数据库有哪几种?
1、层次式数据库：是将数据组织成有向有序的树结构，并用“一对多”的关系联结不同层次的数据库。
2、数据库是一组信息的集合，以便可以方便地访问、管理和更新，常用数据库有：关系型数据库；分布式数据库；云数据库；NoSQL数据库；面向对象的数据库；图形数据库。
3、数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。
4、图形数据库 面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。
5、常用数据库有：关系型数据库 关系型数据库是由IBM的E.F.Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。
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。
java中执行sql插入语句怎么弄
1、ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql)；//执行SQL语句。 Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
2、Connection conn = DriverManager.getConnection(URL，数据库登录名，数据库登录密码)；//获得数据库连接。Statement statement = con.createStatement()； //访问数据库。
3、SQL INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。
数据库与数据仓库的本质区别是什么?
1、数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
2、数据库与数据仓库的本质差别如下：逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。
3、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。
4、数据仓库和数据库的主要区别：数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。
5、建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。
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