本篇文章给大家谈谈hbase和hive有什么区别，以及hbase和hive怎么配合使用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、统计HBase表行数的四种方式
- 2、大数据专业主要学什么?
- 3、HDFS和本地文件系统文件互导
- 4、hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
- 5、hvie与关系型数据库有什么区别
统计HBase表行数的四种方式
有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。
访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
hbase运行方式：standalonedistrubited 单节点和伪分布式？单节点：单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景：存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。
主要体现在以下几个方面：数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
大数据专业主要学什么?
大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
大数据专业主要学习数据结构、数据库、大数据分析、机器学习等相关知识。详细解释如下： 数据结构与数据库 大数据专业的基础是数据结构和数据库。数据结构研究数据的组织方式，如何高效地进行数据的存储和访问。
大数据专业主要学习以下内容： 数学基础 大数据专业的基础是数学。学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，以便理解数据的本质和变化。这些数学知识在处理和分析大数据时起到关键作用。 计算机科学与技术 大数据与计算机科技紧密相连。
大数据专业主要学习数据处理、大数据分析、机器学习等相关领域的知识。数据处理 在大数据专业中，数据处理是核心课程之一。学生需要掌握数据清洗、数据整合和数据仓库等技术，以便有效地管理和处理海量数据。数据清洗涉及数据去重、缺失值处理、异常值检测等内容，确保数据的准确性和一致性。
HDFS和本地文件系统文件互导
如何将hbase中的数据导出到hdfs 1 HBase本身提供的接口 其调用形式为：1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。
Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。
列出文件和目录hadoop fs -ls /dir 用于列出根目录下的内容，若需递归列出，可使用 hadoop fs -ls -R /dir。 文件上传（put）确保目标文件夹存在，如 hadoop fs -put --hdfs dir，或上传从键盘输入的文件，但不能覆盖已存在的文件。
hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
1、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。
2、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。 二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。
3、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。
4、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。
5、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。要是生产的话基于HBase做分析基本不可用。
6、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本身就不支持。
hvie与关系型数据库有什么区别
hive与关系型数据库的区别数据加载 关系数据库：表的加载模式是在数据加载时候强制确定的（表的加载模式是指数据库存储数据的文件格式），如果加载数据时候发现加载的数据不符合模式，关系数据库则会拒绝加载数据，这个就叫“写时模式”，写时模式会在数据加载时候对数据模式进行检查校验的操作。
设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。
数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。
全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。
其实没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。
hive sql和mysql区别如下：Hive采用了类SQL的查询语言HQL（hive query language）。除了HQL之外，其余无任何相似的地方。Hive是为了数据仓库设计的。
关于hbase和hive有什么区别和hbase和hive怎么配合使用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
