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MapRe
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2023-07-14 11:36:17
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Hive1.什么是Hive，Hive运行架构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，并提供类SQL查询功能。通过Hive，我们可以方便地进行ETL(extract抽取/transform转化/load加载)的工作。1.Hive与Hbase的区别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
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2023-07-12 11:06:22
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我们了解了数据仓库的基础知识，大概对数据仓库有了一个基本认识。接下来，我们来更进一步的了解数据仓库。就像我们学习数据库时学习mysql一样，我们学习学习数据仓库的HIVE.HIVE了解hive之前，我们其实需要学习下hadoop。不然你不知道hive是干啥的。HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统,其中一个组件是HDFS(hadoop Distributed File System).
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2023-07-13 16:56:36
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一、hive简介 Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。Hive 没有专门的数据格式。
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2023-10-25 11:05:42
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hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。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。hive：是一个数
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2023-07-12 18:11:31
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入库与入仓HDFS与Hive
在大数据领域中，HDFS和Hive是两个重要的组件，它们分别负责数据存储和数据管理。本文将介绍HDFS和Hive的概念以及它们之间的关系，并提供相关的代码示例。
首先，让我们了解一下HDFS和Hive的概念。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一部分，它是一个分布式文件系统，专门用于存储大规模数据。
原创
2023-12-23 08:32:54
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hive与hdfs整合过程---coco
# by coco
# 2014-07-25
hive的具体练习：（以下4个目标）
1. 第一普通的hdfs文件能导入到hive中，以供我们查询。
2. 第二hbase中的表，能导入hive中，以供我们查询。
3. 第三mysql中的表，能导入hive中，以供我们查询。
4. hive中
原创
2023-06-06 18:45:34
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HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件总结：HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 正因为如此，
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2024-03-05 10:28:27
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大数据必学框架-sqoop。
一、配置sqoop环境为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.shexport HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modu
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2023-07-14 16:01:08
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Hive 是一个建立在hadoop文件系统上的数据仓库架构，可以用其对hdfs上数据进行分析与管理。实际上是将hdfs上的文件映射成table（按文件格式创建table,然后h
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2023-03-02 04:52:32
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# HDFS to Hive
## Introduction
Hadoop Distributed File System (HDFS) and Hive are two essential components in the Hadoop ecosystem. HDFS is a distributed file system that provides high throughput ac
原创
2024-01-06 08:52:25
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一、说明： 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive， HBase） 中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。二、操作1、创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im:sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username
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2024-07-05 21:23:19
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-e适合简单查看的情况-f适合多条脚本，且输出结果较多，可将结果存在制定的文件 （在hive中查看hdfs和本地文件，hdfs在Linux命令前加dfs -,本地在Linux命令前加！）在hive中查看hdfs的文件 1、进入hive窗口2.dfs -ls /;查看hdfs根目录下文件 (dfs -lsr /;递归查看）在hive中查看Linux虚拟机本地文件 1、进入hiv
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2023-07-14 10:52:30
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hadoop是一个适合大数据处理的分布式的存储以及计算平台，我个人感觉称他为平台是 非常贴切的，因为不管是hive、hbase等这类产品都是需要依赖hadoop的两个核心hdfs和mapreduce。hdfs和mapreduce是hadoop平台的基础核心，其中hdfs是负责大数据的分布式存储，而mapreduce是
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2023-07-12 18:05:35
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这两天被hive的权限问题,折腾的不轻.记录一下Hive的基本配置我就不细说了,自行配置,网上一堆堆的.1.背景要求可以使用hdfs和hive用户操作自己创建的数据库. 权限不可乱. 要求,如下,[基本就是裸奔,没做任何配置,但依旧是坑不断.]1.hive没有设置任何权限 采用默认 NONE 2.hadoop权限体系采用默认最简单的Simple机制.3. 要求目录权限不能设置7774.
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2023-08-18 20:38:53
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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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客户端在连接hiveserver2时，会在hdfs上创建${hive.exec.scratchdir}/<username> （开启doAs为登录用户，否则为启动用户）目录，用于存放作业执行过程中产生的临时文件，在执行某些作业时会产生大量的临时文件，如遇客户端异常或jvm异常退出，造成数据无法清理。hive提供如下方案解决清理临时文件问题：1、 hive.start.clea
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2023-08-18 22:50:03
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Hive安装与配置安装前准备三台虚拟机master、slave1、slave2配置hadoop用户，之间免密登录，时钟同步，hadoop健康可用Hadoop与Hive的整合因为Hive需要把数据存储在HDFS上，并且通过MapReduce作为引擎处理数据； 因此需要在Hadoop中添加相关配置属性，以满足Hive在Hadoop上允许。 修改Hadoop中core-site.xml，并且Hadoop
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2023-06-12 20:22:19
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Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。&nb
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2023-09-12 21:38:42
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一，Hadoop 开源的分布式计算平台，核心是分布式文件系统”HDFS(Hodoop Distributed Filesystem )“和分布式计算模型：MapReduce。HDFS: 进行大数据存储，分布式文件系统，具有高容错性特点，因此可以设计部署再低廉的硬件设施上面，通过提高吞吐率来访问数据，适合拥有超大数据集的应用MapReduce： 进行大数据运算，在存储了大量数据的基础上，如何将这些数
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2023-07-18 11:46:02
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