测试分类 HiBench共计19个测试方向,可大致分为6个测试类别:分别是micro,ml(机器学习),sql,graph,websearch和streaming. 2.1 micro Benchmarks 排序(sort)此工作负载对其文本输入数据进行排序,该数据是使用RandomTextWriter生成的. 词频统计(wordcount)此工作负载计算输入数据中每个单词的出现次数,这些单词是使用RandomTextWriter生成的.它代表了一种典型的MapReduce作业. TeraSor

Hbase总结(一)-hbase命令 下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令,我列出了几个常用的HBase Shell命令,如下: 名称 命令表达式 创建表 create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' 添加记录 put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' 查看记录 get '表名称', '行名称' 查看表中的记录总数 count  '表名称' 删除记录 delete  '表名' ,'行名称' , '列名称' 删除一张表 先要屏蔽该表,才能对

1.hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2.hive是面向行存储的数据库. 3.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4.HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 5.hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6.hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存has

区别: 1. Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库,通过HQL查询存放在HDFS上的数据,不能交互查询.HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上,可以交互查询. 2. Hive只是一种类SQL的引擎,运行MapReduce任务,不能更新数据.Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库,可以增删改查. 3. Hive表的创建类似MySQL,需要定义表和列.Hbase的schema仅仅有表格和列簇就足够了. 4. Hive适合离线分

Language 在Hive中可以执行  插入/删除 等操作,但是Pig中我没有发现有可以 插入 数据的方法,请允许我暂且认为这是最大的不同点吧. Schemas Hive中至少还有一个“表”的概念,但是Pig中我认为是基本没有表的概念,所谓的表建立在Pig Latin脚本中,对与Pig更不要提metadata了. Partitions Pig中没有表的概念,所以说到分区对于Pig来说基本免谈,如果跟Hive说“分区”(Partition)他还是能明白的. Server Hive可以依托于Thr

Hive是为简化编写MapReduce程序而生的,使用MapReduce做过数据分析的人都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本一样.在这种情况下,就需要Hive这样的用户编程接口.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖於HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑表,就是些表的定义等,也就是表的元数据.使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉,转换成本低,类似作用的Pig就不是SQL.   HBase为查询而生的,它通过组织起节点内所有机器的内存,提供一个超大的内存Has

Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务.Pig可加载数据.表达转换数据以及存储最终结果.Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件).同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换. Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.Hive添加数据的结构在HDFS(hive superimposes structure on data in HDFS),并允许使用类似于SQL语法进行数据查询.与Pig一样,Hive的核心功能是可扩展的. Hive更适合

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,他们内部搭建了数据

Hive是什么! 一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,

使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包

run.sh #!/bin/bash # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. # The ASF licenses th

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

一.关于Pig:别以为猪不能干活 1.1 Pig的简介 Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算.Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口. Compare:相比Java的MapReduce API,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,与MapReduce相比,Pig提供了更丰富的数据结构,一般都是多值和嵌套的数据结构.

1.pig与hive的区别 pig和hive比较类似的,都是类sql的语言,底层都是依赖于hadoop    走的mapreduce任务.    pig和hive的区别就是,想要实现一个业务逻辑的话,使用pig需要一步一步操作    而使用hive的话一条SQL就可以搞定.    如果想在很短时间内获取一个比较复杂的业务逻辑处理结果的话,建议使用pig.    如果需要定时执行的一些任务,建议使用hive. 2:pig和mapreduce对比 pig优点:针对一些基本的处理逻辑,已经做好了封装,

一.HBase的特点是什么 1.HBase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理. 2.HBase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据. 3.HBase为null的记录不会被存储. 4.基于的表包含rowkey,时间戳,和列族.新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的版本. 5.HBase是主从架构.Hmaster作为主节点,Hregionserver作为从节点.   二.HBa

Kylin系列之二:原理介绍 2018年4月15日 15:52 因何而生 Kylin和hive的区别 1. hive主要是离线分析平台,适用于已经有成熟的报表体系,每天只要定时运行即可. 2. Kylin主要是MLOAP(多维在线分析平台).在线意味着提供快速的相应速度.主要适用于分析师不知道自己需要哪些数据,建立怎样的模型,需要不断的摸索,查询一致形成一个完整的模型和方案. 3. 通常的做法是在Kylin中进行数据的调研,探索,建立模型.形成固定模式后在hive中进行运行. 原理与架构 1.

hbase特点及简介: hbase源自于谷歌的三大论文之一 GFS -- hdfs MapReduce - MR BigTable - hbase hbase在以Hadoop为基础的生态圈中的地位 hbase和Hadoop的hdfs结合使用,构建在hdfs上的数据库(hbase为hdfs上的海量的结构化或非结构数据构建了层层的索引) 为存储在hdfs上的海量的数据提供存储及随机检索平台 可以与MapReduce.hive.spark等分析框架集成,为数据分析框架提供数据源 基于[列存储]的分布式

0. 说明 1. 简介 1.1 简介 基于 HDFS 的大表软件(实时数据库) 十亿行 x 百万列 x 上千个版本 版本是通过 mvcc 技术控制:multiple version concurrent control HBase 数据是以字节形式存储 HBase三大组件 1.客户端 2.主服务器 3. 区域服务器 Web UI s101:16010 1.2 HBase 与 Hive 的区别 HBase: 基于 HDFS 的数据库,随机访问和实时读写,本身不支持分析 Hive:基于 Hadoop

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有