今天给各位分享hive查询hbase数据的知识，其中也会对hbase查询一条数据命令进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中
1、对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
2、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 。
3、hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。
4、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。
5、Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。
6、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。一些主要区别包括：虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。
创建Hbase表&Hbse表映射到hive表
hbase shell 进去之后 list status 命令都能够正常运行。
配置错误。首先修改hbase-site.xml配置文件，把hbase.rootdir修改成hbase.root.dir。其次同步实际。然后在里面添加以下命令。最后重启即可。
进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。
/hbase/.snapshot hbase若开启了 snapshot 功能之后，对某一个用户表建立一个 snapshot 之后，snapshot 都存储在该目录下，如对表test 做了一个 名为sp_test 的snapshot，就会在/hbase/.snapshot/目录下创建一个sp_test 文件夹，snapshot 之后的所有写入都是记录在这个 snapshot 之上。
region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键)+年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。
数据仓库Hive
1、国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。
2、拥有真正的数据仓库的能力 UI部分加强 Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。
3、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。
4、(1).hive由FaceBook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 (2).hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能。 (3).hive是构建在hadoop之上的数据仓库：使用HQL语句作为查询接口 使用HDFS进行存储 使用mapreduce进行计算。
5、国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。在查询时可以将HiveQL语句转换为 MapReduce 任务，在Hadoop层进行执行。
6、Hive是搭建在Hadoop之上的一个SQL引擎，它把SQL转换成MapReduce在Hadoop上执行，底层存储采用HDFS，计算引擎当然是MapReduce了。不过现在Hive也支持设置计算引擎为spark和tez。
关于hive查询hbase数据和hbase查询一条数据命令的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
