Hive0.8.1版本与HBase0.94.0集成的问题总结和参考文献

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hbase实训总结

hbase实训总结

hbase实训总结HBase实训总结在过去的两周里,我们进行了一项关于HBase的实训。

HBase是一个分布式的、版本化的、非关系型数据库,它提供了高可靠性、高性能的数据存储服务。

在这次实训中,我们深入学习了HBase的基本概念、架构、数据模型以及如何进行数据操作。

以下是我对这次实训的总结。

一、实训内容1. HBase基本概念和架构我们首先学习了HBase的基本概念,包括表、行、列、单元格等。

我们还了解了HBase的架构,包括HMaster、RegionServer、Zookeeper等组件的作用和工作原理。

2. HBase数据模型HBase的数据模型是其核心特性之一。

我们学习了HBase的数据模型,包括表的创建、删除、修改,行和列的添加、删除、修改等操作。

我们还学习了HBase的过滤器、排序和聚合等高级特性。

3. HBase数据操作在实训中,我们通过编程语言(如Java)进行了HBase的数据操作。

我们学习了如何连接到HBase,如何创建表,如何插入、读取、更新和删除数据等操作。

我们还学习了如何使用HBase的API进行复杂的数据查询和操作。

二、遇到的问题和解决方案在实训过程中,我们遇到了一些问题,但通过团队的合作和努力,我们成功地解决了它们。

其中一些问题包括:连接HBase时出现连接错误、数据插入失败、数据查询结果不正确等。

为了解决这些问题,我们查阅了相关文档和资料,并在团队成员之间进行了深入的讨论和交流。

最终,我们找到了问题的根源,并采取了相应的解决方案。

三、收获和感想通过这次实训,我深入了解了HBase的原理和应用,掌握了HBase的基本操作和高级特性。

我学会了如何使用Java编程语言进行HBase的数据操作,包括表的创建、数据的插入、读取、更新和删除等操作。

此外,我还学会了如何使用HBase的API进行复杂的数据查询和操作,如过滤器、排序和聚合等。

在实训过程中,我深刻体会到了团队合作的重要性。

hive和hbase整合的原因和原理

hive和hbase整合的原因和原理
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 更详细的可以看这个文档,不在班门弄斧了。 简单的说是通过“中间件”让hbase拥有hive那种SQL查询的特性
带来的应用层面好处是降低了技术门槛,技术人员可以使用类Sreadpropertyexternalsignedinofnull请尝试刷新页面或更换浏览器重试
hive和 hbase整合的原因和原理
为什么要进行hive和hbase的整合? hive是高延迟、结构化和面向分析的; hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。 Hive集成Hbase就是为了使用hbase的一些特性。或者说是中和它们的特性。

hive大课程的心得感悟

hive大课程的心得感悟

hive大课程的心得感悟摘要:1.引言2.Hive简介3.大课程学习心得4.技术收获与实战应用5.总结与展望正文:【引言】在现今大数据时代,掌握一门数据处理技术显得尤为重要。

作为一名热衷于大数据技术的学习者,我有幸参加了Hive大课程的学习。

在此,我将分享我的学习心得感悟,希望能给大家带来一定的启示。

【Hive简介】Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以用来进行数据提取、转换和加载(ETL)。

它允许用户使用类SQL的语言(HiveQL)进行数据查询,从而简化大数据处理过程。

Hive适用于海量数据的处理,已经在众多企业级应用中得到了广泛应用。

【大课程学习心得】在Hive大课程中,我深入了解了HiveQL的语法、数据存储结构、数据处理流程等。

通过学习,我对大数据处理有了更清晰的认识。

以下是我在学习过程中的一些心得:1.明确数据处理需求:在学习Hive之前,首先要明确自己的数据处理需求,以便更好地利用Hive进行数据处理。

2.熟悉HiveQL语法:HiveQL与传统SQL语法相似,但有一些特性和语法需要注意。

熟练掌握HiveQL语法可以提高工作效率。

3.了解数据存储结构:Hive支持多种数据存储格式,如Parquet、ORC 等。

了解各种存储格式的优缺点,可以根据实际需求选择合适的存储格式。

4.掌握数据处理流程:Hive的数据处理流程包括数据导入、数据处理和数据导出。

了解这些流程可以帮助我们更好地优化数据处理性能。

【技术收获与实战应用】通过学习Hive大课程,我收获颇丰。

在实际项目应用中,我运用所学知识,成功完成了数据处理任务。

以下是一些实战应用案例:1.数据清洗:利用HiveQL对原始数据进行筛选、去重和转换等操作,提高数据质量。

2.数据仓库建设:基于Hive搭建数据仓库,实现数据的统一存储和管理,便于数据分析和挖掘。

3.数据报表:利用HiveQL生成数据报表,为业务决策提供数据支持。

4.数据挖掘与分析:结合其他大数据技术,如Python、Spark等,对数据进行挖掘和分析,发现潜在价值。

hive与hbase通信原理

hive与hbase通信原理

hive与hbase通信原理
Hive与HBase通信原理的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的。

这种相互通信是通过$HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-.jar
工具类实现的。

具体步骤如下:
1. Hive通过HBaseStorageHandler,可以获取到Hive表所对应的HBase 表名、列簇和列、InputFormat、OutputFormat类、创建和删除HBase
表等。

2. Hive访问HBase中HTable的数据,实质上是通过MapReduce读取HBase的数据,其实现是在MR中,使用HiveHBaseTableInputFormat
完成对HBase表的切分,获取RecordReader对象来读取数据。

对HBase 表的切分原则是一个Region切分成一个Split,即表中有多少个Regions,MR中就有多少个Map。

读取HBase表数据都是通过构建Scanner,对表进行全表扫描,如果有过滤条件,则转化为Filter。

当过滤条件为rowkey 时,则转化为对rowkey的过滤。

Scanner通过RPC调用RegionServer
的next来获取数据。

以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅相关文献或咨询相关技术人员。

hive面试知识点总结

hive面试知识点总结

hive面试知识点总结Hive是一个用于存储、查询和分析大规模数据集的数据仓库系统。

它建立在Hadoop的基础上,提供了类似于SQL的查询语言,使得对分布式存储系统中的数据进行查询和分析变得更加方便。

在Hive的面试中,候选人需要展示对Hive的深入了解和熟练掌握,包括HiveQL查询语言、Hive数据分区、Hive表和视图的创建和管理、Hive性能优化等方面的知识。

下面是一些常见的Hive面试知识点总结:HiveQL查询语言HiveQL是Hive的查询语言,类似于SQL语言,用于对Hive中存储的数据进行查询和分析。

在面试中,候选人需要展示对HiveQL语法的熟练掌握,包括常见的查询语句、聚合函数、子查询、连接操作等方面的知识。

候选人可以通过展示编写复杂查询、优化查询性能等方式来展示对HiveQL语言的熟练掌握。

Hive数据分区Hive支持对数据进行分区,可以基于数据的某个字段进行分区,提高查询性能。

在面试中,候选人需要展示对Hive数据分区的理解和应用,包括如何将数据进行分区、如何查询分区数据、如何管理分区等方面的知识。

候选人可以通过展示对分区数据的查询和管理操作来展示对Hive数据分区的熟练掌握。

Hive表和视图的创建和管理Hive支持创建和管理表和视图,用于对数据进行存储和查询。

在面试中,候选人需要展示对Hive表和视图的创建和管理的理解和应用,包括如何创建表和视图、如何添加和删除表的列、如何修改表的属性、如何查询视图数据等方面的知识。

候选人可以通过展示创建和管理表和视图的操作来展示对Hive表和视图的熟练掌握。

Hive性能优化Hive在处理大规模数据时需要考虑性能优化的问题。

在面试中,候选人需要展示对Hive性能优化的理解和应用,包括如何优化查询性能、如何提高数据加载性能、如何减少数据存储空间等方面的知识。

候选人可以通过展示优化查询性能、提高数据加载性能等操作来展示对Hive性能优化的熟练掌握。

高效的Hive与Hbase多表连接引擎说明书

高效的Hive与Hbase多表连接引擎说明书

International Conference on Applied Science and Engineering Innovation (ASEI 2015)An efficient Join-Engine to the SQL query based on Hive with HbaseZhao zhi-cheng & Jiang YiInstitute of Computer Forensics, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, ChinaKEYWORD: Hbase; Hive; multi-join; Join EngineABSTRACT. Hbase combine Hive application platform can analysis of huge amounts of data easi-ly. And querying on multi-join is the bottleneck of restricting the performance. To solve this prob-lem designing a Join Engine between Hbase and Hive. It can read Hbase data and complete multiple table joins and optimization in advance to queries. Using the Join Engine can reduce the time of mapreduce process to data sort and shuffle, effectively improve the efficiency of Hbase combine Hive queries. The experimental results show that the solution with Join Engine can obviously short-en the query time in multi-table join, support the Hbase quasi real-time application.1INSTRUCTIONWith the development of Internet, the growth of the data presented crazy. Huge unstructured data has already far more than the traditional structured data. The traditional databases have been unable to meet the requirements. How to read and analysis the large amounts of unstructured data efficient-ly become the issues of common concern. Distributed column type database Hadoop Database (Hbase) [1] not only has the advantage of high expansibility and large capacity but also has hadoop platform support. So, Hbase become very popular. But it does not support the SQL query [2] [3]. Restrict the development of Hbase. At present, Hbase use Hive query mechanism to solve the prob-lem.1.1Relative workHBase community puts forward two kinds of composite architectural solutions to solve the prob-lem of Hbase do not support SQL queries. One of them is the integration of the MySQL framework [4]. The second is integration framework with Hive. The first solutions add a MySQL layer which has an indirect links with HBase. When the data in HBase has updated, the scheme must restore the HBase data to MySQL database for SQL queries. The second scheme use HBaseIntegration to es-tablish a directly connected between Hbase and Hive. Hive support real-time query under Hbase da-tabase updates. Hive is an open source data warehouse project on Hapdoop platform [5]. It can parse SQL sentence into graphs task execution and execute it with MapReduce task job. Hive is widely use in massive log analysis. The Hbase integrated with Hive scheme can make full use of graphs of parallel capability to provide users with easy operation of SQL query and analysis of data [6].So the scheme has been widely used in the era of big data web [7]. But the plan cannot avoid problem of multi-table join queries [8]. Many application choices change the sequence of the data before join. Although the performance has a little improved, but the scheme must know the SQL sentence before optimizing the order of join data [10].In conclusion, Hbase integrated with Hive scheme is optimal solution to SQL query on Hbase. But the MapReduce job cost so much time that the scheme cannot use in real time or quasi real time application.2THE HBASE AND HIVE INTEGRATION FRAMEWORKHive establishes one-to-one relationship with the Hbase original table. Hive parse SQL queries and run the MapReduce task.Figure 1Hive and HBase integrationAs shown in figure 1, The Hbase application programming interface HbaseStorageHandler sup-port the one-to-one relationship with Hive. Hive has the responsibility to parse SQL sentence and execute the query task. HBase provide the storage capacity.The basic process Hbase integration Hive SQL query is first of all establish an association be-tween Hbase and Hive, then parsing and decomposed SQL statement to execution plan by Hive, at last excute Mapreduce task, get the result return to Hbase and clients. Detail of the process is as fol-lows:1) Hive and Hbase corresponding mapping relationship must be established before the query. Hive's usually in contact with the client side to establish the appearance of establishing to Hbase physical storage. After mapping, Hive can read and write data which store in Hbase.2) Hive parse SQL statements to execution plan: When Hive client receiving the user's SQL statement Hive parser convert the statement into ASTNode types of syntax tree, and then generate operator tree / DAG, make some optimization operation, then take the tree / DAG generate sever-al MapReduce tasks.3) Compile the task information generated serialization stage to plan.xml, then start map-reduce, read from Hbase corresponding data input to map function. When configure deserialization plan.xml.4) After the map function and reduce function returns a result set, save the results output as Col-lector class, set the file type to save the results by Record Writer. HiveBaseResultSet class will then update the results to HBase data and display to the client.3HBASE HIVE QUERY OPTIMIZATIONHbase Hive query mechanism is mainly composed of Hbase and Hive connection Sql parsing and Mapreduce jobs three modules. Mapreduce job is the most time-consuming process. Because the table join operation will completely processes by mapjoin function in MapReduce tasks, it takesa lot of time.3.1Multi-table query problem analysisA multi-table join query is very effective data analysis methods, but Hbase does not support mul-tiple table queries. Although with Hbase Hive fusion can solve this problem, but the multi-table query efficiency has become a new challenge. At present most of the commercial application and research only adjust the join order to improve the query efficiency. Some low efficiency SQL statements even cause the process collapse. The problem is now the multi-table connection in MapReduce tasks needs a lot of process time and more task jobs.For instance three tables join in a query will generate at least two MR jobs. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2) Three tables connection with two keys. How doses MapReduce task connect the three tables? In first job table A and table B based on first key connect. Results of last job and table c based on the second key connect in second map join task. The SQL query needs to wait for two MR jobs for tables’ connection. This became the most time-consuming process in Hbase Hive integration query.3.2Hbase and Hive integration optimizationDue to Hbase column structure, each Hbase table column of the cluster is given priority to one or two. If the column clusters too much, Hbase will be affected read and write speed. In column type database the read and write unit is one column. So it is not necessary to store too much columns in a single table. Hbase compared with the traditional database can store more redundant data. Duplica-tion of the column data in a multi-table join queries occur frequently equijoins. Utilizing the princi-ple of pre-processing and cache this article designs a Join-Engine which pre-establish a connection on multi-table and sort the data after optimization. When a client queries arrive, you can quickly get the results directly in the Join-Engine, thus greatly improving the efficiency of client queries. In practical application is unable to determine whether the tables should read into the Join-Engine. If Join-Engine read some tables based some rules, but the user never requested, then the Join-Engine is not worth. Because queries have memory characteristic that query often repeat on the same sys-tem. It is best to read the related tables which are appear in the query history.3.3Join-EngineBecause of the separation of multi-table joining with query operations and utilizing the principle of locality and log analysis, the article change the traditional Hbase and Hive integration framework add the Join-Engine as shown in Figure 2.Figure 2 Join-EngineJoin-Engine consists of two modules, Pre-reading mechanisms: Read the relevant data from Hbase based on the query history in Hive; Optimized connection: Complete multi-table join opera-tions, and sort optimize data before Mapreduce upgrade query efficiency.Pre-reading module select the table in Hbase by query history record. In practical systems can also manually configure achieve more accurate results. Optimized connection module sort and merge tables in units of data. After adding Join-Engine, (1) Mapjoin operation which is most time-consuming is complete before the SQL queries come. Conversely without Join-Engine, First you need to generate a small table Hash Table file and distributed to Cache. Then MapJoinOperator load small table (Hash Table) from the Distributed Cache execute map Join operations. So the connec-tion operation for Mapreduce process is very complex and time-consuming work. (2) Join-Engine carry on sort optimization process when connect operation is in progress. Then the map input split process can be achieved optimal effect. Similar data are assigned to the same slice task statistics, which can speed up the cleaning work after the map statistics. Conversely without Join-Engine, Then fragments will be random load into the map function. Prior to Reduce function get the data, the data need to go through the process of data cleansing – shuffle. Shuffle process is constantly read the data into the RAM carry out sorting and merging operations. So join the pre-optimized processing can effectively reduce the cleaning process of sorting and merging. Query time can be shortened.3.4Optimization Hbase and Hive SQL queryThe SQL query process of Hbase and Hive integration added Join-Engine as shown in Figure 3,Figure 3 SQL query proce ssThere are two ways to process the SQL query. The one is MapReduce job directly read data from the Join-Engine. Another is read data from Hbase original tables.4THE DESIGN OF EXPERIMENT4.1The data source of experimentFigure 4 SQL query timeThe data source of experiment comes from two custom data sets A and B. They have the same structure: table a<column family: name, column family id>.table b <column family id, column fam-ily motive>.table c <column family name, column family tag>. At sets A there are a lot of the same data between two tables in the column of id or name. Sets B have scarcely duplicate data.4.2The results and analysis of experimentExperimental Methods: Contrast SQL query time between added Join-Engine and without Join-Engine. Take 10 groups SQL query comparative experiments, each set of experiments carried out ten times the mean value. The 1-3 group are three multi-table queries experiments, use sets A; 4-6 group experiment is corresponds with 1-3 group use the same SQL queries, but using the dataset B, 7-10 group SQL experiments using data sets A, non-multi-table join queries. As shown in Figure 4 As shown, the 1-3 group experiments have very large difference between after added Join-Engine and old solution. But while using the same SQL query statements the 4-6 groups have littledifference on SQL query time. The only difference is the data sets. The data set A has a lot of du-plicate data so that it will produce more results at mapJoin process. The data set B will generate much less data at mapJoin because it has less correlation data. Because of each 100 000 associated data of table input will return billions of data need so much memory and CPU compute time. The value associated with the data set B does not exist, in the multi-table joins returns the result is zero, consuming very little. So the efficiency of Join-Engine is closely related to the data set. When the data set has more associated column values, The Join-Engine has more efficiency on multi-table SQL query. The 7-10 groups’ experiments shown the Join-Engine has less influence on single table SQL query.Experiment 2:,Sorted data has impact on Mapreduce query efficiency. Use two contains the same 100 000 data tables, one is sorted, and another is an unordered table. Contrast their sql query time. The results shown in Figure 5:Figure5 sort and unsort data query time comparisonAs shown in Figure 2-4 experiments displays the sorted data source has better performance in the implementation of Mapreduce. Because the 2-4 SQL queries has some conditions the result of SQL queries are sorted. SO the reduce function has to sort the data. So the sorted source data can effectively reduce Mapreduce work of sorting data. The first group of SQL test is statement as se-lect *, then reduce function does not need to sort the results, so Mapreduce processing performance has no connection with source data.The result of experiment shows that,Add Join-Engine can effectively save the mapjoin time from Mapreduce operation. In the case of highly relevant data sets Join-Engine can effectively re-duce the time multi-table join queries Because the higher correlation datasets the more Join-Engine works preprocess. That means add Join-Engine will be able to better support the quasi-realtime SQL query applications, the more obvious the effect of Preprocessing mechanism; Pre-sorting pro-cess can be reduced when the conditions are in the process of inquiry Mapreduce sort operation, ef-fectively reducing Mapreduce time. Therefore, Join-Engine can improve query efficiency from two aspects, reducing Mapreduce time of mapjoin operations and sorting operations.5CONCLUSION AND FUTURE WORKIn the development of the integration technology of Hbase and Hive,Multi-table query perfor-mance problems become the key factor to restrict the development of this technology. This article provides a Hbase and Hive integration optimization which added a Join-Engine pre-process Multi-table joining and sorting. Experimental results show that, Added Join-Engine hive higher efficient on SQL query especially on multi-table join query. The next step will continue to optimize the de-sign of the Join-Engine, allowing to the original data analysis capabilities can have an adaptive work on any Hbase database.6REFERENCES[1]HBase[EB/OL]. /[2]J.Kennedy,IndexedTransactionalHBasemaintained[EB/OL],https:///hbase-trx/, 2011.[3]L. George, HBase-The Defensive Guide, Sebastopol[R]:O'Reilly Media, 2011.[4]HBaseIntegrtion[EB/OL] .https:///confluence/display/Hive/HbaseIntegration/[5]Hive[EB/OL].//lib/view/open4.html[6]ZHAO long, JIANG Rong-an. Research of massive searching logs analysis system based onHive [J]. Application Research of Computers, 2013, 30(11): 3343-3345.[7]Doshi K A, Zhong T, Lu Z, et al. Blending SQL and NewSQL Approaches: Reference Archi-tectures for Enterprise Big Data Challenges[C]//Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (Cyber), 2013 International Conference on. IEEE, 2013: 163-170.[8]Barbierato E, Gribaudo M, Iacono M. Performance evaluation of NoSQL big-data applicationsusing multi-formalism models [J]. Future Generation Computer Systems, 2014, 37: 345-353. [9]WANG Mei, XING Lulu, SUN Li. MapReduce Based Heuristic Multi-Join Optimization underHybrid Storage [J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2014, 8(11): 1334-1344.[10]W ANG Jing, WANG Teng-jiao, Yang Dong-qing, Li Hongyan. A Filter-Based Multi-Join Al-gorithm in Cloud Computing Environment [J]. Journal of Computer Research and Develop-ment, 2011 (S3): 245-253.。

HBase数据可用性和持久性研究与实现的开题报告

HBase数据可用性和持久性研究与实现的开题报告

HBase数据可用性和持久性研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着大数据时代的到来,传统的关系型数据库已不能满足海量数据的存储和处理需求,出现了一系列分布式数据库系统,如HBase、Cassandra、MongoDB等。

HBase是一种基于Hadoop分布式文件系统HDFS的列式数据库,以其可伸缩性、高可用性等优势,在互联网、金融、电信、物流等行业得到广泛应用。

在这些行业中,数据的可用性和持久性是至关重要的,应用程序需要随时随地访问数据,同时也需要保证数据的安全性和完整性。

因此,在HBase中,数据的可用性和持久性是非常重要的。

本研究将从数据的可用性和持久性两个方面出发,探讨如何提高HBase的数据可用性和持久性,以便更好地保证数据的安全性和完整性。

二、研究内容和方法本研究将从以下两个方面进行研究:1. HBase数据可用性研究在HBase中,数据可用性的保证包括两个方面:(1)RegionServer的可用性RegionServer是HBase中最为重要的组件之一,它负责管理HBase 中的数据区域(Region),对于RegionServer的故障,将会导致相应Region的不可用,甚至数据的丢失。

因此,如何提高RegionServer的可用性是非常重要的。

(2)数据在Region之间的分布均衡HBase是一个列族数据库,其中的列被组织到列族中,每个列族都对应一个或多个Region。

在HBase中,Region的负载均衡是非常重要的,如果某个Region的数据过多,将会导致该Region的访问变慢,甚至崩溃。

2. HBase数据持久性研究在HBase中,数据持久化是指将数据写入磁盘,防止数据丢失,保证数据的可靠性。

数据持久化也是增加HBase稳定性的重要手段。

本研究将从以下两个方面进行研究:(1)HBase数据写入磁盘机制的改进HBase的数据持久化通过WAL(Write-Ahead-Log)机制实现,WAL 是防止数据丢失的重要手段。

Hive和HBase的区别

Hive和HBase的区别

Hive和HBase的区别Hive和HBase的区别Hive是为了简化编写MapReduce程序⽽⽣的,使⽤MapReduce做过数据分析的⼈都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本⼀样。

在这种情况下,就需要Hive这样的⽤⼾编程接⼝。

Hive本⾝不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑,就是些表的定义等,也就是表的元数据。

使⽤SQL实现Hive是因为SQL⼤家都熟悉,转换成本低,类似作⽤的Pig就不是SQL。

HBase为查询⽽⽣的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供⼀個超⼤的內存Hash表,它需要组织⾃⼰的数据结构,包括磁盘和內存中的,⽽Hive是不做这个的,表在HBase中是物理表,⽽不是逻辑表,搜索引擎使⽤它來存储索引,以满⾜查询的实时性需求。

hive类似CloudBase,也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的⼀套软件。

使得存储在hadoop⾥⾯的海量数据的汇总,即席查询简单化。

hive提供了⼀套QL的查询语⾔,以sql为基础,使⽤起来很⽅便。

HBase是⼀个分布式的基于列存储的⾮关系型数据库。

HBase的查询效率很⾼,主要由于查询和展⽰结果。

hive是分布式的关系型数据库。

主要⽤来并⾏分布式处理⼤量数据。

hive中的所有查询除了"select * from table;"都是需要通过Map\Reduce 的⽅式来执⾏的。

由于要⾛Map\Reduce,即使⼀个只有1⾏1列的表,如果不是通过select * from table;⽅式来查询的,可能也需要8、9秒。

但hive⽐较擅长处理⼤量数据。

当要处理的数据很多,并且Hadoop集群有⾜够的规模,这时就能体现出它的优势。

通过hive的存储接⼝,hive和Hbase可以整合使⽤。

1、hive是sql语⾔,通过数据库的⽅式来操作hdfs⽂件系统,为了简化编程,底层计算⽅式为mapreduce。

hadoop hive面试题

hadoop hive面试题

hadoop hive面试题Hadoop Hive是一个用于查询和分析存储在Hadoop集群中的大数据集的数据仓库基础设施。

在面试过程中,面试官可能会问到一些与Hadoop Hive有关的问题,以测试您对Hive的理解和实际应用能力。

以下是一些常见的Hadoop Hive面试题及其答案。

1. 什么是Hadoop Hive?Hadoop Hive是一个开源工具,用于在Hadoop集群上进行数据仓库和分析操作。

它提供了一个类似SQL的语言,称为HiveQL,使得用户可以轻松地编写和执行各种查询。

2. Hive与HBase有什么区别?Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,适用于处理结构化和半结构化数据,并支持SQL查询。

而HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库,适用于处理海量的非结构化数据,并提供了对实时读写的支持。

3. 什么是Hive元数据?Hive元数据是描述Hive表结构和数据位置的信息。

它包含了表的名称、列名、数据类型、分区信息等。

元数据存储在一个关系数据库(如MySQL)中。

4. Hive的查询语言是什么?Hive查询语言称为HiveQL,它与传统SQL很类似,但也有一些区别。

HiveQL支持SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等常见的SQL操作,同时还提供了自定义函数和表达式的功能。

5. Hive的表可以有多少列?Hive的表可以有很多列,但由于Hive的设计初衷是用于处理大规模的数据集,因此在实际应用中,表的列数应该适度控制,以免对查询性能产生不利影响。

6. Hive中的分区是什么?Hive中的分区是指将表的数据按照某个特定的列进行逻辑划分。

分区可以帮助提高查询性能,例如根据日期分区可以只查询某个时间范围内的数据。

7. Hive表的分桶是什么?Hive表的分桶是指将表的数据按照某个列的哈希值进行物理划分。

分桶可以让查询更加精确和高效,例如通过将数据按照用户ID进行分桶,可以在查询某个用户的数据时仅扫描相应的桶。

hive遵循的标准

hive遵循的标准

hive遵循的标准# 在大数据生态系统中使用Hive进行数据分析大数据时代的到来,为数据分析提供了更多的机会和挑战。

在众多的大数据工具中,Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,被广泛应用于数据存储、管理和分析。

本文将介绍Hive的基本概念、使用方法和优势,以及在数据分析中如何使用Hive进行常见的数据操作和查询。

## 1. Hive的基本概念和使用方法Hive是一个开源的数据仓库工具,它提供了类似于SQL的查询语言(称为HiveQL),使得数据分析师可以使用熟悉的SQL语法进行数据查询和分析。

Hive 底层基于Hadoop的分布式文件系统(HDFS),将数据存储在分布式环境中,支持海量数据的处理和存储。

使用Hive主要涉及以下几个概念:- 表(Table):Hive中的数据存储单位,类似于关系数据库中的表,具有字段和记录。

- 分区(Partition):表中的分区,可以根据某个字段对数据进行分组存储,提高查询效率。

- 分区表(Partitioned Table):根据分区字段划分的表,可以根据分区字段进行数据查询和分析。

- 外部表(External Table):在Hive中定义的表,实际数据存储在外部文件系统中,如HDFS或S3。

- HiveQL:Hive提供的查询语言,类似于SQL,可以进行数据查询、过滤、聚合等操作。

使用Hive进行数据分析的基本步骤如下:1. 创建表:使用HiveQL创建表,定义表的字段类型和分区。

2. 加载数据:将数据加载到Hive表中,可以使用LOAD DATA命令或INSERT INTO SELECT语句。

3. 数据查询:使用HiveQL进行数据查询和分析,可以进行数据过滤、排序、聚合等操作。

4. 数据导出:将查询结果导出到文件或其他存储系统中,如HDFS、HBase等。

## 2. Hive在数据分析中的优势Hive具有以下几个在数据分析中的优势:- 灵活查询语言:HiveQL类似于SQL语法,熟悉SQL的数据分析师可以快速上手,并利用已有的SQL技能进行数据查询和分析。

HBASE-HIVE集成

HBASE-HIVE集成

HBASE-HIVE集成一、准备环境前提条件已经安装好了hbase,hive检测hive/lib目录下是否含有:hive-hbase-handler-版本.jar(通过此文件和hbase通信)二、拷贝文件进入hbase的lib目录下,拷贝如下文件到:hive的lib目录下hbase-client-0.98.0-hadoop2.jarhbase-common-0.98.0-hadoop2-tests.jarhbase-common-0.98.0-hadoop2.jarhbase-protocol-0.98.0-hadoop2.jarhbase-server-0.98.0-hadoop2.jarhtrace-core-2.04.jar启动hive,以上整合完成三、假定Hbase中已经存在如下表:表名:testTable列簇:f列:ip列:url需要在hive中创建一个外部表,指向hbase语句如下:CREATE EXTERNAL TABLE log2 (key String ,url string,ip string)STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f:url,f:ip") TBLPROPERTIES("" = "log");四、解释:Log2: 表示hive的外部表名字key:必须有在创建hive/hbase相关联的表时,hbase表结构默认会有一个字段key,如果没有一个显示的字段'key'那么在创建表的进修,会自己创建,这样hive对应的表就会出现问题,所以在hive 对应的表里一定要加上key这个字段,为了避免这个问题,在hbase表结构里可以显示的添加'key'字段,这样不容易出问题。

spark、hive、impala、hbase、gbase在结构化数据方面查询原理对比

spark、hive、impala、hbase、gbase在结构化数据方面查询原理对比

spark、hive、impala、hbase、gbase在结构化数据方面查询原理对比(含parquet/orc)这几天恰巧来了4台服务器,还没有正式使用,所以赶紧加班安装调试了hadoop + spark 。

以前也玩过spark,但这次玩,是因为spark从1.4版本后使spark sql独立出来,想必一定不赖;另外,还支持DataFrame,底层存储支持parquet,甚至orc file。

一、parquet 和orc 对比我专门查了查parquet 和orc,网上很多,我只说关键的。

1、parquet 和orc 都是用于存储数据的底层格式,都是列式的。

不难想象,对于单查某一个或2个列,因为不涉及其他列,所以速度会很快。

2、都能实现列压缩。

如连续3个一样的数据放在一起,他们可以只写一遍,标示上为3次即可。

压缩不压缩,我倒不怕空间浪费,关键是因为减小了体积,所以查询速度势必加快,所以这是好的。

3、在一定体积内(无论多少行),都是放在一起的,所以他们列式的前提,是先多行在一起,然后在多行内的列独立。

4、不同:orc 格式,在文件头有一个粗粒度索引,如此列的最大值和最小值。

如果您查询的值不在此列包,则跳过不查,所以orc格式在查询结果不大的情况下,会速度快很多。

而parquet则没有此特征。

5、parquet 不支持Update,不支持ACID。

二、spark 和hive先说好的:如果查询结果非常大,且需要将这些大的查询结果来回倒腾对比,建议使用spark。

spark的DataFrame也很好使,且支持lambda表达式,是完全的程序员式的数据检索方式,很符合我的风格要求(.NET早就有了)。

还有,可以将DataFrame结果存储为parquet,甚至orc。

但结果很让我失望,我想将结果存储为orc,但他要求先配置hive,要知道,安装一个spark就很得先安装hadoop,都是难安装的主,再安装hive,所以他们之间会很复杂,出错后,很难找原因。

Hbase和Hive的特点和应用场景

Hbase和Hive的特点和应用场景

Hbase和Hive的特点和应⽤场景⼀、Hbase是什么?Hbase是⼀个架构在Hdfs⽂件系统上的列式存储,是开源的,分布式,⾯向列的数据库。

适合于⾮结构化数据存储的数据库。

Hbase是⼀个⾼可靠、⾼性能、⾯向列、可伸缩的分布式存储系统,可以在廉价的PC Server搭建⼤规模结构化存储集群。

1、HBase位于Hadoop⽣态系统的结构化存储层。

2、HDFS作为其底层的⽂件存储3、MapReduct为Hbase提供⾼性能的计算能⼒4、Zookeeper为HBase提供了稳定的服务和failover的能⼒⼆、Hive是什么?hive是⼀个基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具。

可以将结构化数据映射为⼀张数据库表,并且提供sql的查询能⼒,可以将sql换换为MapReduce任务进⾏。

1,⽤户接⼝,hive主要有三个接⼝,CLI(CLI启动的时候会同时⽓筒⼀个Hive的副本),Client(hive的客户端,连结hive server),web UI(通过浏览器访问)2,元数据存储,hive将元数据存储在数据库中如:mysql。

3,Driver(解释器、编译器、优化器、执⾏器):完成词法分析,语法分析,优化,编译,优化以及查询计划的⽣成,随后由MapReduce使⽤。

4,Hadoop ,hive的数据存储在Hdfs中。

⼤部分的查询由MapReduce完成。

三、Hbase和Hive的差别是什么以及各⾃的使⽤场景是什么?Hbase和Hive ⼆者都是以Hdfs为⽂件存储。

Hbase⽀持列扩展,可以对单元格修改。

采取K-V的设计,因此查询效率⽐较⾼,⼀般⽤于延迟忍耐低的场景;还有就是经常需要扩展属性,修改属性场景。

Hbase的查询⼀般通过命令窗⼝进⾏,语句⽐较负责,但是hive的采⽤标准的sql语法,门槛低,上⼿简单。

当然Hbase也有Phoenix可以去⽀持 sql这样的语法操作。

1、hbase具体的应⽤场景:千万并发、PB存储、KV基础存储、动态列、强同步、稀疏表、⼆级索引、SQL对象存储:头条类、新闻类的的新闻、⽹页、图⽚存储在HBase之中,⼀些病毒公司的病毒库也是存储在HBase之中。

hadoop、hbase、hive版本对应关系查找表 - 文档

hadoop、hbase、hive版本对应关系查找表 - 文档

很多刚入门的同学找不到版本对应关系,这里从官网整理下来,供大家参考hadoop、hbase、hive版本对应关系问题导读:网上很多同学都找不到hbase、hive、hadoop的对应关系,这里整理一下1.hadoop2.X与hbase、哪些版本对应?2.hadoop2.X与hive哪些版本对应?hadoop、hbase、hive版本对应关系查找表hadoop与hive版本对应关系hive版本0.13.1支持hadoop版本Hadoop 0.20.x, 0.23.x.y, 1.x.y, 2.x.yhive版本0.13.0支持hadoop版本Hadoop 0.20.x, 0.23.x.y, 1.x.y, 2.x.yhive版本0.12.0支持hadoop版本Hadoop 0.20.x, 0.23.x.y, 1.x.y, 2.x.yhive版本0.11.0支持hadoop版本Hadoop 0.20.x, 0.23.x.y, 1.x.y, 2.x.yhive版本0.10.0支持hadoop版本Hadoop 0.20.x, 0.23.x.y, 1.x.y, 2.x.yhadoop1.2+hbase0.95.0+hive0.11.0会产生hbase+hive的不兼容,创建hive+hbase的关联表就会报pair对异常。

hadoop1.2+hbase0.94.9+hive0.10.0 没问题,解决了上个版本的不兼容问题。

hadoop-1.0.3+hive-0.9.0+hbase-0.92.0兼容hadoop2.2+hbase0.96+hive0.12兼容(有些小问题,可能需要一些补丁)hadoop2.2+hbase0.96+hive0.13兼容(应该兼容)Hadoop 与hbase支持版本S = 支持并且测试,X = 不支持,NT = 应该可以,但是没有测试.HBase-0.92.x HBase-0.94.x HBase-0.96.x HBase-0.98.x[a]HBase-1.0.x Hadoop-0.20.205S X X X X Hadoop-0.22.x S X X X X Hadoop-1.0.0-1.0.2[c]X X X X X Hadoop-1.0.3+S S S X X Hadoop-1.1.x NT S S X X Hadoop-0.23.x X S NT X X Hadoop-2.0.x-alpha X NT X X X Hadoop-2.1.0-beta X NT S X X Hadoop-2.2.0X NT [d]S S NT Hadoop-2.3.x X NT S S NT Hadoop-2.4.x X NT S S S Hadoop-2.5.x X NT S S S[a] Support for Hadoop 1.x is deprecated.Hadoop 1.x is NOT supported[c] HBase requires hadoop 1.0.3 at a minimum; there is an issue where wecannot find KerberosUtil compiling against earlier versions of Hadoop.[d] To get 0.94.x to run on hadoop 2.2.0, you need to change the hadoop 2and protobuf versions in the pom.xml: Here is a diff with pom.xml changes:1.$ svn diff pom.xml2.Index: pom.xml3.===================================================================4.--- pom.xml (revision 1545157)5.+++ pom.xml (working copy)6.@@ -1034,7 +1034,7 @@7. <slf4j.version>1.4.3</slf4j.version>8. <log4j.version>1.2.16</log4j.version>9. <mockito-all.version>1.8.5</mockito-all.version>10.- <protobuf.version>2.4.0a</protobuf.version>11.+ <protobuf.version>2.5.0</protobuf.version>12. <stax-api.version>1.0.1</stax-api.version>13. <thrift.version>0.8.0</thrift.version>14. <zookeeper.version>3.4.5</zookeeper.version>15.@@ -2241,7 +2241,7 @@16. </property>17. </activation>18. <properties>19.- <hadoop.version>2.0.0-alpha</hadoop.version>20.+ <hadoop.version>2.2.0</hadoop.version>21. <slf4j.version>1.6.1</slf4j.version>22. </properties>23. <dependencies>The next step is to regenerate Protobuf files and assuming that the Protobuf has been installed:Go to the hbase root folder, using the command line;Type the following commands:$ protoc -Isrc/main/protobuf --java_out=src/main/java src/main/protobuf/hbase.proto$ protoc -Isrc/main/protobuf --java_out=src/main/java src/main/protobuf/ErrorHandling.protoBuilding against the hadoop 2 profile by running something like the following command:$ mvn clean install assembly:single -Dhadoop.profile=2.0 -DskipTestsReplace the Hadoop Bundled With HBase!Because HBase depends on Hadoop, it bundles an instance of the Hadoop jar under its lib directory. The bundled jar is ONLY for use in standalone mode. In distributed mode, it is critical that the version of Hadoop that is out on your cluster match what is under HBase. Replace the hadoop jar found in the HBase lib directory with the hadoop jar you are running on your cluster to avoid version mismatch issues. Make sure you replace the jar in HBase everywhere on your cluster. Hadoop version mismatch issues have various manifestations but often all looks like its hung up.由于管网随时更新,这里附上管网:https:///book/configuration.html#h adoop本文链接:/thread-8683-1-1.html对于云技术、大数据爱好者、可以关注:about云腾讯认证空间,每天更新最新内容,经典文章/278595437/mainabout云官方群39327136、371358502、322273151云计算爱好者群惯用手机可以关注微信:云资源、云技术、疑问解答邮件订阅地址:/cgi-bin/qf_invite?id=5e272bf95516e801681caf0fda5304dcadda1f67b4bbe4d8淘宝云技术入门、hadoop、openstack及其它视频:/?v=1。

Hive和HBase的区别

Hive和HBase的区别

Hive和HBase的区别:都是架构在Hadoop之上的。

都是用Hadoop作为底层存储。

Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReducejobs编写工作批处理系统。

HBase是为了弥补Hadoop不支持实时操作。

想象在操作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。

(1)Hive构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库(不是数据库)。

可以看作是用户编程接口。

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,这种语言经过编译最终被转化为Map/Reduce作业。

(MapReduce开发人员也可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持Hive做更复杂的数据分析)。

但是,尽管Hive提供了SQL查询功能,但是Hive 不能够进行交互查询,因为它只能在Hadoop上批量的执行。

Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。

运行Hive查询会花费很长时间,因为它默认遍历表中所有的数据。

但是,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。

分区允许在数据集上运行过滤查询,这些数据集存储在不同的文件夹内,查询的时候只遍历指定文件夹(分区)中的数据。

例如,这种机制可以用来只处理在某一个时间范围内的文件,只要这些文件名中包含了时间格式。

例如:用来计算趋势或者网站的日志,前提是该来文件名包含日期信息。

Hive必须提前用预先定义好的Schema,将文件和目录映射到列。

Hive中的表是纯逻辑的。

Hive本身并不存储和计算数据,完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive 用HDFS存储文件,用MapReduce执行计算。

遵从JDBC的Hive不但可以让具有SQL知识的用户来间接执行MapReduce 作业,同时里面也整合了目前基于SQL的操作工具。

通过不尽相同的Hive分区方法,其遍历读取的数据量也是能够有所限制的。

hadoopmapreducehive及数据仓库总结和体会

hadoopmapreducehive及数据仓库总结和体会

hadoopmapreducehive及数据仓库总结和体会随着大数据时代的到来,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。

在这个背景下,Hadoop、MapReduce 和Hive 等技术应运而生,为企业提供了高效、可靠的数据处理和分析能力。

本文将简要介绍这些技术,并分享作者在实践中的体会和总结。

一、背景介绍互联网的迅速发展带来了海量数据,传统数据处理技术已无法满足日益增长的数据处理需求。

为了解决这一问题,Hadoop、MapReduce 和Hive 等大数据技术应运而生。

二、Hadoop、MapReduce、Hive 简介1.Hadoop:Hadoop 是一个分布式计算框架,具有高可靠性、高可扩展性和高效性等特点。

Hadoop 的核心组件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。

2.MapReduce:MapReduce 是一种编程模型,用于大规模数据处理。

它将数据分为Mapper 和Reducer 两个阶段,分别进行数据处理和结果汇总。

3.Hive:Hive 是一个基于Hadoop 的数据仓库工具,可以简化大数据处理和分析过程。

Hive 提供了类SQL 的查询语言——HiveQL,用户可以轻松地实现数据汇总、筛选和统计等功能。

三、数据仓库概述数据仓库是一个集中存储、管理、分析大量结构化和半结构化数据的系统。

数据仓库的主要组成部分包括数据源、数据存储、数据处理和数据展示。

在实际应用中,数据仓库可以帮助企业实现数据整合、提高数据质量、支持数据分析和决策等目标。

四、实践体会与总结1.实践体会:在实际项目中,Hadoop、MapReduce 和Hive 等技术为我们提供了强大的数据处理能力。

通过这些技术,我们可以快速地完成海量数据的处理和分析任务,为企业带来丰富的业务价值。

2.总结:大数据技术在现代企业中的应用日益广泛,掌握Hadoop、MapReduce 和Hive 等技术对数据处理和分析具有重要意义。

hbase面试问题汇总

hbase面试问题汇总

hbase⾯试问题汇总⼀、Hbase的六⼤特点:(1)、表⼤:⼀个表可以有数亿⾏,上百万列。

(2)、⽆模式:每⾏都有⼀个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同⼀个表中的不同⾏的可以有截然不同的列。

(3)、⾯向列:HBase是⾯向列的的存储和权限控制,列族独⽴索引。

(4)、稀疏:空(null)列并不占⽤空间,表可以设计的⾮常稀疏。

(5)、数据类型单⼀:HBase中的数据都是字符串,没有类型。

(6)、数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号⾃动分配,是单元格插⼊时的时间戳。

⼆、Hbase与Hive的对⽐:(1)、整体对⽐:(2)、Hive是⼀种构建在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上⾯的数据。

HBase能够在它的数据库上⾯实时运⾏,HBase被分区为表格,表格有进⼀步分割为列簇,列族必须需要⽤schema定义。

⼀个列簇可以包含很多列,每个key/value在HBase中都被定义成⼀个cell,每⼀个cell都有⼀个rowkey,⼀个columnFamily,⼀个value值,⼀个timestamp。

rowkey不能为空且唯⼀。

(3)、Hive把HQL解析成MR程序,因为它是兼容JDBC,所有可以和很多JDBC程序做集成,它只能做离线查询,不能做实时查询,默认查询Hive是查询所有的数据,这个可以通过分区来控制。

HBase通过存储的key/value来⼯作的,它⽀持主要的四种操作,增删改查。

(4)、Hive⽬前不⽀持更新操作,花费时间长,必须要先设置schema将⽂件和表映射,Hive和ACID不兼容。

HBase必须需要zk的⽀持,查询语句需要重新学,如果要使⽤sql查询,可以使⽤Apache Phonenix,但会以schema作为代价。

(5)、Hive适⽤于⼀段时间内的数据进⾏分析查询,HBase适⽤于⼤规模数据的实时查询。

hive 编程指南 读书笔记

hive 编程指南 读书笔记

hive 编程指南读书笔记Hive 是一种在 Hadoop 平台上运行的数据仓库基础设施,它提供了一个类似于 SQL 的查询语言,使用户能够方便地处理大规模的结构化和半结构化数据。

本文是笔者对《Hive 编程指南》一书的读书笔记,主要总结了其中的重要概念、特性和最佳实践。

一、Hive 的基本概念和体系结构Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库基础设施,它提供了一个简单、交互式的查询语言 HiveQL,让用户可以像使用 SQL 一样查询和分析大规模的数据。

Hive 的体系结构主要包括元数据、存储和执行引擎三个部分。

1. 元数据Hive 的元数据是指描述数据和表结构的信息,它存储在关系型数据库中,如 MySQL、Derby 等。

元数据包括数据库、表、分区、列、分桶等对象的定义,Hive 使用元数据来处理查询和优化执行计划。

2. 存储Hive 的存储主要依赖于 Hadoop 的文件系统 HDFS。

数据以文件的形式存储在HDFS 中,并通过表的分区和分桶等方式进行组织和管理。

此外,Hive 还支持压缩和索引等技术,以提高数据存储和查询的效率。

3. 执行引擎Hive 的执行引擎将用户的 HiveQL 查询转化为 MapReduce 程序并提交到 Hadoop 集群上执行。

Hive 支持多种执行引擎,如传统的MapReduce、Tez、Spark 等,用户可以根据实际需求选择适合的执行引擎。

二、Hive 数据模型和表操作1. 数据模型Hive 的数据模型是基于表的,它把数据组织成一张张类似于关系数据库中的表。

每张表由一组列组成,每列具有一个唯一的名称和数据类型。

Hive 支持的数据类型包括基本类型(INT、STRING、DOUBLE 等)和复杂类型(ARRAY、MAP、STRUCT 等)。

2. 表的创建和加载数据在 Hive 中,可以通过 HiveQL 语句来创建表和加载数据。

创建表时需要指定表的名称、列的名称和数据类型等,同时可以定义表的分区和分桶等属性。

浅谈Hbase多版本存储

浅谈Hbase多版本存储

浅谈Hbase多版本存储
我们知道hbase是一个多版本的管理系统,在0.96的版本之前默认每个列是3个version,在hbase 0.96之后每个列是1个version,所谓的version其实就是同一条数据插入不同的时间戳来实现的,在hbase底层的存储是基于时间戳排序的,所以每次我们查到的数据都是最新的版本,除非我们指定了要读取特定的时间范围的数据。

先看下Hbase里面Put和Delete命令的api:
Put:
Delete:
如上,常用的pu和delete方法基本都是第一个,默认我们使用Put命令插入一条数据后,它的时间戳取的是当前时间戳,当然我们也可以自己设置时间戳,但是我建议不要随便设置这个时间戳,设置的不对有可能引起一些莫名奇妙的问题,刚才说过hbase在读取的时候是按时间降序排序的,每次读取到的都是最新的,那么假如在put的时候设置这个时间戳为Long.MAXV ALUE,那么后面你在插入,删除或者更新的时候没有传入时间戳,那么你就会惊奇的发现插入,删除,更新全部失效,为什么?
因为你该次操作的时间戳小于Long.MAXV ALUE,而且你的version只有一个,所以hbase 认为一个旧的版本是不能覆盖新的版本的,同样删除也是,你会发现无论你执行多少次删除命令,该条数据就是不能够被删除掉。

注意,在上面的api中Put和Delete的第二个方法都是带时间戳的,大家不要误解,这个时间戳不是rowkey的,它这个时间戳是给下面的column用的,也就是说如果插入一行数据,这行数据中有多个列簇,每个列簇下面都有多个列的话,而且他们的时间戳都一样,那么我就可以直接在put的第二个参数指定,而不需要在每个column上指定,当然如果我们在column上也指定了时间戳,那么默认优先使用column上的时间戳。

Hive的HBase存储接口

Hive的HBase存储接口

编译和使用hive-hbase-handler.jar简介:从6.0版本以后,hive推出了storage-handler,用于将数据存储到HDFS以外的其他存储上。

并方便的通过hive进行插入、查询等操作。

同时hive提供了针对Hbase的hive-hbase-handler。

这使我们在使用hive节省开发M/R代码成本的同事还能获得HBase的特性来快速响应随机查询。

但是,hive自带的hive-hbase-handler是针对特定版本的Hbase的,比如,0.7.0版本的hive 编译时使用的是0.89.0版本的Hbase,0.6.0版本的hive默认使用0.20.3版本的hbase进行编译。

如果能够找到对应的版本,可以跳过编译的步骤直接使用。

不过,我们现状已经找不到这些版本的Hbase与之配合使用了。

所以只好自己来编译这个jar包。

注:使用不匹配的版本,一些功能会发生异常。

笔者尝试过hive-0.6.0和hbase0.20.6版本配合使用而没有重新编译storage-handler组件,发现在hive中查询HBase表存在问题。

准备:编译这个jar包需要hadoop和hbase的相关jar包和hive的hbase-handler代码。

我是在windows 上使用eclipse进行编译的。

使用的各个软件的版本如下:Java1.6(1.5版本及以上均可)Eclipse-3.2.1hadoop-0.20.2hbase-0.20.6hive-0.6.0将所需的代码和jar包放如eclipse中编译,并导出jar包即可。

将生成的jar包和我们使用的hbase-0.20.6.jar、hbase-0.20.6-test.jar放入hive的lib目录下替换原有jar包。

注意:hive的0.6.*版本和hbase的0.20.*版本对应,0.7.*版本和hbase的0.8*~0.9*对应,因为hive0.7.*的hbaseHandler会需要Hbase的0.8*以后版本中定义的一个ZooKeeperConnectionException在以前的版本中没有该类,所以会找不到类。

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[hadoop@hadoop hive]$ hive
/usr/local/hadoop/hive/bin/hiv e: line 72: [: /usr/local/hadoop/hive/lib/hive-exec-0.8.1.jar: binary operator expected
/usr/local/hadoop/hive/bin/hiv e: line 82: [: /usr/local/hadoop/hive/lib/hive-metastore-0.8.1.jar: binary operator expected
/usr/local/hadoop/hive/bin/hiv e: line 88: [: /usr/local/hadoop/hive/lib/hive-cli-0.8.1.jar: binary operator expected
/usr/local/hadoop/hive/bin/ext/util/execHiveCmd.sh: line 21: [: /usr/local/hadoop/hiv e/lib/hive-cli-0.8.1.jar: binary operator expected
Exception in thread "main" ng.ClassNotFoundException: /usr/local/hadoop/hive/lib/hiv e-cli-0/9/0-SNAPSHOT/jar at jav ng.Class.forName0(Native Method)
at jav ng.Class.forName(Class.java:247)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.jav a:149)
在H ive的Lib目录下多拷贝了一下名称前缀相同的Jar文件,导致hive脚本中if语句判断出错,删除多余的j ar包后,解决。

网上找到的原因
thats because /myfilelocationpath/temp/bingof ile* will return more than one f ile name and if can't test all at once.. so its better go f or f or loop..
参考官方文档的描述,带参数启动hive,注意中划线—的使用
$HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-0.9.0.jar,
$HIVE_HOME/lib/hbase-0.92.0.jar, $HIVE_HOME/lib/zookeeper-3.3.1.jar -hiveconf
hbase.master=localhost:60000
参考文献:
https:///confluence/display/Hive/HowToContribute
https:///confluence/display/Hive/GettingStarted+EclipseSetup
CentOS安装TortoiseSVN svn 客户端
/bsdgo/blog/item/cc144fd62ca094dc50da4bae.html
linux centos 安装eclipse
/yuzhi2217/blog/item/eb7f2ff4157ada70dcc47455.html
Installing Apache Ant
/manual/install.html#librarydependencies
http://i-proving.ca/space/Technologies/Ant+Tutorial
官方关于Hive和HBASE集成的文档描述
https:///confluence/display/Hive/HBaseIntegration
$HIVE_SRC/build/dist/bin/hive
Apache Dow nload Mirrors
/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
Hive的官方起步文档
https:///confluence/display/Hive/GettingStarted
hive没有直接插入一条数据的s ql,不过可以通过其他方法实现:
假设有一张表B至少有一条数据,我们想向表A(int,s tring)中插入一条数据,可以用下面的方法实现:
from B
ins ert table A select 1,‘abc’ limit 1;。

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