. Ich glaube, die Verwendung moderner Werkzeuge würde dieses Tool viel schneller machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bestes Werkzeug für den effizienten Transfer von Massendaten zwischen strukturierten Datenspeichern wie relationalen Datenbanken und Apache Hadoop. Funktioniert gut mit relationalen Datenbanken wie Teradata, Netezza, Oracle, MySQL, Postgres und HSQLDB. Die parallele Datenübertragungsfunktion hilft bei schnellerer Leistung und optimaler Systemauslastung. Hilft auch beim Import von sequentiellen Datensätzen vom Mainframe direkt in ORCFiles, schnellen Datenkopien, effizienter Datenanalyse und Lastverteilung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kann nur auf strukturierte, datenbankbezogene Übertragungen angewendet werden. Es verwendet eine JDBC-Verbindung, um sich mit RDBMS-basierten Datenspeichern zu verbinden, was Leistungsprobleme verursacht und ineffizient macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bietet allgemeine JDBC-Erweiterungen, um Daten zwischen den meisten Datenbanksystemen zu migrieren. In Kombination mit Clouderas HUE kann es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, relationale Daten einfach in Hadoop zu importieren. Ermöglicht sowohl Import- als auch Exportfunktionen. Generiert Java-Klassen beim Lesen von Datenbankeinträgen zur Verwendung in anderem Code, der die Client-Bibliotheken von Hadoop nutzt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop ist nicht sehr benutzerfreundlich für diejenigen, die sich mit einer CLI unwohl fühlen. Die Entwicklung von Sqoop2 scheint ins Stocken geraten zu sein. Ich habe es außerhalb einer Cloudera CDH-Installation eingerichtet und bevorzuge tatsächlich das "Sqoop Server"-Modell gegenüber der reinen CLI-Client-Version von Sqoop1. Dies funktioniert besonders gut in einer Microservices-Umgebung, in der es nur einen Ort gibt, um die JDBC-Treiber für Sqoop zu pflegen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Verwendung von Sqoop in der Befehlszeile hat mir eine schnelle und einfache Möglichkeit geboten, Daten in Sandbox-Datenbanken oder Data Lakes zu übertragen. Dies hat es Personen in Analyse-Rollen wie mir erleichtert, die Datenquellen schnell zusammenzubringen, um Modelle mit echten Daten zu erstellen, während sie sich nicht in einer Produktionsumgebung befinden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe Sqoop bisher nur als Befehlszeilentool verwendet, aber ich denke, eine Integration in eine Benutzeroberfläche wie Hue wäre großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Tolles Werkzeug, das entwickelt wurde, um Daten zwischen Hadoop und RDBMS-Datenbanken oder umgekehrt zu übertragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht viel zu bemängeln hier. Das Werkzeug funktionierte gut und hatte durchgehend eine solide Fehlerbehandlung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop funktioniert perfekt mit Hadoop. Die Import-Export-Funktionalität ist mit Sqoop einfacher durchzuführen. Es funktioniert gut sowohl mit Data Warehouses als auch mit Datenbanken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist etwas komplex, Probleme zu debuggen, da es bei komplexen Aufgaben irrelevante Ausnahmen wirft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop kann verwendet werden, um große Datenmengen zu laden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sqoop verwendet eine JDBC-Verbindung, um sich mit RDBMS zu verbinden, was ineffizient ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.