hive中转换成string-hive转为hbase(7-13-20)

更新时间：2024-10-10 分类：HBase 浏览量：2

HBase本文目录一览：

1、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 。

2、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。

3、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。

1、Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

2、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

3、利用选项2，先打通Hive对HBase指定表的全表访问，再建立一个新的空表，把查询出来的数据全部导入到新表当中，以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干，让我们试一个简单的例子。

4、以下是一些常见的数据导入方法的比较：通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。

5、零．Hive的几种常见的数据导入方式常用的的有三种：从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

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。

1、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

2、Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

3、但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询，需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在HDFS上面的一个中间层，它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。

4、jpg hbase是分布式数据库，什么数据都能存。hbase是没有类型的，也就是不需要指定数据类型，全是二进制字节。

5、hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

2、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。