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大数据(Big Data)是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理方法进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常具有以下三个特征: 数据量大:大数据指的是数据集的规模非常庞大,远远超出了传统数据处理工具的能力范围。这些数据集可能包含数十亿甚至数万亿的记录。 复杂度高:大数据往往包含多种类型和格式的数据,例如结构化数据(如关系型数据库中的数据)、半结构化数据(如XML文件)和非结构化数据(如文本、图像和音频等)。这些数据的复杂性使得处理和分析变得更加困难。 处理速度快:大数据处理要求在短时间内处理和分析大规模的数据。传统的数据处理方法往往无法满足实时或近实时处理的需求。 大数据的出现主要是由于以下几个因素的影响: 数据的爆发性增长:随着互联网的普及和各种传感器、设备的广泛应用,数据的产生和积累呈现爆发式增长的趋势。 新型数据源的涌现:除了传统的结构化数据,越来越多的非结构化和半结构化数据源涌现,例如社交媒体数据、日志文件、传感器数据、地理位置数据等。 技术的进步:大数据处理的技术工具和技术方法得到了快速发展,例如分布式计算、云计算、并行处理、机器学习和人工智能等技术的应用,使得大数据的存储、管理和分析变得可行和高效。 大数据的处理和分析可以带来许多潜在的好处,包括更深入的洞察力、更准确的决策支持、更精细的个性化服务、更高效的资源利用和创新等。在各个领域,如商业、医疗、金融、交通、科学研究等,大数据正发挥着重要的作用,并为我们带来了新的机遇和挑战。
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hive数据导入hbase
1.1使用hbase外表方式加载
在hive中创建hbase外表,并指定hbase表名,将hbase映射到hive表。在hive中向hbase
外表中插入数据,将数据同步到hbase中。
-- 创建hbase外表
create table xxxx.source_table4hbase2(
key string,
pk string,
col1 string,
col2 string
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =":key,cf:pk,cf:col1,cf:col2")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "xxxx:dataload2");
-- 如果使用hive内表的方式创建hbase关联表,hbase表如果不存在则会自动创建。
-- 查询hive表数据插入到hbase外表中
insert into table xxxx.source_table4hbase select concat(pk,col1) key,pk pk,col1 col1,col
insert into table xxxx.source_table4hbase2 select concat(pk,col1) key,pk pk,col1 col1,co
-- 如果使用hive内表的方式创建hbase关联表,删除hive表的时候会同时删除掉hbase的表
-- 所以我们使用的时候通常采用hive外表的方式
create external table xxxx.source_table4hbase2(
key string,
pk string,
col1 string,
col2 string
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =":key,cf:pk,cf:col1,cf:col2")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "xxxx:dataload2");
-- 如果使用的是hive的外表的形式创建的hbase的关联表则需要先创建hbase的表
insert into table xxxx.source_table4hbase2 select concat(pk,col1) key,pk pk,col1 col1,co
1.2importTSV+bulkload
查看hive表结构
show create table source_table1;
查看hive表建表语句
在hbase中创建表,并指定列族与压缩格式,hbase建表dataload2
create 'xxxx:dataload3',{NAME => 'cf',COMPRESSION => 'SNAPPY'}
使用importTSV生成hfile文件
-Dimporttsv.separator指定分隔符
-Dimporttsv.columns指定列映射:HBASE_ROW_KEY强制要求写,cf:pk指定rowkey字段,其他字段与hive表中
-Dimporttsv.skip.bad.lines是否跳过无效行
-Dimporttsv.bulk.output:hfile输出路径
xinniu:dataload2:hbase表名
hdfs://ns1/hive/warehouse/xinniu.db/source_table/datatime=20210107/sourcedata-20210107:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator='|' -Dimporttsv
使用bulkload加载数据到hbase表中
/user/xinniu/hfile:hfile路径
xinniu:dataload2:hbase表名
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /user/xxxx/hfile xxxx:data
查询hbase表xinniu:dataload2
`scan 'xinniu:dataload2'`
导出hbase数据
使用hive外表的方式导出hbase数据
使用hive外表的方式先关联到hbase 表,然后将hive外表数据导出到指定目录.
insert overwrite local directory'/tmp/xxxx/source_table4hbase'
row format delimited fields terminated by ','
select * from xxxx.source_table4hbase;
hb ase数据导出为orc文件
如果需要导出为orc文件,则需要创建一张临时的orc表,再将hbase外表的数据查询插入
到orc表中,再将orc表数据执行导出,导出orc文件到指定路径。
-- 创建orc表
create table orctable stored as orc
as
select * from xxxx.source_table4hbase
where 1=0;
-- 通过hbase的hive外表将数据导入到orc表中
insert into table orctable
select * from xxxx.source_table4hbase;
Hbase协处理器
起源
Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执
行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行
数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据
存储层中集成 了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,
做一些简单的相 加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在 server 端,能够减
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