hive支持频繁数据更新
如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。
hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。
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。
数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。
要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapReduce计算的，下图是启动hadoop，如下图。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
1、Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。
2、在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
3、SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。
4、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
5、Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。
在hive下的为什么更新总是这样
1、《Rhythm Hive》更新不了重启电脑就行。游戏是买断制的，所以当玩家出现了游戏无法更新的时候，那就是玩家的电脑卡了，这个时候只需要玩家去重启一下自己的电脑就可以继续更新游戏了。游戏的画面精美，音效出色。
2、hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。
3、由于hive数仓的特性，不容许数据进行修改，造成hive中的数据更新活着删除很困难的问题，自hive 0.11版本之后，hive也尝试在测试环境允许进行update和delte操作，但这些操作还不成熟，不敢在生产环境放心使用，其中也有一样不足。
4、得到结果如下：似乎这样操作，HIVE对UPDATE操作就非常好的。其实经过实验，发现HIVE的更新机制速度非常的慢，在一个仅仅为6行的数据测试，其花费时间也要180S，这种效率肯定是无法忍受的。
求助java怎么把HBase数据读出并导入Hive中
1、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
2、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。
3、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
4、主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。
5、利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。
Hive怎么加载和导入HBase的数据
1、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
2、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。
3、利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。
4、主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。
hive怎么实现update操作
1、通过hive数据load的方式先把数据加载到test_temp表中（此处也可以通过sqoop进行数据抽取，不再详述）。
2、hiveos怎么更新首先打开联想的驱动程序下载页面。在主机搜索框中输入相应的品牌序列号，点击搜索框右旁的搜索图标，显卡驱动怎么更新更新显卡驱动常用方法然后在驱动列表中找到显卡驱动。
3、hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。
4、Hive3的update速度1S。UPDATE的功能是更新表中的数据。这的语法和INSERT的第二种用法相似。必须提供表名以及SET表达式，在后面可以加WHERE以限制更新的记录范围。
hbase更新到hive的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase更新部分数据、hbase更新到hive的信息别忘了在本站进行查找喔。