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InfoSphere CDC 企业传统数据到大数据集成的加速器

我们常常会思考什么样的数据才是,只有数据量大才能真正称之为大数据吗？其实不然,的特征应该包括数量、速度，多样性和精准性这四个方面,也就是通常所说的4个V: Volume,Velocity,Variety 和Veracity。如下图所示：

因此，数量大小只是描述大数据的其中一个维度，今天，我们不妨换个思路来聊聊大数据的另一个重要特征：Velocity(速度)，看看如何将传统数据库中的数据快速、实时、准确地应用到大数据平台。快速获取，快速分析，快速应用，快速实现，从而帮助企业提升自身的竞争力并创造巨大的商业价值。

IBM 介绍

InfoSphere Change Data Capture(以下简称CDC)用于捕获源端交易数据库如DB2，Oracle的数据变化，并实时复制到目标数据库、消息队列、以及ETL解决方案(例如IBM InfoSphere DataStage)。

InfoSphere BigInsights由Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及Pig,Hive,HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统子项目构成，用于分析和展现基于Apache Hadoop的海量数据。接下来，我们将通过一个智能电表的应用案例来演示CDC如何将实时的增量数据复制到InfoSphere BigInsights的HDFS中。

系统架构

在下图所示的系统架构中，源端各种异构平台的传统数据库所产生的变化数据通过CDC的复制引擎源源不断的流向目标端 InfoSphere BigInsights 大数据平台，所有关系型结构化数据的实时更新都会以文件的形式或格式存储在HDFS文件系统中。

应用场景：智能电表系统

某公共事业公司利用智能仪表采集客户日常使用水，电，煤气等数据信息，这些信息的数据量庞大且实时变化快，通过分析这些仪表数据能及时了解客户的使用模式和习惯，以及费用开销。比如说该公司通过测量高峰期的用电量，能够收取更多的费用，能够设置客户用电的使用上限，可以创建激励机制让客户在特殊时段减少用电量等等。

该公司通过构建InfoSphere CDC + InfoSphere BigInsights的智能电表系统来实现以上这些业务功能，即CDC捕获电表系统的变化数据，并实时复制到BigInsights的HDFS文件系统，接着BigInsights对传送过来的实时海量数据进行复杂计算和模型分析，从而及时准确地响应了以上业务需求。

配置CDC到BigInsights(HDFS)的数据复制

安装并初始化InfoSphere BigInsights运行环境

1）首先，需要完成InfoSphere BigInsights的安装，安装完成后，Hadoop集群环境也随之搭建好了。然后，我们要确认环境变量是否设置正确

* CLASSPATH是否指向包含Hadoop核心Jar包的路径。

* HADOOP_CONF_DIR是否指向包含Hadoop配置文件的路径。

如果以上环境变量没有设置，我们也可以运行BigInsights自带的脚本程序biginsights-env.sh进行自动化设置，该脚本所在目录为

BigInsights_install_dir/conf.

2）缺省情况下,环境变量CLASSPATH仅包含Hadoop的核心JAR包hadoop-core-1.0.3.jar,我们还需添加以下JAR包到CLASSPATH中:

* commons-configuration-1.6.jar

* commons-logging-1.1.1.jar

* commons-lang-2.4.jar

这些JAR包路径为：BigInsights_install_dir/IHC/lib directory/

2. 启动InfoSphere BigInsights Hadoop集群中的HDFS组件

InfoSphere BigInsights本身已集成了很多Hadoop组件，例如Apache MapReduce, HDFS, Hive, Catalog, HBase, Oozie等等,这些服务可以通过InfoSphere BigInsights控制台或命令行启动。例如在Web浏览器中打开InfoSphere BigInsights管理控制台：

//server:8080/data/html/index.html#redirect-welcome

然后，在管理控制台中选择并启动HDFS服务.

3. 安装InfoSphere CDC for InfoSphere BigInsights，

并在BigInsights中创建HDFS目录

在InfoSphere BigInsights管理控制台中选中“Files”标签.