hive和hbase数据存储-数据从hive到hbase(9-17-48)

HBase本文目录一览：

• 1、hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
• 2、请教一个问题,hive导入hbase时,中文变成了乱码应该如何解决
• 3、有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...
• 4、hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中
• 5、hbase和hive的差别是什么?

hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。 可以考虑Spark计算，Spark是基于共现内存RDD的系统，比Hadoop更快，时候迭代式计算，例如数据挖掘，机器学习算法等。

Hadoop有版本控制，比如一个网页，存三个版本，最新，上个版本，旧的版本。以前的数据只是标注删除。并不删除。更新会增加一个版本，旧的版本不会删除。

请教一个问题,hive导入hbase时,中文变成了乱码应该如何解决

修改浏览器编码 当我们在浏览器中遇到中文乱码时，可以尝试修改浏览器的编码方式。具体操作步骤如下：①打开浏览器，点击右上角的“设置”按钮。②在下拉菜单中选择“更多工具”，然后选择“编码”。

转换字幕文件格式：尝试将字幕文件的格式转换为SRT或SUB格式，这些格式是较为常见的字幕格式，更容易被各种播放器所支持。 调整字幕时间码：有些字幕文件的时间码可能与视频文件不匹配，导致字幕出现乱码。

可以在播放字幕时尝试手动切换字幕编码或者将字幕文件另存为符合本机编码方式的格式。 显示器或显卡设置问题：如果电脑显示器或者显卡设置问题也可能导致中文字幕乱码。可以尝试调整屏幕分辨率、字体大小，或者更新显卡驱动程序。

当导入中文字幕时出现乱码，可以尝试以下几种解决方法： 确认字幕文件编码：首先确认字幕文件的编码是否与视频文件相匹配。如果不同，可以尝试将字幕文件编码转换为与视频文件相同的编码。

一般默认都是UTF-8或者GBK，当从外部导入的一个工程时，如果该工程的编码方式与eclipse中设置的编码方式不同，就会产生中文的乱码问题，解决中文乱码问题可以有以下设置方案。

有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...

1、Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

2、hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别：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 。

3、Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

4、首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

5、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。而hbase与hive都是单独安装的。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、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，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、单节点和伪分布式？单节点：单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景：存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

5、Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。

hbase和hive的差别是什么?

Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

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，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。