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hivE 映射hBAsE 查询效率高不高

用的就是mapReduce,查询底层用的是hbase的scan

虚拟机的速度本身就非常慢, 还有就是hive的用法也很重要,不是随便写写就可以的 ,同样一种查询方法 ,写法不一样 算法和时间也都会不同

使用hive-hbase-handler,通过在Hive中建立外部表可以映射到HBase中的表,然后在Hive中往外部表中INSERT数据,即可完成对HBase表的数据插入。你可以搜索"lxw的大数据田地"查看Hive与HBase整合的相关文章。

这个要根据自己处理数据的方式来选择。 1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高; 2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。 Hadoop开发和运行处理大规模数据,...

首先感觉你有点乱。。。 你先明白数据仓库的作用--存储历史数据-进而对数据进行分析,只提供查询-不提供修改 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...

1. Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而H...

hbase和hive的主要区别是:他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的,hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储,对于大型的数据的存储,查询比传统数据库有巨大的优势,而hive其产生主要应对的数据仓库问题,其将存在在hdfs上的文件目录...

Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据,表由行和列组成,列划分为若干个列簇(row family)。例如:一个消...

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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。 而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询,弥补hive的不足,同时hbase的语法简直蛋疼,...

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