一、业务背景 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。为响应公司上云规划，hbase集群需通过EMR搭建。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。二、技术方案步骤1、IDC机房与EMR网络的联通性验证2、在EMR上搭建hbase集群，hive组
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2023-09-01 19:37:13
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如何使用HBase导入CSV文件
作为一名经验丰富的开发者，你将要教会一位刚入行的小白如何使用HBase导入CSV文件。在介绍具体步骤前，我们先来了解一下整个过程的流程。下面的表格将展示导入CSV文件的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建HBase表 |
| 步骤2 | 创建一个Java程序来读取CSV文件 |
| 步骤3 | 解析CSV文件并将
原创
2024-01-22 10:27:49
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目录什么是HBase?什么是Hive?异同之处Hive-On-HBase配置文件的修改Hive中创建一个外部表关联HBase中的表什么是HBase?1.首先它是一个非关系型数据库,不对数据进行计算、加工，仅限于查询与存储，该数据库里面存储的是结构化与非结构化数据，因此不适合对其进行关联查询，像SQL语言那种JOIN操作是无法实现的。2.基于hadoop架构，将数据存储至HDFS的DataNode中
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2023-10-25 11:41:43
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# CSV与Hive
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它以逗号作为字段分隔符，每行表示一个数据记录，每个字段可以包含文本、数字或日期等类型的数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于分析大规模的结构化数据。
在实际应用中，CSV文件通常需要导入到Hive中进行进一步处理和分析。本文将介绍如何使用Hiv
原创
2024-02-09 06:47:07
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二者区别Hive：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。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。****hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转
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2023-07-25 17:38:23
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Hive over HBase原理Hive与HBase利用两者本身对外的API来实现整合，主要是靠HBaseStorageHandler进行通信，利用 HBaseStorageHandler，Hive可以获取到Hive表对应的HBase表名，列簇以及列，InputFormat和 OutputFormat类，创建和删除HBase表等。 Hive访问HBase中表数据，实质上是通过MapReduce读
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2023-07-14 23:38:55
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**实现Hive CSV的步骤**
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于处理大规模结构化数据。它提供了一个SQL-like查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析数据。在Hive中，CSV（逗号分隔值）是一种常见的数据格式，用于存储和处理结构化数据。
下面是实现Hive CSV的步骤：
步骤 | 描述
---|---
1 | 创建Hive表
2 | 导入CSV数据到Hiv
原创
2023-12-31 10:27:20
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①进入Hive打开cmd，然后启动Hadoop，然后进入Hadoop的bin目录，输入hive，进入Hive之后输入show tables;即可查看hive里面的表②将csv文件导入到hive中先新建一个表，将其命名为retail，建表语句如下：create table retail(InvoiceNo varchar(255),StockCode varchar(255),Description
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2024-02-16 10:29:57
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region hlog回放时mvcc的应用region open的时候会根据各个HStore下的所有HFile文件记录的maxMemstoreTS，找到最大的maxSeqId,然后根据各个HStore记录的maxSeqId回放HLog日志(从maxMemstoreTS+1开始)。数据写入过程中的版本管理HRegion.doMiniBatchMutate// STEP 1. Try to acqui
#目的系统总结一下常用的数据库基础知识和操作。刷面试题也可以。 分为4个阶段： 1、E-R图建数据库，常用sql语句 2、高级使用：事务等 3、mysql优化，必考 4、NoSQL:Redis等#数据库高级使用补漏 1、索引：加快查询速度 2、分页：limit，top，row_number()命令 2、视图：是从一个或多个表导出的虚拟表，其内容由查询sql语句定义create or replace
1.概述 HBase是一款非关系型、分布式的KV存储数据库。用来存储海量的数据，用于键值对操作。目前HBase是原生是不包含SQL操作，虽然说Apache Phoenix可以用来操作HBase表，但是需要集成对应的Phoenix依赖包到HBase集群中，同时需要编写对应的Schema才能实现SQL操作HBase。 本篇博客，笔者将为大家介绍另一位一种SQL方式来操作HBase，那就是Hive。2.
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2023-07-18 12:00:18
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# CSV 导入 HBase: 实用指南
随着大数据技术的迅速发展，数据存储和处理的需求日益增加。HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常常被用于存储结构化数据。CSV（逗号分隔值）是最常用的数据交换格式之一，如何将CSV数据有效导入HBase，成为很多数据工程师面临的问题。本文将详细介绍这一过程，并提供代码示例和状态图，帮助您更好地理解。
## HBase 简介
HBase是
原创
2024-08-09 10:08:08
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阅读目录一、Hive内部表和外部表1、Hive的create创建表的时候，选择的创建方式：- create table- create external table2、特点：● 在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而表则不一样；● 在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部
# 从 HBase 导出 CSV 数据
在大数据领域，HBase 是一个常用的分布式 NoSQL 数据库，用于存储大规模结构化数据。有时候我们需要将 HBase 中的数据导出为 CSV 格式，以便进行数据分析、数据迁移等操作。
本文将介绍如何从 HBase 中导出数据为 CSV 文件，以及如何使用 Java 代码实现这一功能。
## 导出 CSV 数据
为了从 HBase 中导出数据为 C
原创
2024-06-16 03:23:00
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# CSV导入HBase
在大数据时代，数据的处理变得越来越重要。而HBase作为一种高可扩展、面向列的分布式数据库，在大数据处理中扮演着重要的角色。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，常用于存储和交换表格数据。本文将介绍如何将CSV文件导入HBase中，并给出相应的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备好以下的环境和工具：
-
原创
2024-01-19 07:41:02
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Hive为什么与Hbase集成？ Hbase不支持SQL语句查询，如果要实现count\group等操作需要借助Mapreduce程序，门槛较高； Hive对于SQL的支持有强大的功能，我们不需要写过多的自定
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2023-11-08 18:51:02
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看到了很多博文中对HBase 与 Hive 的区别做了一些说明，关于这个问题，在刚开始学习 HBase 和 Hive 时就有了这个问题在我脑海中，所以在看到这些博文后，忽然觉得茅塞顿开，可能还需要一段时间的消化和吸收，但是已经比之前明白了许多，写下这篇博文，供日后使用。一 由简入繁，通俗的说看到一篇博文，是这样理解的。hive是什么？ 白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduc
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2023-09-10 19:45:20
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优雅的将hbase的数据导入hive表背景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HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduc
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2023-08-29 21:03:03
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Hive集成HBase可以有效利用HBase数据库的存储特性，如行更新和列索引等。在集成的过程中注意维持HBase jar包的一致性。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，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类。整合hive和hbase的过程1、将hbase下的hbase-common-0.96.2-hadoop2
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2023-09-01 16:17:16
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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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