1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <ar
原创 2022-08-01 20:28:23
90阅读
# Storm 操作 HBase 的科普文章 随着大数据技术的迅猛发展,流处理和数据存储技术的结合日益重要。其中,Apache Storm作为一个强大的流处理框架,能够方便地处理实时的数据流。而HBase则是一个开源的、分布式的NoSQL数据库,适合大规模数据的存储和快速随机访问。在很多应用场景中,我们可能需要将实时数据流存储到HBase中,以便后续分析。本文将介绍如何使用Apache Stor
原创 7月前
95阅读
文章目录HBase物理架构:HMaster:HMaster的主要作用:--负责table和region管理工作HRegionServer:1.HLog ----简直和NN的editlog还有mysql的log文件一毛一样2.HRegion3.Store--一个Store代表一个列簇4.StoreFile5.blockcacheHBase物理架构工作流程:一:读操作:二:写操作细节扩展:一:为什么
转载 2023-10-30 20:55:24
50阅读
Storm/Trident 和 Apache HBase 的集成用法和HBase集成的重要API是org.apache.storm.hbase.bolt.mapper.HBaseMapper接口public interface HBaseMapper extends Serializable { byte[] rowKey(Tuple tuple); ColumnLis
转载 2023-08-23 23:38:35
94阅读
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.
转载 2023-07-18 12:00:18
99阅读
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
转载 2023-10-25 11:41:43
74阅读
二者区别HiveHive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
转载 2023-07-25 17:38:23
10阅读
Hive over HBase原理HiveHBase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
转载 2023-07-14 23:38:55
154阅读
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Hivehbase的区别:1. 两者分别是什么?Apache
转载 2023-09-13 21:54:10
0阅读
lz最近在研究hadoop家族中非常重要的两个工具:hivehbase。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HiveHbase的整合。因此,有必要了解一下这两个工具之间的数
转载 2023-07-20 18:47:54
115阅读
对于刚接触大数据的用户来说,要想区分HiveHBase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
转载 2023-09-16 19:59:06
136阅读
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
转载 2023-11-08 18:51:02
78阅读
看到了很多博文中对HBaseHive 的区别做了一些说明,关于这个问题,在刚开始学习 HBaseHive 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
转载 2023-09-10 19:45:20
79阅读
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
转载 2023-08-29 21:03:03
54阅读
 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。HiveHBase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hivehbase的过程1、将hbase下的hbase-common-0.96.2-hadoop2
转载 2023-09-01 16:17:16
119阅读
HBase在淘宝的应用和优化小结   部署、运维和监控   Facebook之前曾经透露过Facebook的HBase架构,可以说是非常不错的。如他们将message服务的HBase集群按用户分为数个集群,每个集群100台服务器,拥有一台namenode以及分为5个机架,每个机架上一台zookeeper。可以说对于大数据量的服务这是一种优良的架构。对于淘宝来说,由于数据量远没有那么大,
转载 2023-07-18 11:48:52
64阅读
# Storm 写入 HBase 数据时出现的问题及解决方案 Apache Storm 是一种实时计算系统,广泛应用于流数据处理场景。当我们试图将数据通过 Storm 写入 HBase 时,可能会遇到日志显示成功但实际数据并未写入 HBase 的情况。这种情况通常让开发者感到困惑,接下来我们将探讨可能导致该问题的原因及解决方案。 ## 行为概述 在 Storm 处理流数据并将其写入 HBas
原创 8月前
37阅读
# 从HBase导入数据到Hive ## 概述 在大数据处理中,HBaseHive是两个常用的工具,我们经常需要将HBase中的数据导入到Hive中进行分析。本文将教你如何实现“HBase to Hive”的数据导入过程。 ## 步骤 下面是从HBase导入数据到Hive的具体步骤: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | | 1 | 创建一个Hive表 | | 2
原创 2024-06-25 03:18:52
30阅读
# 从HiveHBase的数据传输流程 ## 步骤概述 ```mermaid flowchart TD A(连接Hive) --> B(导出数据为HDFS文件) B --> C(将HDFS文件导入HBase) ``` ## 详细步骤及代码示例 ### 步骤1:连接Hive 首先,你需要在Hive中查询需要导出的数据,并将结果保存为一个HDFS文件。 ### 步骤2:导
原创 2024-06-21 06:28:01
34阅读
HiveSparkFlink语法优化 1. 列裁剪(只选择需要的列) 2. 行裁剪(只选取需要的行) 3. group by set hive.map.aggr = true set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 10000 set hive.groupby.skewindata = true 生成两个MR查询计划,部分聚合 -> 全局聚合 4.
转载 2023-08-30 13:40:36
63阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5