hive配置mysql-hivehbase机器配置(8-2-81)

更新时间：2024-06-26 分类：HBase 浏览量：2

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Hive的最大优势在于免费，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle，DB2，其中业界老大是 Teradata Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台（MPP），可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。

一般情况下，启动一个hive任务时hive会计算这个任务需要用到的map和reduce数量，通常map数和reduce数不需要调整。

Hive 的目标是做成资料仓库，所以它提供了SQL，提供了档案－表的对映关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支援。

SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端，用JDBC统一数据库访问接口以后，可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL、MSSQL、Hive、Phoenix等支持JDBC访问的数据库。

Phoenix 简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

1、Hive，披着SQL外衣的Map-Reduce。

2、hive的特点：hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据。

3、Hive的优势在于其基于HDFS上的数据系统模式而设计完成。其能够在各可接受分区内容纳大量数据，但却不适合利用大量分区分别容纳少量数据。毕竟分区的存在意义在于加快特定数据查询速度，而不需要对整体数据集进行操作。

4、Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。

本次搭建中采用MySQL作为远程仓库，部署在hadoop-master节点上，hive服务端也安装在hive-master上，hive客户端即hadoop-slave访问hive服务器。

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

所以，HBase在表的设计上会有很严格的要求。

——使用阿里hadoop镜像创建hadoop容器，分别创建三个节点master、slaveslave2。容器内都是只有hadoop软件还没有配置。

在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。持续学习随着大数据领域的不断发展，Hadoop也在不断进化。持续学习新的知识和技能是保持竞争力的关键。

slave节点用于运行hadoop程序中的datanode和tasktracker任务。所以模拟hadoop集群至少要有3个节点。重命名主机名因为前面复制粘贴产生的两个节点和第一个节点的主机名一样。

而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。数据更新。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。