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

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

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

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

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