如何用hive查询hbase中的数据？

一、如何用hive查询hbase中的数据？

方法有两种：

1.一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中

2.第二种是整合hbase，hive。

整合后，再创建一个表，然后将数据导入新建的hive表中

二、hbase和hive的区别？

HBase和Hive都是Apache Hadoop生态系统中的组件，但是它们的定位和功能存在较大区别，其主要区别如下：

1. 定位不同：

- HBase是NoSQL数据库，主要用于实时读写海量的非结构化和半结构化数据。

- Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据查询和分析，支持SQL查询。

2. 数据存储方式不同：

- HBase采用列式存储，数据以列族为基本单位，支持动态列；

- Hive采用行式或列式存储，以文件为基本单位，支持将结构化数据映射到Hadoop上，并利用Hadoop处理文件。

3. 数据处理方式不同：

- HBase可以通过HBase API进行增删改查的操作，支持实时查询和更新；

- Hive属于离线处理，需要将Hive SQL语句翻译成MapReduce程序，因此，通过Hive进行查询操作的响应时间比HBase长。

4. 内存使用方式不同：

- HBase使用B+树索引，在内存中存储部分热数据；

- Hive在数据查询时将数据读入到内存中，支持存储和计算的分离。

总之，HBase和Hive在定位、数据存储方式、数据处理方式以及内存使用方式等方面存在巨大的区别。HBase主要用于大规模、高并发的实时读写海量的非结构化和半结构化数据，而Hive则主要用于离线数据查询和分析，支持通过SQL语言进行数据处理。在实际应用中，选择使用哪一个组件，应根据需求来进行选择和搭配。

三、sqoop hbase hive之间的关系？

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 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.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

5.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。

6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行 7.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。 8.hbase是列存储。 9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。 10.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

四、谈谈hive和hbase的区别？

1、Hive跟Hbase都是基于hadoop的hdfs文件系统，都是apache下的项目2、Hive是基于hdfs的数据仓库，优势在于做大规模数据的离线分析，不属于分布式数据库3、Hbase则是分布式数据库，不是基于分布式文件系统，这是本质区别4、hive跟hbase的数据可以互导

五、hive和hbase有什么区别？

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.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

5.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。

6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行7.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。8.hbase是列存储。9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。10.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

六、hbase和hive的差别是什么？

区别

Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。

HiveSql默认情况下会转换成MapReduce进行计算，所以比较慢，只能做离线数据分析，不能做实时查询。

HBase，它是Hadoop的子项目，当然也可以理解为一个工具。Hadoop的数据运算是由MapReduce完成的，而数据存储是由HDFS完成的。HDFS是分布式存储，这是Hadoop存储数据的特点，但由此带来的问题就是数据的无序和散乱。

HBase是NoSql数据库，是物理表，不是逻辑表，虽然数据是存储在hdfs，但是读写速度非常快，适合做大数据量的即时查询。

七、hadoop学习之hbase和hive的区别？

这个要根据自己处理数据的方式来选择。

1、Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；

2、HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。Hadoop开发和运行处理大规模数据，需要用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式，所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询，hive也即做数据仓库。

八、hbase查询原理？

1、存储引擎

HBase是Google的BigTable的开源实现，底层存储引擎是基于LSM-Tree数据结构设计的。写入数据时会先写WAL日志，再将数据写到写缓存MemStore中，等写缓存达到一定规模后或满足其他触发条件才会flush刷写到磁盘，这样就将磁盘随机写变成了顺序写，提高了写性能。每一次刷写磁盘都会生成新的HFile文件

2、数据模型

关于HBase的数据模型，和关系型数据类似，包括命名空间（namespace）、表、行、列、列族、列限定符、单元格（cell）、时间戳等，具体概念比较好理解就不多解释了。而HBase在实际存储数据的时候是以有序KV的形式组织的。

3、列族式存储

HBase并不是行式存储，也不是完全的列式存储，而是面向列族的列族式存储。前面也提到了，HBase的每一列数据在底层都是以 KV 形式存储的，而针对一行数据，同一列族的不同列的数据是顺序相邻存放的，这种模式实际上是行式存储；而如果一个列族下只有一个列的话，就是一种列式存储。因此我们可以说HBase是一种列族式存储。

4、关于索引

默认情况下HBase只对rowkey做了单列索引，所以HBase能通过rowkey进行高效的单点查询及小范围扫描。HBase索引还是比较单一的，通过非rowkey列查询性能比较低，除非对非Rowkey列做二级索引，否则不建议根据非rowkey列做查询。

九、如何用Hive往HBase里面插入大量的数据？

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。

十、hdfs存储的数据如何与hive或hbase交互？

HDFS是Hadoop分布式文件系统，可以存储大量的数据。Hive和HBase都是建立在Hadoop之上的数据存储和处理系统，它们可以与HDFS进行交互，实现对HDFS中数据的查询和操作。具体地说，Hive可以通过HiveQL语言来查询和操作HDFS中的数据。HiveQL语言类似于SQL语言，可以直接访问HDFS中的数据，将其作为关系型数据库中的表进行操作。Hive会将HiveQL语句转换为MapReduce作业，在Hadoop集群上运行，最终将结果返回给用户。

而HBase则是一个分布式的NoSQL数据库，它可以直接在HDFS上存储数据，并提供快速的读写访问。HBase使用HDFS作为其底层存储系统，并提供了一些列API和工具，使得用户可以直接访问HDFS中的数据。用户可以通过HBase的API来查询和操作HDFS中的数据，也可以通过HBase Shell来进行交互式的查询和操作。

综上所述，Hive和HBase都可以与HDFS进行交互，用户可以通过它们来查询和操作HDFS中的数据。具体使用哪种方式，需要根据实际情况和需求来选择。