将数据加载到Hadoop

我试图找出这两个问题的正确答案，这两个都是将数据加载到您在Hadoop上找到的问题，这是我在研究中为Hadoop开发所用的材料和案例研究的一部分。

第一个问题是：

您要在OLPT数据库中拥有用户配置文件记录，并希望将其与已经摄取到Hadoop文件系统中的Web日志一起加入。您将如何获得这些用户记录？

A.HDFS命令

B. Pig LOAD命令

C.Sqoop导入

D. Hive LOAD DATA命令

E.摄入水槽剂

F.摄取Hadoop流

我找到了指示不同答案的不同资源作为正确答案（B / C）

第二个问题是：

您想了解有关用户如何浏览您的公共网站的更多信息，例如他们在下订单之前访问了哪些页面。您有200个Web服务器服务器场来托管您的网站。您将如何收集这些数据进行分析？

A.使用Flume将服务器Web记录到HDFS中。

B.编写一个MapReduce作业，其中Web服务器用于映射器，而Hadoop群集节点用于reduce。

C.使用Sqoop将所有用户的点击从OLTP数据库导入到Hadoop。

D.使用Hadoop Streaming在Hadoop上引导这些点击流。

E.对来自Web服务器的Web日志进行采样，然后使用curl将它们复制到Hadoop中。

根据来源，这里建议的答案是A或B。

编辑：

这是对答案B的一种解释，我发现它使我对答案进行了三思：

用于解析Weblog的Hadoop MapReduce以下是使用Hadoop MapReduce解析日志文件的步骤：

使用以下Hadoop命令将日志文件加载到HDFS位置：hadoop fs -put

Opencsv2.3.jar框架用于解析日志记录。

下面是用于从HDFS位置解析日志文件的Mapper程序。

public static class ParseMapper     
   extends Mapper<Object, Text, NullWritable,Text > {

   private Text word = new Text();

   public void map(Object key, Text value, Context context)
       throws IOException, InterruptedException {

      CSVParser parse = new CSVParser(' ','\"');  
      String sp[]=parse.parseLine(value.toString()); 
      int spSize=sp.length;    
      StringBuffer rec= new StringBuffer();

      for(int i=0;i<spSize;i++){    
         rec.append(sp[i]);    

         if(i!=(spSize-1))    
          rec.append(",");    
      }    
   word.set(rec.toString());    
   context.write(NullWritable.get(), word);   
   }    
} 

<\ EDIT>

对于这些问题的获得绝对的答案，Gday，D将非常高兴。