使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2…

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE…

Hive集成HBase 配置 将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉 cd /opt/hive/lib/ ls hbase-0.94.2*  rm -rf hbase-0.92* cp /opt/hbase/hbase-0.94.2*  将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉 步骤同上   在hive-site.xml中添加: <property>         <name>hive.aux…

HBase 数据的插入可以使用Java API 来写Java 程序逐条倒入,但是不是很方便.利用Hive自带的一个Jar包,可以建立Hive和HBase的映射关系 利用Hive 的insert可以将批量数 据导入到HBase中,还可以通过 Hql 语句进行查询. 具体的配置方法如下: 1.把hive-hbase-handler-0.9.0-cdh4.1.2.jar (CDH5 默认在 /usr/lib/hive/lib下)  cp到hbase/lib 下 (CDH5 默认在 /usr/lib/h…

1. 在hbase上建测试表 hbase(main)::> create 'test_hive_over_hbase','f' row(s) in 2.5810 seconds hbase(main)::> put ','f:DATA','2012|shaochen' row(s) in 0.2010 seconds hbase(main)::> put ','f:DATA','2010|dachao' row(s) in 0.0100 seconds hbase(main)::>…

配置 hive 与 hbase 整合的目的是利用 HQL 语法实现对 hbase 数据库的增删改查操作,基本原理就是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,两者通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类. 但请注意:使用Hive操作HBase中的表,只是提供了便捷性,前面章节已经介绍,hiveQL引擎使用的是MapReduce,对于性能上,表现比较糟糕,在实际应用过程中可针对不同的场景酌情使用. 注意:本文介绍的内容适用的版本见我前面章节,HDP2.4.2 ( HBase…

一.简单介绍 hive的元数据保存在metastore里面,真实的数据一般位于hdfs中,可以通过hql来对数据进行分析.hbase中的数据也是存放在hdfs上的,可不可以使用hive来分析hbase中的数据呢? 二.hive表到hbase表的映射 2.1hbase表t1的结构和其中的数据如下图 2.2创建hive表映射到hbase的表 首先输入下面的命令进入hive的客户端 hive --auxpath /usr/local/hive-0.14.0/lib/hive-hbase-handler…

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,…

为什么要进行hive和hbase的整合? hive是高延迟.结构化和面向分析的: hbase是低延迟.非结构化和面向编程的. Hive集成Hbase就是为了使用hbase的一些特性.或者说是中和它们的特性. 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 更详细的可以看这个文档,不在班门弄斧了. http://pan.baidu.com/s/1hq3mEBq 简单的说是通过“中间件”让hbase…

http://superlxw1234.iteye.com/blog/2008274 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;        select count(1) fro…

http://blog.csdn.net/vah101/article/details/22597341 这篇文章最初是基于介绍HIVE-705.这个功能允许Hive QL命令访问HBase表,进行读(select).写(insert)操作.它甚至可以基于join.union操作对hbase表和hive原生的表进行混合访问. 这个功能还在不断的完善中,欢迎提出建议. 存储handler 在开始介绍之前,首先请阅读StorageHandlers,对存储处理程序的框架有个初步的认识,可以帮助读者理解…

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…

一.两者分别是什么:     Apache 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. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.      Apache 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…

摘要 Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询   应用场景 1. 将ETL操作的数据存入HBase 2. HBase作为Hive的数据源 3. 构建低延时的数据仓库   使用 1.从Hive中创建HBase表 使用HQL语句创建一个指向HBase的Hive表 CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) //Hive中的表名hbase_table_1 S…

 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中的数据:HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容:这样一来,即使不熟悉…

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 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_hba…

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb…

社论: 本文将Hive与HBase整合在一起,使Hive能够读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为经常使用的两大框架互相结合.相得益彰. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd2wxMDF5ang=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 写在前面二: 使用软件说明 约定全部软…

大数据工具篇之Hive与HBase整合完整教程 一.引言 最近的一次培训,用户特意提到Hadoop环境下HDFS中存储的文件如何才能导入到HBase,关于这部分基于HBase Java API的写入方式,之前曾经有过技术文章共享,本文就不再说明.本文基于Hive执行HDFS批量向HBase导入数据,讲解Hive与HBase的整合问题.这方面的文章已经很多,但是由于版本差异,可操作性不大,本文采用的版本均基于以下版本说明中的版本. 二.版本说明 序号 软件 版本 1 Hive  0.10.0 2…

hadoop是有apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其主要提供了两方面的功能:分布式存储和分布式计算. 其中分布式存储是分布式计算的基础,在hadoop的实现里面,提供了分布式存储的接口,并自己实现了一个分布式存储的实现即HDFS,但并不代表 hadoop只支持HDFS这一中实现,其同时支持别的存储系统,并在别的存储系统上运行分布式计算程序(mapreduce). 从开发角度来说,hadoop给开发人员预留了两个接口,即map接口和reduce接口,而整个作业的处理流程是固定的,即用户…

Pig Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据.Pig包含两个部分:Pig Interface,Pig Latin.Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据,和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的,通过直接操作Pig查询可以节 省大量的劳动和时间. 当你想在你的数据上做一些转换,并且不想编写MapReduce jobs就可以用Pig. Hive 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop集群的最顶层,对存储在Hado…

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…

转载自http://blog.csdn.net/wangmuming/article/details/23954527和http://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html 共同点:1.HBase与Hive都是架构在Hadoop之上的.都是用Hadoop作为底层存储 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMD…

Hive目的是为了简化MapReduce编程 实际应用中,Hive与Hbase不经常链接…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

Hive架构图: 一般用户接口采用命令行操作, hive与hbase整合之后架构图: 使用场景 场景一:通过insert语句,将文件或者table中的内容加入到hive中,由于hive和hbase已经整合,因此也会加入到hbase当中 场景二:hbase不支持join或者gruop等,可以通过这种方式,让hbase支持sql语句等 场景三,使用Hbase加载数据,然后用Hive查询数据,这样既有了Hbase的高速读写数据,也有了Hive的sql语句方便查询: 部署hive整合hbase环境: 先…

Hive与Hbase整合 1.文档 Hive HBase Integration 2.拷贝jar文件 2.1.把Hbase的lib目录下面的jar文件全部拷贝到Hive的lib目录下面 cd /home/hbase/lib cp ./* /home/hive/lib 2.2.把Hive的lib目录下面的hive-hbase-handler-0.13.1.jar拷贝到Hbase的lib目录下面 cp .jar /home/hbase/lib/ 3.修改Hive/conf目录下面的配置文件 cd /…

 一.前述 Hive会经常和Hbase结合使用,把Hbase作为Hive的存储路径,所以Hive整合Hbase尤其重要. 二.具体步骤 hive和hbase同步https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 1.把hive-hbase-handler-1.2.1.jar  cp到hbase/lib 下    同时把hbase中的所有的jar,cp到hive/lib 2.在hive的配置文件增加属性:  <prop…

hive与hbase表结合级联查询的问题,主要hive两个表以上涉及到join操作,就会长时间卡住,查询日志也不报错,也不会出现mr的进度百分比显示,shell显示如下图 如图: 解决这个问题,需要修改配置hive-site.xml,添加如下配置: <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </property> hive.auto.conv…

hive1.可以理解为一种SQL执行引擎,对SQL的支持最终转换为map/reduce任务2.不支持更新.删除操作,但可以插入3.任务不是实时执行,用时一般为数分钟到数小时4.本身可以不存储数据,只存储关于数据的元数据,偏重于逻辑结构,是一种数据仓库5.适合于静态大数据量的查询.分析.汇总,不适合联机实时数据处理6.操作一般以全表数据为基础,但也有分区等概念 Hbase1.不支持SQL2.支持增删改查操作3.任务实时执行4.本身存储数据,有复杂的物理存储结构,是一种真正的数据库5.适合联机实时数…