前言通过访问hbase的官方网站，得知，hbase是一个分布式，开源的非关系型数据库，其他的我就不介绍了，主要介绍一下安装这个需要的环境，首先hadoop集群必须安装好，然后zookeeper集群也得安装好，如果您的zookeeper集群没有安装，请仿照我之前写的文章来搭建一下。 栋公子：搭建zookeeper集群zhuanlan.zhihu.com
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2023-12-11 23:01:45
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目录1 安装环境1.1 服务器信息1.2 节点配置信息2 安装前准备2.1 安装DM8并初始化2.2 准备初始化数据2.3 主备节点服务器2.4 监视器服务器2.5 功能测试1 安装环境操作系统：CentOS Linux release 7.9.2009 x64硬盘空间：20G软件版本：DM8企业版1.1 服务器信息IP地址节点类型操作系统备注192.1
环境配置： hadoop-2.0.0-cdh4.3.0 (4 nodes, 24G mem/node)
hbase-0.94.6-cdh4.3.0 (4 nodes,maxHeapMB=9973/node)
hive-0.10.0-cdh4.3.0 一、查询性能比较： query1:
select count(1) from on_hdfs;
selec
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2023-08-03 22:04:39
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机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用于分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系，本文较长，精华在最后。本文结构首先，我们
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2023-08-08 03:09:23
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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Hive1.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 M
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2024-02-24 13:28:34
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。首先介绍一下Hive和hbase的区别：1. 两者分别是什么？Apache
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2023-09-13 21:54:10
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继续上次的教程，这次安装hbase与hive。之前有同学反应百度网盘中没有hbase安装包，这次补上了，在上篇博客的网盘链接中已经有了，最详细的Hadoop+Hbase+Hive完全分布式环境搭建教程（一）。一、hbase2.1.1安装在master节点：$ tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz -C /opt
$ cd /opt/hbase-2.1.1/conf/
$
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2023-10-10 10:11:23
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# 深入探讨 HDFS、Hive 和 HBase：大数据生态系统的三大支柱
在现代数据处理架构中，Hadoop生态系统发挥着至关重要的作用。HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Hive和HBase是这一生态系统中的三大核心组成部分。本文将深入探讨这三个组件的特性、用法及其相互关系，并包含代码示例，以帮助读者更好地理解它们的功能和应用场景。
## 1. HDFS：存储的基石
HDFS是Ha
1 hadoop中各工程包依赖简述 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html
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2024-03-01 13:52:50
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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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是什么？hive，是基于hadoop的数据仓库，用于处理结构化数据。适合做OLAP。存储数据结构（schema）在数据库中，处理数据进入hdfs。 大量的MR任务繁重，为了简化编写MR的工作量，hive提供了一个框架，可以把一个类似sql的查询语句翻译成MR程序，然后把job提交到hdfs上进行查询；到hdfs上查询哪个表呢？这就是hive提供的另一个功能，把hdfs的一个文件，映射成一
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2024-02-19 11:59:06
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。====Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRedu
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2023-07-12 10:06:58
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HBaseCon是Apache HBase官方举办的技术会议，主要目的是分享，交流HBase这个开源分布式大数据存储的使用和开发以及发展。HBaseCon发起于2012年。通常HBaseCon的举办地是在美国，这是HBaseCon第一次在亚洲举行，命名为Apache HBaseCon 2017Asia。而且这次会议举办地选择在中国深圳，也足以见得HBase在中国的火爆程度和中国开发者们对HBase
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2023-07-12 20:13:47
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摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景Hive不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作，就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作，因为一个字“慢”。相反起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群
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2023-08-24 10:43:43
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1.sparkspark是一个数据分析、计算引擎，本身不负责存储；可以对接多种数据源，包括：结构化、半结构化、非结构化的数据；其分析处理数据的方式有多种发，包括：sql、Java、Scala、python、R等；其中spark-sql用来对结构化数据分析处理，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算。2.hive数据仓库，主要负责数据存储和管理，看作MapReduce计算引擎+HDF
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2023-09-01 10:59:11
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Hive：Hive不支持更改数据的操作，Hive基于HDFS:HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase:Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，
hadoop前生今世hadoop最初由yahoo和google共同提出。 他们想对自己的搜索数据进行理解，从而产生更多的商业价值和决策。分布式容错性 如果一个节点产生错误或者退出计算，hadoop会把该节点任务分配给其他节点并继续运行。实时性生态系统最关键的有以下两个 - HDFS - MapReduce此外，hadoop最常用的组件如下图： 其中 hbase：列存储Sqoop：负责数据
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2023-09-03 12:35:50
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谈下一个新人对hive的理解，不喜勿喷。
hive是hadoop整个项目使用中最常用的辅助项目之一。
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2023-07-12 08:41:13
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HBase2.1.0数据迁移方案 文章目录HBase2.1.0数据迁移方案步骤一、迁移HFile数据步骤二、迁移表的region步骤三、bulkload数据 业务要求：将数据从旧的集群HBase1.2迁移到HBase2.1.0中去。每个表的数据量级10TB左右 值得注意：HBase升级到Hbase2.x之后，他的数据修复工具独立出来作为 HBCK2 成立了一个单独的项目 ，并且这个项目并不是所有
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2023-07-30 17:07:08
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# Hive推荐使用HDFS还是HBase的实现指南
在数据存储和处理的生态系统中，Hive、HDFS和HBase是三个非常重要的组件。其中，HDFS（Hadoop分布式文件系统）主要用于存储大规模数据，而HBase则是一个NoSQL数据库，适合快速随机读写。选择Hive使用HDFS还是HBase，主要取决于数据的使用场景。本篇文章将指导你如何进行选择，并通过代码示例和流程图展示实现步骤。
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