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...
Hive和Pig都可以与HBase组合使用,Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单 Hive VS HBase 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 。 想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,...
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...
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 分布式文件存储系统 管理者:NameNode 工作者:DataNode 辅助者:SecondayNameNode MapReduce 分布式离线计算框架 Yarn Hadoop资源调度器 管理者:ResourceManager 工作者:NodeManager 3、请阐述一下Hbase详细架构? Client: 访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache来加快对hbase的访问 ...
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。
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...
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。
对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的CUD操作,要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中,当前要做到增量实时同步都相当困难。