hbase映射到hive(hbase数据映射到hive)

本篇文章给大家谈谈hbase映射到hive,以及hbase数据映射到hive对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

如何用hive查询hbase中的数据

但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询,需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在HDFS上面的一个中间层,它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。所以Hive是用进行数据提取转换加载的,而且它可以把SQL转换为MapReduce任务,而Hive的表就是HDFS的目录或者文件。

如何通过hive把图片存入hbase中 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 浏览3 次 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起,使Hive可以读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合,相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

首先,节点规模上去,或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低,一看就知道是科技项目,或者小作坊的做法,你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。另一方面,HIVE原理上只是基本的SQL转义,换句话说,当你云计算规模上去后,HIVE优化的本质就是让你优化SQL,而不是HIVE多强。

两种方式:一,建立一个hive和hbase公用的表,这样可以使用hive操作hbase的表,但是插入数据较慢,不建议这样做。二,手写mapreduce,把hive里面的数据转换为hfile,然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。

hive与hbase区别

1、区别:Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop 。

2、Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式;HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式,适合海量数据的随机访问。 HBase的表是疏松的存储的,因此用户可以给行定义各种不同的列;而Hive表是稠密型,即定义多少列,每一行有存储固定列数的数据。

3、实现。所以和hbase,hive不是一个层面的东西,不比较。

4、。Hive 的目标是做成数据仓库,所以它提供了SQL,提供了文件-表的映射关系,又由于Hive基于HDFS,所以不提供Update,因为HDFS本身就不支持。

5、全不同应用场景吧,HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库(KV型),对key做索引,查询速度非常快(相比较Hive),适合实时查询;而Hive是关系型数据结构,适合做后期数据分析。和单机的MySQL,Oracle比较的话,Hive的优点是可以存储海量数据,只是查询速度比较慢。

hbase与hive整合有哪些优点

1、可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起,使Hive可以读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合,相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

2、hbase的特点:高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。

3、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop 。

4、每个工具都有自己的优缺点。因此,Hive 和 HBase各自都存在一些限制。首先,虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能,但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构,速度无法满足日常OLTP型业务。Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理,因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。

hbase映射到hive的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于hbase数据映射到hive、hbase映射到hive的信息别忘了在本站进行查找喔。

本站内容来自用户投稿,如果侵犯了您的权利,请与我们联系删除。联系邮箱:835971066@qq.com

本文链接:http://www.jijigongmeng.com/post/2953.html

发表评论

评论列表

还没有评论,快来说点什么吧~