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hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。另一方面，HIVE原理上只是基本的SQL转义，换句话说，当你云计算规模上去后，HIVE优化的本质就是让你优化SQL，而不是HIVE多强。
运维效率低：Hive/HBase/Kylin基于Hadoop，Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障问题，即Hadoop体系中任何一个组件出现问题，都可能引起整个系统的不可用。使用传统的数仓对运维的要求非常高。
Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如，计算趋势或网站日志。HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集，然后将它们连接到相应的BI工具，进行相关报表展示。HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。
然后在存储之上有一个分布式的实时计算层，比如 Hive 或者 Spark SQL。用户用 Hive SQL 提交给计算层，计算层从存储里拉取出数据，进行计算之后返回给用户。这种大数据的玩法起初是因为 SQL 有很多 ad-hoc 查询是满足不了的，干脆让用户自己写 map/reduce 想怎么算都可以了。
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