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,数据流如下: 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储; 通过Hive清洗、处理和计算原始数...
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(只是个逻辑表) 2、hbase是什么? 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。 hbase可以理解为为hdfs建立了索引,查询不走map-reduce,直接走自己的表 ...
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...
HDFS(Hadoop Distributed File System):HDFS中的数据倾斜可能表现为某些DataNode存储了过多的数据,而其他DataNode存储的数据相对较少。这种情况可能是由于数据分区和分片策略不当、数据本地化设置不合理或动态扩容/缩容不及时等原因造成的。 HBase:HBase中的数据倾斜主要是由于行键(RowKey)设计不当导致的。如果行键的分...
在大数据处理领域,HDFS、HBase、Hive和Spark都是非常重要的组件,它们各自承担着不同的角色,但经常协同工作以构建强大的数据处理和分析平台。下面是它们的基本概念、作用以及它们之间的关系: 1. HDFS(Hadoop Distributed File System) 基本概念:HDFS是Hadoop的核心组件之一,它提供了一个高容错性的分布式文件系统,能够在...
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。
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…
hive-e"SELECT * FROM hbase_user_logs WHERE user_id = 123"; 1. 2. 3. 4. 5. 这里使用命令行方式执行Hive查询并测试性能。 状态图及序列图 状态图 数据特性匹配继续使用继续使用批量处理转移HDFSHBase 序列图 HBaseHDFSHiveUserHBaseHDFSHiveUser提出查询请求查询HDFS数据查询HBase数据返回数据返回数据返回...
Hive是一个构建与Hadoop顶层的数据仓库工具,可以查询和管理PB级的分布式数据,适用于大规模数据的批量处理,Hive本身不存储数据,依赖于HDFS和Mapreduce,提供简单的类似SQL的查询语言HiveQL,但使用hive有一些限制,某些标准的sql在hive中不存在。 查询速度慢,不提供实时查询和基于行级的数据更新操作。
端口 作用 9000 fs.defaultFS,如:hdfs://172.25.40.171:9000 9001 dfs.namenode.rpc-address,DataNode会连接这个端口 50070 dfs.namenode.http-address 50470 dfs.namenode.https-addre...