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、处理和计算原始数据; HIve清洗处理后的结果,如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbas...
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 ...
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...
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...
基于HDFS、MapReduce:Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。 HBase 数据库:是一种面向列族存储的非关系型数据库。 用于存储结构化和非结构化的数据:适用于单表非关系型数据的存储,不适合做关联查询,类似JOIN等操作。
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 ...
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...
HBase与HDFS作为Apache Hadoop生态系统中的两大核心组件,各自在结构化与非结构化数据的存储上展现出了独特的优势。本文将简明扼要地解析这两者在处理不同类型数据时的差异,帮助读者更好地理解并应用于实践。 一、HBase与HDFS概述 HBase:HBase是一个建立在Hadoop之上的高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储...
【hive】 1.连接hive: hive 2.hive中查询: 同mysql,如 select * from tablename; 注意:hive中的操作一定要加分号; 否则语句一直不结束 3.删除hive表里的数据 删除hdfs对应路径 及对应分区,删除 hive分区,逻辑分区,不包含数据, alter table winconfig.site_deviceprobe_map_history drop if exists partition (...
例如,合理设计Hive表的分区和桶结构,使其在HDFS上的存储更加均衡;在Spark中使用合适的分区策略和自定义Partitioner等。这些措施可以有助于减少上层计算任务中的数据倾斜问题,提高整体性能。 HBase 在HBase中,数据倾斜问题也是一个需要关注的重点,尤其是在进行大规模数据处理时。HBase是一个分布式、面向列的存储系统,...