HiveHbase数据处理和计算问题实时数据查询问题不是数据库NoSQL数据库清洗数据海量数据查询接口OLAPOLTP（严格讲只是OLP,不包含T）逻辑表，不存储实际数据物理表行模式列模式不提供row-level的更新支持row-level的更新完整的SQL实现不适用于有join，多级索引，表关系复杂HDFS文件的视图，HDFS文件的SQL接口建了索引的key-value表
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2023-07-12 22:07:13
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最新在学习大数据，期间一直弄不清楚hive和hbase之前的区别及使用场景，经查阅资料得出如下总结！ Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。
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2023-09-20 06:59:58
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Hive整合Hbase之后数据的存储位置浅谈1. 创建hive表创建一张可以映射到Hbase的hive表create table if not exists hive2hbase (
uid int,
uname string,
age int,
sex string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
wi
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2023-08-21 17:08:34
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一次HBase目录空间占用异常的解决之旅1. 前言在详细描述我们此次遇到的HBase的异常之前，先来简单介绍一下我们集群的概况。当前我们使用的HBase的版本是cdh6.3.2-hbase2.1.0，由主备双集群同时为线上提供服务，但正常情况下读写都集中在主集群，只有发生超时等异常时，熔断器才会把请求切换至备集群。主备集群之间通过replication机制同步数据，主备集群开启双向同步。主集群的节
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2024-02-04 14:45:42
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参考资料
://lxw1234/archives/2015/06/319.htm
://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration
1.hive和hbase是基于hadoop的两种应用，从本质上来说， hiv
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2023-12-05 23:42:34
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本篇文章在具体介绍Hive与Hbase整合之前，先给大家用一个流程图介绍Hadoop业务的开发流程以及Hive与Hbase的整合在业务当中的必要性。 其中在数据存入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，所以了解Hive与Hbase的整合是很有必要的。 1、Hive与Hbase整合的必要性 Hive是建立在H
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2023-08-25 16:17:12
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概述你可以使用Hbase用来随机，实时的读写大数据。这个项目的目标是处理非常大的表：数十亿行和列，并且使用廉价的服务器集群就可以实现。Hbase是开源的，分布式的，非关系型数据库。可以直接使用本地系统文件，也可以使用Hadoop的HDFS文件存储系统。不过为了提高数据的可靠性和系统的健壮性，并且发挥HBase处理大数据的能力，建议使用HDFS作为文件存储系统。单节点安装这个章节介绍单节点HBase
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2024-08-16 19:40:24
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Hive与Hbase的区别 （转载整理） 觉得在问区别之前，我应该显示说相同点，这么一想，又糊涂了，hive和hbase哪里像了，好像哪里都不像，既然哪里都不像，又何来的“区别是什么”这一问题，他俩所有的都算区别。 那么，hive是什么？ 白话一点再加不严格一点，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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2023-07-18 12:24:05
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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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# 使用Hive查询表占用的存储
在大数据领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop的文件系统上，并提供类似SQL的查询语言进行数据查询和分析。在实际使用过程中，我们经常需要了解表占用的存储空间情况，以便进行优化和管理。
## 查询表占用的存储
要查询Hive表占用的存储空间，我们可以使用Hive的内置函数`DESCRIBE FORMATTED`来查看表的详
原创
2024-05-21 05:28:06
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开场白： 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 (Hive Storage Handlers)， 大致意思如图所示：口水： 对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣，有空来磋磨一下。一、2个注意事项： 1、需要的软件有 Hadoop、Hive、Hb
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2023-12-06 14:15:37
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Hive 是为了简化编写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这样的用戶编程接口。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，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P
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2023-07-12 10:37:20
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一、HBase数据检索流程一篇介绍HBase数据读写流程的解析的博文：http://hbasefly.com/2016/12/21/hbase-getorscan/?wsfatm=uqvhl31、命名空间 ##查看命名空间
hbase(main):001:0> list_namespace
NAMESPACE
什么是HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase
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2023-09-11 17:15:39
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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MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来
分析存储在HDFS中
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2023-09-01 11:04:41
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Hbase的存储机制 1、存储模型数据的存储是每个Region所承担的工作-数据的存储是每个Region所承担的工作。
-我们知道一个Region代表的是一张 Hbase表中特定Rowkey范围内的数据，
-而Hbase是面向列存储的数据库，所以在一个Region中，有多个文件来存储这些列。
-Hbase中数据列是由列簇来组织的，所以每一个列簇都会有对应的一个数据结构，
* Hbase将列簇的存
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2023-08-15 09:45:36
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标题hbase与hive的对比hive与HBase的整合1.步骤2.案例一：将hive分析结果的数据，保存到HBase当中去3.案例二：创建hive外部表，映射HBase当中已有的表模型 hbase与hive的对比HiveHBase数据仓库数据库Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。是一种面向列存储的非关系型数据库。用于数
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2023-08-18 23:49:30
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文章目录HBase与hive的对比HiveHBase总结：Hive与HBasehive与HBase的整合需求一：将hive分析结果的数据，保存到HBase当中去第一步：拷贝hbase的五个依赖jar包到hive的lib目录下第二步：修改hive的配置文件第三步：修改hive-env.sh配置文件添加以下配置第四步：hive当中建表并加载以下数据第五步：创建hive管理表与HBase进行映射第六步
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2023-09-01 11:04:49
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Hive文件存储格式Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。8.5.1 列式存储和行式存储 1．行存储的特点 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。 2．列存储的特点 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数
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2023-09-19 00:39:22
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目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道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
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2023-07-18 11:53:38
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