hbase hive(安装hive之前需要安装hbase吗)
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安装hive之前需要安装hbase吗
不用,hive和hbase是建立在hadoop文件系统上的两个不同产品,没有依赖性
如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据
两种方式:一,建立一个hive和hbase公用的表,这样可以使用hive操作hbase的表,但是插入数据较慢,不建议这样做。二,手写mapreduce,把hive里面的数据转换为hfile,然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。
hive与hbase区别
Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠,但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质,使它们更适合特定任务。一些主要区别包括: 虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品,但它们不为用户提供相同的功能。然而,尽管存在差异,Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时优先考虑的两块工具和解决方案。 每个工具都有自己的优缺点。因此,Hive 和 HBase各自都存在一些限制。 首先,虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能,但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构,速度无法满足日常OLTP型业务。 Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理,因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。此外,更新数据可能既复杂又耗时。 Hive 不是擅长用于查询数据集(尤其是大数据集中)当中的部分数据,大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS (关系型数据)来处理这些数据集。 HBase 查询采用自定义语言,需要经过培训才能学习。HBase 并不完全符合 ACID,尽管它确实支持某些属性。 HBase 可以通过协同处理来处理小数据,但它仍然不如 RDBMS(关系型数据库) 有用。 1、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如,计算趋势或网站日志。 2、HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集,然后将它们连接到相应的BI工具,进行相关报表展示。 1、HBase 非常适合实时查询大数据(例如 Facebook 曾经将其用于消息传递)。Hive 不能用于实时查询,因为速度很慢。 2、HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。您也可以将 HBase 用作所有 Hadoop 数据的仓库。 3、大量数据需要长期保存, 且数量会持续增长,而且瞬间写入量很大。
hadoop学习之hbase和hive的区别
这个要根据自己处理数据的方式来选择。1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高;2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。Hadoop开发和运行处理大规模数据,需要用hbase做数据库,但由于hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据非常不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询,hive也即做数据仓库。
Hive 数据导入 HBase
***隐藏网址***
一、Hive 跑批 1.建表
默认第一个字段会作为hbase的rowkey。
2.导入数据
将userid插入到列key,作为hbase表的rowkey。
二、生成中间的HFile
-Dimporttsv.bulk.output : HFile输出目录 -Dimporttsv.columns:HBase表中的列簇、列名称,注意顺序与Hive表一致。 binlog_ns:hbase_hfile_load_table :binlog_ns 名称空间下的hbase_hfile_load_table表 hdfs://namespace1/apps/hive/warehouse/original_tmp_db.db/hbase_hfile_table : 是Hive 表original_tmp_db.hbase_hfile_table的数据路径
ImportTsv 会去读取 Hive表数据目录中的文件,并分析 hbase table 的region 分布, 生成对应region的hfile, 放到 -Dimporttsv.bulk.output目录下
三、通过bulkload 加载HFile到HBase表
读取HFile目录下文件,加载到HBase表中
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