今天给各位分享hbase写入速度测试的知识，其中也会对hbase写入速度优化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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hive支持频繁数据更新
如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。
数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。数据规模：Hive存储的数据量超级大，而MySQL只是存储一些少量的业务数据。
不是。Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计
1、必须在设计上保证RowKey的之一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。rowkey：行键设计的三个原则之一必须在设计上保证其之一性。
2、必须在设计上保证RowKey的之一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。
3、目前针对这种较大KeyValue写入性能较差的问题还没有直接的解决方案，好在社区已经意识到这个问题，在接下来即将发布的下一个大版本HBase 0.0版本会针对该问题进行深入优化，详见 HBase MOB ，优化后用户使用HBase存储文档、图片等二进制数据都会有极佳的性能体验。
4、排序 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。
5、我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从 左到右比 大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符。
6、SSH守护程序是安全的，因为它对消息进行加密。换言之，侦听网络的用户读不到SSH客户端与服务器之间传递的消息，这在像Internet这样公共网络中是非常必要的。HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的之一性。
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