HBASE之创建表、插入值、表结构查看
1、对表的创建、删除、显示以及修改等,可以用HBaseAdmin,一旦创建了表,那么可以通过HTable的实例来访问表,每次可以往表里增加数据。
2、与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。
3、创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表,需要指定表的名称和列族。例如,创建一个名为student的表,包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据,需要指定行键、列族、列和值。
sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive
在行键选择那里,通过用“”,将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键,那么--hbase-row-key a,b就可以了。
使用HiveQL加载数据相对简单,适用于较小规模的数据集。例如,使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
不是权限问题。需要为sqoop配置你使用的hive。找到/sqoop-4/conf下的sqoop-env-template.sh 文件,将这个文件重命名为sqoop-env.sh ;编辑sqoop-env.sh 文件,将你的hive的安装目录配上就OK。
Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
连接到hive的默认数据库后会自动创建的。
数据库与hadoop的区别和联系
分布式数据库涉及精炼的数据,传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema,存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源),HDFS(Hadoop distributed file system)。分布式数据库现在出名的有Hbase,oceanbase。
主要是方向的差异。关系数据库技术建立在关系数据模型之上,是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。
两者的思路是一样,都是分布式并行处理。本质肯定一样,不同的是应用场景不一样:hadoop是个轻量级的产品,又是开源的,不像dpf那么复杂,还要购买商业软件,搭个DPF环境需要费挺大力气的。
hadoop是个轻量级的产品,又是开源的,不像dpf那么复杂,还要购买商业软件,搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化,非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数,这个比起SQL来,方便灵活性差太多了。
数据挖掘(DataMining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。
请教,hive构建数据仓库,ETL使用什么工具来做
处理海量数据速度快、流程更清晰等。ETL工具介绍 Datastage IBM公司的商业软件,最专业的ETL工具,但同时价格不菲,适合大规模的ETL应用。使用难度:★★★ Informatica 商业软件,相当专业的ETL工具。
验证数据正确性:可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如,主叫号861082585313-8148,进行区域码和电话号码分解后,可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区,进行数据验证。
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。
ETL 从逻辑上一般可以分为两层,控制流和数据流,这也是很多 ETL 工具设计的理念,不同的 ETL 工具可能叫法不同。控制流就是控制每一个数据流与数据流处理的先后流程,一个控制流可以包含多个数据流。
Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。
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