本文源码:GitHub || GitEE 一.Hbase简介 1.基础描述 Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景,HDFS具备强大存储能力,但是并没有提供很强的数据查询机制.HBase组件则是基于HDFS文件系统之上提供类似于BigTable服务. HBase是一种分布式.可扩展.支持海量结构化数据存储的NoSQL数据库.HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力,基于列存储模式的而不是基于行的模式.存储数据特点:非结构化或者松散的半结构化数据,存储大表自

最近做项目接触到了HDFS.mapreduce以及Hbase,有了实战机会,今天打算将这些知识好好总结下,以备不时之需.首先从Hbase开始吧. Hbase是建立在HDFS上的分布式数据库,下图是Hbase表的模型: Hbase这个数据库其实和传统关系数据库还是有很多类似之处,而不是像mongodb,memcached以及redis完全脱离了表的概念,只不过hbase是以列为中心的数据库,而传统关系数据库则是以行为中心的数据库.不过hbase这个列并非我们传统意义的列,而是列族.列族是hbase

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

Hbase是建立在HDFS上的分布式数据库,下图是Hbase表的模型: Hbase这个数据库其实和传统关系数据库还是有很多类似之处,而不是像mongodb,memcached以及redis完全脱离了表的概念,只不过hbase是以列为中心的数据库,而传统关系数据库则是以行为中心的数据库.不过hbase这个列并非我们传统意义的列,而是列族.列族是hbase最小的存储单位,换句话说hbase底层数据都是以列族来进行组织的. 学习hbase我最大的收获我个人觉得是对数据库的一种新的认识,数据库作用还是快

初接触Hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了,我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂,不要紧糊涂的不止你一个,如某个菜鸟的帖子的疑问,when to use Hbase and when to use Hive?....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路. Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

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

Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 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

hadoop生态圈 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 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

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

区分 hdfs hbase hive hbase适用场景 收藏 八戒_o 发表于 11个月前 阅读 308 收藏 1 点赞 0 评论 0 摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景 Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoo

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 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,P

HBase出现的原因: HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上,HDFS缺乏随即读写操作,HBase正是为此而出现.HBase以Google BigTable为蓝本,以键值对的形式存储.项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它. HBase是一个数据库,一个NoSql的数据库,像其他数据库一样提供随即读写功能,Hadoop不能满足实时需要,HBase正可以满足.如果你需要实时访问一些数据,就把它存入HBase. 你可以用Hadoop作为静态数据仓库,HBase作为数

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

hdfs hbase hive hbase适用场景 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6001822.html Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop

Hadoop生态上几个技术的关系与区别:hive.pig.hbase 关系与区别 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 关系与区别  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

转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98978.htm Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 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HDF

原文地址 http://database.51cto.com/art/201507/483463_all.htm 前言: 相对于传统行业的相对服务时间9x9x6或者9x12x5,因为互联网电子商务以及互联网游戏的实时性,所以服务要求7*24小时,业务架构不管是应用还是数据库,都需要容灾互备,在mysql的体系中,最好通过在最开始阶段的数据库架构阶段来实现容灾系统.所以这里从业务宏观角度阐述下mysql架构的方方面面. 一,MySQL架构设计—业务分析 (1)读多写少 虚线表示跨机房部署,比如电子

Hadoop 生态圈

Doug Cutting Lucene(索引引擎)---Nutch(搜索Data抓取)---Hadoop 1997:Lucene 2003:GFS 2004:NDFS\MapReduce\Nutch 2006: (Yahoo! Facebook NewYorkTimes) Hadoop 2008: HBase Zookeeper  Mahout 2009: Pig\ Hive Hadoop生态系统: Common.HDFS.MapReduce Avro:序列化: Zookeeper:统一一致性:

本课程的基础课程是,Hadoop数据分析平台课程.相信,能看我本博文的朋友,是有一定的基础了. 只是前个课程是讲解,这个课程是应用. 第一层是:数据源层,代表有生产线上的数据,比如关系型数据库orcal,电子商务网站,网站的访问日志. 第二层是:数据仓库或数据集层. 第三层是:数据探索层,如要列出本月话费达到500元的用户等,理解为对数据的简单一些加工. 第四层是:数据挖掘层,主要是以知识挖掘为主. 数据探索层和数据挖掘层的区别: 比如,数据挖掘层,不是求什么平均多少,指标,而是隐藏的规律和知识