首先介绍各个数据库: Redis: 传统数据库: HBase: Hive:

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

图解Nosql(hbase)与传统数据库的区别http://www.aboutyun.com/thread-7804-1-1.html(出处: about云开发) 问题导读:1.nosql数据库能否删除列2.nosql数据库如何删除一条记录3.nosql数据库列族和lieder区别是什么?4.nosql操作与传统数据库的操作区别在什么地方? 对于大多数做技术的人员,都知道我们传统数据库是什么样子的,那么如下图所示,我们操作的对象是行.也就是增删改查,都是以为对象. 1.传统数据库增加删除介绍 图

在说HBase之前,我想再唠叨几句.做互联网应用的哥们儿应该都清楚,互联网应用这东西,你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问,你面临的用户到底有多少,说不定今天你的用户还少,明天系统用户就变多了,结果您的系统应付不过来了了,不干了,这岂不是咱哥几个的悲哀,说时髦点就叫“杯具啊”. 其实说白了,这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的.从系统架构的角度来说,互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性,而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性.那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿.

在说HBase之前,我想再唠叨几句.做互联网应用的哥们儿应该都清楚,互联网应用这东西,你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问,你面临的用户到底有多少,说不定今天你的用户还少,明天系统用户就变多了,结果您的系统应付不过来了了,不干了,这岂不是咱哥几个的悲哀,说时髦点就叫“杯具啊”. 其实说白了,这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的.从系统架构的角度来说,互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性,而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性.那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿.

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,P

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

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

hive与hbase的联系与区别: 共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储. 他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase.hive.pig底层都是这样的.但整体来说hadoop还是比较快的,因为它是进行海量数据存储和分布式计算,这个速度已经很不错了. 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 . 3.想象

https://www.cnblogs.com/xubiao/p/5571176.html 原作者写的很好.. 这里面简单学习总结一下.. 都是bigdata的工具, 都是基于google的bigtable 的二次研发.基于hadoop作为底层存储. 区别在于 hive 是虚拟表 目的是将HSQL 解析成为 mapreduce 的jobs 进行 大数据的查询处理.因为是mapreduce的可能耗时比较久一些. 而hbase 是实际影响hadoop的物理文件的存储的, 类比key value 数据

1.Hive和HBase的区别 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,

http://niuzhenxin.iteye.com/blog/1706203   Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数

HDFS: HDFS是GFS的一种实现,他的完整名字是分布式文件系统,类似于FAT32,NTFS,是一种文件格式,是底层的. Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上.Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持. Hive: Hive不支持更改数据的操作,Hive基于数据仓库,提供静态数据的动态查询.其使用类SQL语言,底层经过编译转为MapReduce程序,在Hadoop上运行,数据存储在HDFS上. Hbase: Hbase是Hadoop database,即Hadoo

參考资料: (1) <OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There> (2) <The End of an Architectural Era>.VLDB 2007 越来越多的程序猿開始做移动App的开发,真正做底层系统开发的程序猿还是少数.看到国内数据库系统发展的资料不是非常多,我也把自己对当前数据库系统发展的认识写成博文, 和大家分享,希望能够互相学习. 数据库系统的最近发展和分类 随着操作系统发展趋于稳定(不包

区分 hdfs hbase hive hbase适用场景 收藏 八戒_o 发表于 11个月前 阅读 308 收藏 1 点赞 0 评论 0 摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景 Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoo

大家都知道,hive的SQL操作非常方便,但是查询过程中需要启动MapReduce,无法做到实时响应. hbase是hadoop家族中的分布式数据库,与传统关系数据库不同,它底层采用列存储格式,扩展性极高,响应时间也很快,当业务变化大时,可以作为mysql的补充. 幸运的是作为hadoop家族中比较成熟的两个组件,hive和hbase可以进行互操作,在hive可以创建基于hbase的外部表,这样既可以用到hbase的高效响应,也可以用到hive SQL的高效操作. -- 创建基于hbase动态列

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

hdfs hbase hive hbase适用场景 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6001822.html Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop

Hive和HBase的区别 ​ hive是为了简化编写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这样的用戶编程接口.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,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,它通过组织起节点內所有机器

1.总体对比. SQL,在这里我理解成SQL Server.三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性.排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相似,就不赘述了. 1.Oracle:最贵,功能最多,安装最不方便,Oracle环境里的其他相关组件最多,支持平台数量一般,使用中等方便,开发中等方便,运维中等方便,不开源,速度最慢,最安全. 2.Microsoft SQL Server 2014:中等贵,功能最少,安装中等方便,Microsoft