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Hadoop数据库

Hadoop数据库相关知识

  • HBase shell 命令介绍
    HBase shell是HBase的一套命令行工具,类似传统数据中的sql概念,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况。安装完HBase之后,如果配置了HBase的环境变量,只要在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面,HBase的搭建可以参考我的上一篇文章:hbase分布式集群搭建 HBase介绍 HBase简介 HBase的名字的来源于Hadoop database,即hadoop数据库,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,而且它是基于列的而不是基于行的模式。 HBase是一个分布式的、面
  • HBase 和 Hive 的差别是什么,各自适用在什么场景中?
    Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。一、区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算。通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据,通俗点来说,就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本,包括各列数据名称,数据类型是什么等,方便我们处理数据,当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据,如Spark SQL、Impala等;基于第一点,通过SQL来处理和计算HDFS的数据,Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据;二、关系在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数
  • Hadoop与常见数据库的区别
    想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中,但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。这时候我们想到了读写分离,使用Master/salve架构,使用Master负责写操作,使用几个Salve负责写操作。但是随着压力增大,Master节点压力也变大,一般我们采用的是进行垂直分库,就是将没有逻辑关系的数据表,分布在不同的数据库中。当数据一直增大导致一张表的数据会特别大,这样也会使得一个数据表的查询变得特别慢,我们只能采取的水平分区的办法,将一个表的数据量限制在10W,来减轻库的压力。毕竟不是最终的解决办法,不能解决数据一直激增的存储问题。Hadoop是通过集群的方式,即通过增加机器的方式解决了数据的存储问题。目前oracle虽然可以搭建集群 但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢 且对机器性能要求很高。SQL数据库和Hadoop 区别用向外扩展代替向上扩展Hadoop
  • 数据库和数据仓库你应该知道的
    问题导读: 什么是数据仓库 数据仓库与数据库的区别 数据仓库的适用场景 Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知,它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库,它与我们经常使用的数据库有什么不同呢? 什么是数据仓库 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向数据分析的集成化数据环境,它可以通过对大量数据进行分析从而得出分析报告并提供决策支持。需要注意的是,数据仓库本身并不生产数据,同时也不消费数据,它的数据来源于外部,

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