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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本文主要介绍了主流开源的OLAP引擎：Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等，逐一介绍了每一款开源 OLAP 引擎，包含架构、优缺点、使用场景等，希望可以给大家有所启发。
PS: 文章较长，建议收藏慢慢看。
说起 OLAP 要追溯到 1993 年。准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性
Hive是为简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖於HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑表，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pi
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2023-06-12 20:26:49
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# HBase 对比：一个分布式列存储数据库的深入解析
HBase 是一个开源的分布式、可扩展、高性能的 NoSQL 数据库，原生支持 Hadoop 的数据存储与处理。它以其独特的列族存储方式，使得在大规模数据存储与处理领域得到了广泛应用。在本篇文章中，我们将与传统关系型数据库进行对比，探索 HBase 的特性、优缺点，并展示一些代码示例，以帮助读者更好地理解 HBase。
## HBase
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
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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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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1.传统的关系型数据库的B树，更新少量数据效率高，mapReduce更新大量数据效率高 2.关系型数据库与MapReduce比较 MapReduce比较适合以批处理方式处理需要分析整个数据集的问题，尤其是动态分析。 RDBMS适合于点查询和更新，数据集被索引之后，数据库系统能提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。 MapReduce适合一次写入，多次读取的数据的应用，关系型数据库更适合持续更新
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2023-08-01 21:11:38
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关于hive数据库的导入以及kylin的安装，这里就不做过多介绍了。1.Project工程创建1）点击图上所示“+”号，创建项目2）填入项目名及描述点击Submit，一个项目中可以有多个model和cube2. 数据源选择1）选择加载数据源方式 主要包含：Load Hive table：从hive表中同步Load Hive Table From Tree：从hive表中同步，以树结构显示表结构Ad
1.官方文档：https://docs.mongodb.com/ecosystem/tools/hadoop/2.Hive介绍： Hive特点： 1.hive是一个数据仓库，和oracle，mysql等数据仓库相比，它底层依赖于hdfs。 2.hive是sql解析引擎，将sql语句转换成Map/Reduce任务，然后在hadoop hdfs上执行 3.hive的表其实就是一个目录，hi
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2023-08-21 02:15:33
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1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row ke
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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Hive一 Hive基本概念1 Hive简介1.1 什么是 HiveHive 由 Facebook 实现并开源，是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，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，底层数据是存储在 HDFS 上。Hive 本质: 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
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
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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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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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Ma
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2023-09-16 19:59:06
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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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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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