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hivE2.1 hBAsE1.2

hbase和hive集成后性能并不是很高,尤其是复杂查询,好像还不如直接用hive来的好,所以我觉得还是不要用集成的方式比较好。高性能的Hive与HBase结合可以参考intel的Hive加HBase协处理器的方式

楼上说的不对,HBASE通过hive metastore与hive连接。所以存在兼容问题。去官网查吧 但是你这个情况貌似不是兼容问题。而是 1.网络问题。2.schema命名问题。

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,...

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。 首先在HBase里面建一个表, 名为 student, 包含 id ...

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,...

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,...

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...

Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop...

你输入sqoop import 的目录在哪里?如果在/usr/sqoop下输入的命令,那么在/usr/sqoop下输入hive登入,然后show tables查看。

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 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h...

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