hbase导入数据方法-hbase接入到mysql(2-15-98)

HBase本文目录一览：

• 1、为什么学了MySQL还要学hbase
• 2、hbase使用标准的sql进行操作
• 3、用Sqoop从MySQL导入Hbase,出现了错误,有人帮看下吗?
• 4、目前常见的大数据存储方式有哪些?
• 5、搭建大数据平台的具体步骤是什么?

为什么学了MySQL还要学hbase

首先技不压身，不管你将来从事什么技术行当，跟数据库都或多或少会产生交集，遇到问题，自己能够解决，比等待别人来处理要快得多。学习了MySQL最主要目的是能够有一技之长，能够从事相关工作，可以有多个发展方向。

如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。

目前，【java语言】的应用也是很广泛，对于学习大数据的人而言是很多人的选择，hadoop及其它大数据处理技术都用到了java，像Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas等。

暂时是取代不了的，mysql毕竟出来这么多年了，优化很完美，hbase还有很多值得改进的地方。

这个是根据自身的需求的，学SQLServer相对好一些。互联网公司是MySQL比较热门，如果是做企业信息化，SQLServer要好一点。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。

hbase使用标准的sql进行操作

1、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

3、对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。 对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

用Sqoop从MySQL导入Hbase,出现了错误,有人帮看下吗?

在application.properties写好连接池配置，SessionFactoryConfig.class 中dataSource可以直接注入。

导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

查看hbase日志发现有客户端连接信息，但是响应之后一直客户端便一直报上述错误。查资料得知该错一般由于客户端获取hbase regionServer的Ip错误导致，查看zookeeper中的地址发现存的是localhost。

hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。 例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

目前常见的大数据存储方式有哪些?

大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成，是一种机械式存储设备。硬盘存储用于永久存储计算机系统中的数据，通常用于存储操作系统、应用程序和用户数据。

大数据存储方式：存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。

大数据的存储方式的话，总共是有三种方式的，一种是云储存，一种是本机，还有一种是硬盘储存。

搭建大数据平台的具体步骤是什么?

大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

步骤四：进行大数据挖掘与分析 在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

大数据分析平台首先要有数据来源，而数据来源主要有三个方面，其一是企业自身的信息系统，这部分数据的价值密度是比较高的，是最为关键的部分；其二是企业的物联网系统；其三是互联网系统。