开场白: 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 (Hive Storage Handlers), 大致意思如图所示: 口水: 对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣,有空来磋磨一下。
开场白:
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 (Hive Storage Handlers), 大致意思如图所示:
口水:
对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣,有空来磋磨一下。
一、2个注意事项:
1、需要的软件有 Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper,Hive与HBase的整合对Hive的版本有要求,所以不要下载.0.6.0以前的老版本,Hive.0.6.0的版本才支持与HBase对接,因此在Hive的lib目录下可以看见多了hive_hbase-handler.jar这个jar包,他是Hive扩展存储的Handler ,HBase 建议使用 0.20.6的版本,这次我没有启动HDFS的集群环境,本次所有测试环境都在一台机器上。
2、运行Hive时,也许会出现如下错误,表示你的JVM分配的空间不够,错误信息如下:
Invalid maximum heap size: -Xmx4096m
The specified size exceeds the maximum representable size.
Could not create the Java virtual machine.
解决方法:
/work/hive/bin/ext# vim util/execHiveCmd.sh 文件中第33行
修改,
HADOOP_HEAPSIZE=4096
为
HADOOP_HEAPSIZE=256
另外,在 /etc/profile/ 加入 export $HIVE_HOME=/work/hive
二、启动运行环境
1启动Hive
hive –auxpath /work/hive/lib/hive_hbase-handler.jar,/work/hive/lib/hbase-0.20.3.jar,/work/hive/lib/zookeeper-3.2.2.jar -hiveconf hbase.master=127.0.0.1:60000
加载 Hive需要的工具类,并且指向HBase的master服务器地址,我的HBase master服务器和Hive运行在同一台机器,所以我指向本地。
2启动HBase
/work/hbase/bin/hbase master start
3启动Zookeeper
/work/zookeeper/bin/zkServer.sh start
三、执行
在Hive中创建一张表,相互关联的表
CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz");
在运行一个在Hive中建表语句,并且将数据导入
建表
CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
数据导入
LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;
在Hive与HBase关联的表中 插入一条数据
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_1 SELECT * FROM pokes WHERE foo=98;
运行成功后,如图所示:
插入数据时采用了MapReduce的策略算法,并且同时向HBase写入,如图所示:
在HBase shell中运行 scan 'xyz' 和describe "xyz" 命令,查看表结构,运行结果如图所示:
xyz是通过Hive在Hbase中创建的表,刚刚在Hive的建表语句中指定了映射的属性 "hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val" 和 在HBase中建表的名称 "hbase.table.name" = "xyz"
在hbase在运行put命令,插入一条记录
put 'xyz','10001','cf1:val','www.javabloger.com'
在hive上运行查询语句,看看刚刚在hbase中插入的数据有没有同步过来,
select * from hbase_table_1 WHERE key=10001;
如图所示:
最终的效果
以上整合过程和操作步骤已经执行完毕,现在Hive中添加记录HBase中有记录添加,同样你在HBase中添加记录Hive中也会添加, 表示Hive与HBase整合成功,对海量级别的数据我们是不是可以在HBase写入,在Hive中查询 喃?因为HBase 不支持复杂的查询,但是HBase可以作为基于 key 获取一行或多行数据,或者扫描数据区间,以及过滤操作。而复杂的查询可以让Hive来完成,一个作为存储的入口(HBase),一个作为查询的入口(Hive)。如下图示。
呵呵,见笑了,以上只是我面片的观点。
先这样,稍后我将继续更新,感谢你的阅读。
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Apache Hive入门1
HBase入门篇4
HBase入门篇3
HBase入门篇2
HBase入门篇
–end–
原文地址:Hive入门3–Hive与HBase的整合, 感谢原作者分享。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

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