最近开始自学大数据，肯定免不了hadoop、hive、hbase这些东西。
此处把自己对这3个的理解记录一下：
1、hadoop：它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2、hive：通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似
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2023-07-12 17:44:43
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## 离线Hadoop Hive HBase部署
在大数据领域，Hadoop、Hive和HBase都是非常常见的工具，它们可以帮助我们处理海量的数据。在这篇文章中，我们将讨论如何在离线环境中部署Hadoop、Hive和HBase，并进行简单的集成。
### Hadoop
Hadoop是一个分布式计算框架，可以用来存储和处理大规模数据集。在离线环境中部署Hadoop需要以下步骤：
1. 下载
拿一张比较老的图来说，自己画太费劲了： 谷歌google有三篇论文gfs、mapreduce、bigtable，这三篇论文不是纯讲空话的应付之作，而是确确实实提出来了新的思想，也因为这三篇论文，才对应的有了hdfs、mapreduce、hbase。  
lz最近在研究hadoop家族中非常重要的两个工具：hive和hbase。这两个工具分别对应于类sql的hadoop数据查询和hadoop的database。都是基于hadoop中的hdfs。下图是一个比较典型的hadoop的数据处理流程图：我们可以发现，在数据存入hbase—>Hive对数据进行统计分析的这个步骤中就涉及到了Hive与Hbase的整合。因此，有必要了解一下这两个工具之间的数
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2023-07-20 18:47:54
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目录3.java -jdk的安装4.Hadoop以及单机配置的安装5.Hadoop伪分布式的配置6.Hadoop集群的配置（这里建议将后面的工具安装完成后，再配置此步骤，否则会非常痛苦）7.Hbase及其单机模式的安装HBase单机模式配置8.Hive的安装9.Scala的安装10.sbt的安装11.Spark的安装在此篇文章中，将会按以下顺序配置大数据平台的相关工具:1.VMware 2.Ubu
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2023-09-06 09:51:28
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# 从Hadoop到Hive到HBase：实现大数据处理的完整流程
作为一名经验丰富的开发者，掌握Hadoop、Hive和HBase这三大组件是非常重要的，因为它们在大数据处理中扮演着至关重要的角色。在本文中，我将向你展示如何整合这三个组件，实现高效的大数据处理流程。
## 整合流程
首先，让我们看一下整个流程的步骤以及每一步需要做什么。
| 步骤 | 描述
在Hadoop生态系统当中，二十多个组件共同构建起大数据处理的平台解决方案，但是很多初入门的同学，常常会发现其中的某些组件似乎指向解决同一个问题，比如说Hbase和Hive两者，都是关于数据存储方面的。那么这两者难道是一样的吗，Hbase和Hive的区别是什么？首先，从定义上来说，Hbase和Hive是两个层面的东西。 Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库，通过Hive可以使用H
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2023-07-12 17:48:11
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
项目流程1.数据产生 JsSdk和javaSdk。 数据怎么到达nginx服务器上的？Uri、拼接，然后http带着这些信息，请求访问nginx服务器，nginx就可以获取采集这些信息，产生的日志规则自己定义。要注意高可用（根据实际业务场景，比如只统计pv等指标的话，丢点数据关系不大可以不配置HA，但是如果是采集后台用户订单信息时，数据不能丢就要配置HA）和负载均衡。2.数据采集 利用flume采
（一）相同点
1、HBase 和 Hive 都是架构在 Hadoop 之上，用 HDFS 做底层的数据存储，用 MapReduce 做
数据计算（二）不同点
1、Hive 是建立在 Hadoop 之上为了降低 MapReduce 编程复杂度的 ETL 工具。
HBase 是为了弥补 Hadoop 对实时操作的缺陷
2、Hive 表是纯逻辑表，因为 Hive 的本身并不能做数据存储和计算
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2023-07-04 14:10:59
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共同点：1.HBase与Hive都是架构在Hadoop之上的。都是用Hadoop作为底层存储区别：2.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 。3.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.Hive quer
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2023-07-12 17:51:28
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一、简介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为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信
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2023-08-04 12:35:53
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（集群）搭建Hadoop+Hbase+hive+Spark（详解版）本教程是已经搭建好Hadoop集群Hadoop+Hbase集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/128590916
Hadoop+Hbase+Hive集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/1
互联网大数据框架介绍（二）Hive，HBase继续上一节的hadoop，HDFS，yarn，MapReduce。这节继续想下讲，将数据仓库Hive，和大数据的数据库HBaseHive首先，我们要明确什么是Hive，Hive是构建于Hadoop的HDFS和MapReduce上，的用于管理和查询结构化/非结构化数据的数据仓库。Hive分别有三个部分组成： 1）使用HQL作为查询接口 2）使用HDF
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2023-09-18 19:08:59
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一：Hbase和Hive对比Hive简介 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为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能， 可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive 是建立在 Hadoop 之上为了降低 Ma
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2023-09-01 11:48:35
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Hadoop学习之路（二）Hadoop发展背景 Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。 2. 2
原创
2022-06-19 02:08:54
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Hadoop是一个分布式计算的开源框架，包含三大核心组件：HDFS（Hadoop Distributed System分布式文件系统）、HIVE（数据仓库工具）、HBASEHDFSHDFS是Hadoop生态圈最基础的存储引擎，请注意HDFS的设计主要为大文件存储，为高吞吐量的读取和写入服务，HDFS不适合存储小文件，也不支持大量的随机读写。Hive专门处理存储在HDFS数据仓库工具，通过Hive可
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2023-08-16 06:28:07
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讲解提纲Hadoop框架 Hadoop周边框架 Hadoop框架Master 同时是Na
原创
2022-09-22 23:15:58
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## Hadoop + Hive部署
### 引言
在大数据时代，处理海量数据成为了一项重要的任务。为了高效处理这些数据，需要使用分布式计算框架。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，提供了可靠的数据存储和处理能力。而Hive则是在Hadoop之上构建的数据仓库工具，提供了类似于SQL的查询和分析能力。本文将介绍如何在Hadoop上部署Hive，并给出相应的代码示例。
### 环境准备
原创
2023-09-05 06:27:32
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首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念 Hive 1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。3.由于Hive是依赖
