【hive-整合】hive整合phoenix及注意问题
1、Hive的最大优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle，DB2，其中业界老大是 Teradata Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。
2、一般情况下，启动一个hive任务时hive会计算这个任务需要用到的map和reduce数量，通常map数和reduce数不需要调整。
3、这句话不对。 对映就是结构对应－如档案每一行的第一个栏位－对映到Hive表的第一个栏位 类似Hibernate的语法解析。
Hadoop、Hbase、Hive版本兼容性
检查版本兼容性：确保您的HBase版本与您的Hadoop版本兼容。HBase和Hadoop之间的版本不兼容可能会导致各种问题，包括配置不起作用的情况。
Hadoop家族还包含各种开源组件，比如Yarn，Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Impala，Spark等。
Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。
问题补充：我自己来是因为hadoop与hbase版本不兼容的问题，后来使用看提示好像是访问HDFS出现了问题。
上面提到了Hive是最著名的开源数据仓库，它是Hadoop生态中一个重要的组件。Hadoop的生态中，HDFS解决了分布式存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，而HBASE则提供了一种NoSQL的存储方法。
Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。
hive的数据存储在哪里
hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。
Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。
Hive数据存储在HDFS中，通常位于/user/hive/warehouse下 。如果/user/hive and /user/hive/warehouse 目录尚不存在，则需要创建目录。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
1、很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。
2、如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。默认参数由不同的 Cluster Manager 控制。
3、Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
4、除了一个基本的 SQLContext，你也能够创建一个 HiveContext，它支持基本 SQLContext 所支持功能的一个超集。它的额外的功能包括用更完整的 HiveQL 分析器写查询去访问 HiveUDFs 的能力、 从 Hive 表读取数据的能力。
5、Iceberg官网定义：Iceberg是一个通用的表格式(数据组织格式)，提供高性能的读写和元数据管理功能。 Iceberg 的 ACID 能力可以简化整个流水线的设计，传统 Hive/Spark 在修正数据时需要将数据读取出来，修改后再写入，有极大的修正成本。
大数据开发要懂大数据的哪些东西
1、大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。
2、③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
3、大数据开发需要掌握java，Scala，Python等技术。
4、大数据工程师是2020年最热门的岗位之一，大数据技术人才是引领智能革命的弄潮儿，是智能时代最直接的受益者。
hive和hbase有什么关系和区别
1、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 。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 。
2、Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
3、对 于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句。
4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。
5、hbase作为面向列的数据库，支持按列读取和行读取，并解决了关系型数据库的分表的一些需求，如：关系型数据库中有些表的列重复数据太多了，需要重新建表来存重复列的数据，减少表的大小。
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