-关于hbase数据同步到其他数据源的信息(8-16-84)

HBase本文目录一览：

• 1、hbase和传统数据库的区别
• 2、如何将hbase中的数据导出到hdfs
• 3、如何架构大数据系统hadoop
• 4、hbase导入导出方式有哪些
• 5、两个互信集群怎么实时同步两者的hbase数据库中的数据
• 6、如何将一个hbase的数据导入另一个hbase

hbase和传统数据库的区别

存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制。

HBase与传统关系数据库的区别？主要体现在以下几个方面：数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。

Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

1、hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

2、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。

3、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

4、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。

5、Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

6、properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

如何架构大数据系统hadoop

在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。

“大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。

YARN支持多种应用程序框架，包括MapReduce、Spark等，让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。YARN可以自动对资源进行分配和调度，让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。

对于BI系统来说，大概的架构图如下：总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。

Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

hbase导入导出方式有哪些

1、导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

2、尽管importtsv 工具在需要将文本数据导入HBase的时候十分有用，但是有一些情况，比如导入其他格式的数据，你会希望使用编程来生成数据，而MapReduce是处理海量数据最有效的方式。这可能也是HBase中加载海量数据唯一最可行的方法了。

3、使用 Hcatalog 进行导入 将 orc 格式的 Hive 表格导入到关系型数据库中 本文介绍了使用腾讯云 Sqoop 服务将数据在 MySQL 和 Hive 之间相互导入导出的方法。 开发准备 确认已开通腾讯云，并且创建了一个 EMR 集群。

4、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。

两个互信集群怎么实时同步两者的hbase数据库中的数据

想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistCp不同的时，它是利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。

使用 导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

spark向集群1中的yarn提交任务，任务运行在集群1的yarn容器中。数据写入集群2的hdfs。集群1与集群2开通kerberos互信操作。关于大数据方面技术问题可以咨询，替你解决你的苦恼。

hbase 0.0 常规操作 hbase数据同步到hive是通过再hive端建立hbase的映射表。但是由于集群组件问题，建立的映射表不能进行 insert into A select * from hbase映射表 操作。

面向列（族）进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的查询，但是不能提供严格的事务控制，只能在行级别保证事务。

如何将一个hbase的数据导入另一个hbase

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、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

3、方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。