hdfs dfs -find 文件名 | grep 搜索文字 如:hdfs dfs -find /test/a.txt | grep Capid_0000158 5.把文件从目录1移动到目录2 hdfs dfs -mv 目录1/文件 目录2 如:hdfs dfs -mv /test/a.txt /winhadoop 把/test/a.txt移动到/winhadoop目录下 6.创建一个文件 hdfs dfs -touch /test/a.txt 在根...
HDFS:是Hadoop的三大核心组件之一 Hive:用户处理存储在HDFS中的数据,hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。 Hbase:是一款基于HDFS的数据库,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与***的区别与联系 区别: Hi...
hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。 联系: 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。 在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数据流一般...
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Hive基本操作 Hive产生背景: mapreduce编程的不便性 HDFS上文件缺少Schema (Schema:关系型数据库里面创建一张表,需要创建表名、列的名称、列的类型,每个字段的分隔符),如果没有Schema,就无法对分布式文件上的数据进行相应的查询。 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...
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍。基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。从体系架构到数据定义到数据存储再到数据处理,从宏观到微观的系统介绍,为Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理打下基础。
Hadoop:是一个分布式计算的开源框架,包含三大核心组件: 1.HDFS:存储数据的数据仓库 2.Hive:专门处理存储在HDFS数据仓库工具,主要解决数据处理和计算问题,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。 3.Hba…
如果你有数据仓库的需求并且你擅长写SQL并且不想写MapReduce jobs就可以用Hive代替。 HBase HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上,HDFS缺乏随即读写操作,HBase正是为此而出现。HBase以Google BigTable为蓝本,以键值对的形式存储。项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它。
你可以用Hadoop作为静态数据仓库,HBase作为数据存储,放那些进行一些操作会改变的数据。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库,而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行 ...
从这张对比图不难看出这些基于存储的数据库各有其自己的优势和缺陷,Hbase 属于 NO SQL ,虽然适合于高并发查询,但它不直接支持SQL 查询,HIVE 数据库 更适合批处理大量数据,无法实现联机事务处理(OLTP),MYSQL 属于传统的 RDS, 其系统的扩展性较差,不适合海量数据大批量处理,Redis 属于内存数据库系统, 过分依赖于...