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

转自:http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=23916356&id=3321832 最近因为生产环境hbase中某张表的数据要导出到测试环境(数据不多,大概200W条左右),如果用程序掉接口导入的话太慢,所以考虑直接用 hbase的功能来导入导出.因为此次是实验,所以我在正式环境建了一张小表,只有两条数据,目的是将它导入到一张新表中(空表,但是表结构一样) hbase(main):004:0> scan 'xy

步骤一 若是,不会HBase开发环境搭建的博文们,见我下面的这篇博客. HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 步骤一里的,需要补充的.如下: 在项目名,右键, 然后,编写pom.xml,这里不多赘述.见 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 完成之后呢,编写好代码,对吧. 步骤二  HBase 开发环境搭建后的一些步骤(export导出jar包方式  或 Ant 方式) 这里,不多说,玩过大数据一段时间的博友们,

浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读: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,Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统.区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库. 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?(h

尽管我们在虚拟机client上能非常快通过shell命令,进行运行一些已经封装好实例程序,可是在应用中还是是自己敲代码,然后部署到server中去,以下,我通过程序进行浅谈一个程序的部署过程. 在启动Hadoop之后,然后把程序达成可运行的jar包,并把对应的第三方jar包 包括进去.运行hadoop    jar   XXX. +驱动名称. package com.mapred; import java.io.IOException; import java.io.PrintStream; i

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞

非常好介绍Zookeeper的文章, Google的三篇论文影响了很多很多人,也影响了很多很多系统.这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典.根据MapReduce,于是我们有了Hadoop:根据GFS,于是我们有了HDFS:根据BigTable,于是我们有了HBase.而在这三篇论文里都提及Google的一个Lock Service —— Chubby,哦,于是我们有了Zookeeper. 随着大数据的火热,Hxx们已经变得耳熟能详,现在作为一个开发人员如果都不知道这几个名词出门都好像不好意思跟人

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

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

在正式切入今天要谈的优化之前,先碎碎念一些自己过去这几年的经历.很久没有登录过博客园了,今天也是偶然兴起打开上来看一下,翻看了下自己的随笔,最后一篇原创文章发布时间是2015年的4月,今天是2017年的6月10号,真是离开了博客园有两年之久了. 2014年6月毕业后开始了北漂生活,在百度2年时间,主要从事百度Hi服务端的研发工作.在百度算是第一次对整个项目的开发有了相对完善的了解,同时也从一个新人逐步的成长,踩了一些坑,长了一些见识.2016年6月离开百度,回到成都,主要是考虑在成都安家,同时老

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的

HBase与Hive的对比 25.1.Hive 25.1.1.数据仓库 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. 25.1.2.用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高 25.1.3.基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行.(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖) 25.2.HBase 25.

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的

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RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop .4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库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.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面

区别: 1. Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库,通过HQL查询存放在HDFS上的数据,不能交互查询.HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上,可以交互查询. 2. Hive只是一种类SQL的引擎,运行MapReduce任务,不能更新数据.Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库,可以增删改查. 3. Hive表的创建类似MySQL,需要定义表和列.Hbase的schema仅仅有表格和列簇就足够了. 4. Hive适合离线分

一.Hbase集成hive https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 1.说明 Hive与HBase整合在一起,使Hive可以读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合,使用Hive读取Hbase中的数据. 我们可以使用HQL语句在HBase表上进行查询.插入操作:甚至是进行Join和Union等复杂查询. 整合后的目标: (1). 在hive中创建的表能直接创建保存到hba

转载:http://lxw1234.com/archives/2015/04/101.htm 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) from on_hbase;qu