object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

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

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

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.

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

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

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

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

hive综合hbase两个优势表中的:     1.实现数据导入到MYSQL.     2.实现hbase表转换为另外一张hbase表.  三个操作环节:      1.hbase关联hive作为外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_device_app(row_key string,genera_type string,install_type string,label string,meid string,model string,pkg_name string,s

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.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. 2．HBase (1) 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库. (2) 用于存储结构化和非结构化的数据

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.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. 2．HBase (1) 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库. (2) 用于存储结构化和非结构化的

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito

HBase与Hive交互操作 1.环境准备 因为我们后续可能会在操作Hive的同时对HBase也会产生影响,所以Hive需要持有操作HBase的Jar,那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包(或者使用软连接的形式). $ export HBASE_HOME=/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/ $ export HIVE_HOME=/opt/modules/cdh/hive-0.13.1-cdh5.3.6/ $ ln -s $HBASE_HOME/lib

先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用.一.区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿.百亿)的随机实时查询,如日志明细.交易清单.轨迹行为等.Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据

目录 对比 整合 需求一 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 二.修改hive的配置文件 三.在Hive中建表 四.创建hive管理表与HBase映射 五.在HBase中查看hbase_score 需求二 步骤 一.在HBase中创建表并插入数据 二.建立hive外部表,映射HBase中的表及字段 对比 整合 需求一 将hive分析结果的数据,保存到HBase当中 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 HBase的jar包在/export

帮一个朋友写个样例,顺便练手啦~一直在做平台的各种事,但是代码后续还要精进啊... import java.util.Date import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Scan, Result} import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.had

本文引用自:http://www.aboutyun.com/blog-61-62.html 最新版本: hadoop和hbase版本对应关系: Hbase    Hadoop 0.92.0 1.0.0 0.92.1 1.0.0 0.92.2 1.0.0 0.94.0 1.0.2 0.94.1 1.0.3 0.94.2 1.0.3 0.94.3 1.0.4 0.94.4 1.0.4 0.94.5 1.0.4 0.94.9 1.2.0 0.95.0 1.2.0 Hadoop与hive版本对应关系 h

//hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score')tblproperties("hbase.table.name"