相信做大数据开发的朋友对hive和HBase一定不会陌生。HBASEHive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。HBase是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。单个的从字面意思上或许很难看出二者的区别，别急，下面我们就对二者做个详细的介绍。两者的特点Hi
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2023-07-20 15:05:04
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一、背景 公司有些比如使用算法训练的模型数据等需要快速的检索性能，最终选择使用ES来存储，然后使用别名来区分每一批次的最新数据，对外（web接口）只需暴露别名即可。二、常规实现ES数据全量数据摄入（Overwrite模式） 覆盖方式或许是公司最常用的方式，每天T+1或者T+0去更新数据，然后切换索引和别名，以下是具体的实现方式。 1）使用Hadoop导入add jar /xxx/scripts/j
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2023-08-21 09:52:28
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1、ES(elasticsearch)搜索引擎：ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。2、Hive是基
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2023-06-14 20:33:48
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HBase是一个分布式的、面向列的数据库，具有存储海量数据、快速随机访问、进行大量改写操作的优点。它介于NOSQL和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通
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2023-08-29 20:44:56
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1、ElasticsearchElasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。特点：分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索分布式的实时分析搜索引擎–做不规则查询 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据Elasticsearch也使用Java开发
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2023-08-24 14:57:50
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# ES与Hive的区别：深入理解两者的特点与应用场景
在大数据领域，Elasticsearch（简称ES）和Apache Hive是两种广泛使用的技术，它们各自拥有独特的优点和应用场景。本文将深入探讨这两者的区别，并通过示例代码加以说明，帮助读者更好地理解它们的功能及使用。
## 1. Elasticsearch简述
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，提供
原创
2024-08-20 10:25:33
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# Hive和ES的区别
## 概述
在开始介绍Hive和ES的区别之前，我们先来了解一下Hive和ES的基本概念和用途。
### Hive
Hive是建立在Hadoop之上的一种数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言——HQL（Hive Query Language），可以将SQL语句转化为MapReduce任务来处理。Hive适用于大数据场景下的数据分析和查询。
### ES
原创
2023-11-21 07:57:55
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一、什么是presto及体系架构 Presto与hbase的架构特别相似。都是主从架构思想。由于我们使用的hive只是把sql语句翻译成MapReduce，然后再交给yarn去执行，我们都知道，yarn执行过程中，会产生数据落地，进而影响效率。因此我们通常用presto与hive做一个集成，presto是完全内存计算，presto集成hive就是去hive中元数据，当presto拿到hive的所有
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2024-04-12 08:49:33
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一、先普及下概念： ES全称：Elasticsearch，是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。二、基本概念2.1 Node 与 ClusterElastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协
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2023-11-20 21:24:26
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介绍大数据是一个总称，用于描述从大型数据集中收集、组织、处理和获取见解所需的非传统策略和技术。虽然处理超出单台计算机的计算能力或存储容量的数据并不是一个新问题，但近年来，这种类型的计算的普及性、规模和价值大大扩展。在本文中，我们将从基本层面讨论大数据，并定义您在研究该主题时可能遇到的常见概念。我们还将高层次地审视当前在这一领域使用的一些流程和技术。什么是大数据？“大数据”的确切定义很难
ClickHouse介绍ClickHouse介绍【优缺点】ClickHouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司早 2016年 开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析 数据库，开发语言为C++，是一个用于联机分析 (OLAP:Online Analytical Processing) 的列式数据 库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称 CK，
一、Hive简介1.1、什么是Hive（1）Hive是Facebook实现并开源。（2）Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。（3）Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（Hive SQL）查询功能。（4）Hive底层数据存储在HDFS上。（5）Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行，使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HD
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2023-11-23 17:34:45
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文章目录1 hive基本概念1.1 hive优缺点1.2 hive架构原理1.3 hive和数据库比较2 hive安装2.1 hive安装2.2 MySQL安装2.3 hive元数据配置到MySQL2.4 hive的访问总结 1 hive基本概念hive是一个基于hadoop的数据仓库工具，将结构化数据映射为一张表，提供类SQL查询功能。这里可以理解为它架构在Hadoop之上,可以将类sql语句
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2023-09-08 12:57:04
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Elasticsearch简介ES是Elastic Search的缩写，ES是基于Lucene的分布式存储；Lucene提供了全文检索的功能，ES在此之上加入索引分布式的机制，提供了数据分片、数据副本、数据同步等功能，保证了数据的安全性；ES存储的基本单位是一个Document，可以想象是数据库中的一行，与数据库类似的是，一个Document包含有多个Field，可以是数值类型也可以是字符类型，与
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2023-11-29 15:47:24
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# 将 Hive 数据迁移到 Elasticsearch 的完整指南
在大数据领域，Hive 和 Elasticsearch（ES）是两个常用的工具。Hive 常被用于数据存储和处理，而 Elasticsearch 则是一款强大的搜索引擎。当需要将 Hive 中的数据传输到 Elasticsearch 中时，我们可以通过以下步骤来实现。本文将详细介绍整个流程和每一步的具体实现。
## 整体流程
原创
2024-10-25 05:59:23
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一、创建表1.语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], …)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)]
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2023-08-19 17:37:35
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本文将详细介绍利用 ES 与 Hive 直接的数据交互；通过 Hive 外部表的方式，可以快速将 ES 索引数据映射到 Hive 中，使用易于上手的 Hive SQL 实现对数据的进一步加工。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1ES 版本：6.5.1Hive 版本：2.1.1ES-Hadoop 版本：6.5.12、Hive 简介Hive 在 Hadoop 生态系统中扮演着数据仓库的
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2024-03-09 21:51:34
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ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合，查询和添加数据的配置使用过程。基于H
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2023-08-29 19:43:02
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同步hive数据到Elasticsearch的工具可选 全量（默认） 和 增量； 同时支持编写SQL产生中间结果表，再导入到ES；已经支持从impala渠道导数据，极大提升导数据速度采用分页查询机制，数据集过多时不会撑爆内存；我实习期的公司的数据分析、产品、运营经常需要看各种报表，多是分析统计类需求，Elasticsearch适合做统计分析，结合Kibana可以直接生成报表！ 对这类常有的统计
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2023-08-25 23:16:52
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GoalKudu 主要面向 OLAP 应用，支持大规模数据存储，支持快速查询，并且支持实时数据更新。相比Hive 之类的SQL on Hadoop，性能会好不少，并且支持数据实时更新，这也是 Hive 的一个痛点；相比于一个传统的 OLAP 数据库，它所支持的数据规模可能要大一点，毕竟 Kudu 是水平扩展的。Kudu 的paper里提到，它的一个设计目标是统一存储日志数据和线上数据，并且提供高效
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2023-08-18 23:46:54
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