1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)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. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

HBase与Zookeeper的关系 一.HBase与Zookeeper的关系 Zookeeper Client Master RegionServer 一.HBase与Zookeeper的关系 Client客户端.Master.Region都会通过心跳机制(RPC通信)与zookeeper保持联系. 当在Hbase中插入或读取数据时流程如下: 在Client中写一个Java类运行,客户端只需要连接zookeeper,客户端会从zookeeper中得到Regionserver的映射信息,之后客户

HDFS: 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: Hive不支持更改数据的操作,Hive基于数据仓库,提供静态数据的动态查询.其使用类SQL语言,底层经过编译转为MapReduce程序,在Hadoop上运行,数据存储在HDFS上. Hbase: Hbase是Hadoop database,即Hadoo

代志远早年就职网易研究院从事MapReduce与DFS系统的自主研发,后增加支付宝数据平台负责Hadoop与HBase体系的架构设计与二次研发,支付宝流计算与分布式搜索系统的设计和研发,后成为支付宝海量计算体系架构师兼支付宝三代架构成员.现就转战于阿里巴巴集团-CDO-海量数据部门.负责创新性项目的研究和跟进,眼下专注于Google第二代数据库产品MegaStore的研究和在阿里的落地. 在即将召开的HBTC大会中.我们有幸邀请到代志远作为我们的演讲嘉宾,请他分享下阿里巴巴在海量数据分布式数据库

一.0.94-cdh4.2.1版本系统级别的一级目录如下,用户自定义的均在这个/hbase 下的一级子目录下/hbase/-ROOT-/hbase/.META./hbase/.archive/hbase/.corrupt/hbase/.hbck/hbase/.logs/hbase/.oldlogs/hbase/.snapshot/hbase/.tmp/hbase/hbase.id/hbase/hbase.version 1./hbase/-ROOT- hbase读写数据的时候采用三级寻址方式,首

官网:http://hbase.apache.org/book.html 搜索:Hadoop version support matrix 下面有一个二维的支持关系表.

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

转自: https://blog.csdn.net/wuwenxiang91322/article/details/51595771 Hbase内存磁盘关系磁盘数 diskNum磁盘容量 diskCapacity备份数 replications单个HFile文件大小 hbase.hregion.max.filesizeregions数 regionsdiskNum*diskCapacity/replications =hbase.hregion.max.filesize *regions 注意R

关系表 是一个一对多的表 我们用的时候往往希望得到 array( a=>array(1,2,3,4....), b=>array(3,4,5,6,7...) ) 这样的数组 所以我们可以使用 GROUP_CONCAT(字段b) 的方式 ,会把b字段的值组成一个逗号分隔的字符串返回,然后再用explode进行处理 就可以得到想要的结果

如下,有四张表:游戏类型表,游戏表,点卡和游戏关系表,点卡表 CREATE TABLE `gamesType`( `tId` INT AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY COMMENT'游戏类型编号', `tName` VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT'游戏类型名称')ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='游戏类型表'; CREATE TABLE `games`( `gid` INT A

关系:整个二维表 关系名:表格名称 元组:行数据(记录) 属性:列数据(字段/分量) 属性名:列名称(字段名) 主键:唯一确定元组的属性组(关键字) 域:属性的取值范围 关系模式:关系的描述,表示为:关系名(属性列表) 例如:学生(学号,姓名,性别,年龄,系别) 关系的约束:域完整性约束,实体完整性约束,参照完整性约束 一.关系依赖 函数依赖:X—>Y,即X函数决定Y,或Y函数依赖于X. 例:学号—>姓名   #学号决定姓名 平凡函数依赖:X—>Y,但X包含Y (Y包含于X). 例:(学

先写一个自己的MyRecordWriter类 extends RecordWriter package calllog; import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; impo

原文地址:http://blog.csdn.net/dream_an/article/details/74936066 超详细讲解Sqoop2应用与实践 2017年07月10日 20:06:57 阅读数:3981 摘要:超详细讲解Sqoop2应用与实践,从hdfs上的数据导入到postgreSQL中,再从postgreSQL数据库导入到hdfs上.详细讲解创建link和创建job的操作,以及如何查看sqoop2的工作状态. 1.准备,上一篇超详细讲解Sqoop2部署过程,Sqoop2自动部署源码

关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织优点:1.易于维护:都是使用表结构,格式一致:2.使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询:3.复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询.缺点:1.读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写:2.固定的表结构,灵活度稍欠:3.高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈. 二.非关系型数据库 非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键

SSM框架下,mapper.xml 中 association 标签和 collection 标签的使用 当数据库中表与表之间有关联时,在对数据库进行操作时,就不只是针对某一张表了,需要联表查询 MyBatis中如何实现联表查询 1.首先新建两张表 学生表(student) ID:stu_id 姓名:stu_name 年龄:stu_age 性别:stu_gender 所在班级:g_id 班级表(grade) ID:g_id 班级名称:g_name 学生表和班级表通过 g_id 进行关联,一个班级

不多说,直接上干货! 说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门.

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1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门. (2)兄弟连的新版Linux视频教程. (3)老段的讲解鸟哥Linux基础+私房菜. (4)老男孩的

一.文件系统 1. 概念 所谓文件系统,是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构:即在磁盘上组织文件的方法.也指用于存储文件的磁盘或分区,或文件系统种类. 2. Local File System 这里的本地文件系统指的是操作系统层面的文件系统,譬如Linux支持的文件系统,ext3,ext4及XFS等. 3. HDFS 我们知道HDFS的全称是Hadoop Distributed File System,它把数据存储到集群的若干台计算机上,但是具体存储数据的时候还是会用到本地的文件

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

近期工作用到了Hive与Hbase的关系整合,虽然从网上参考了很多的资料,但是大多数讲的都不是很细,于是决定将这块知识点好好总结一下供大家分享,共同掌握! 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