1使用xshell或者crt等工具连接到hbase所在的服务器
2然后通过ls查找到hbase
3然后cd切换到hbase目录下
4bin/start-hbasesh
5bin/hbaseshell
6list查看该用户下的所有表格
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上。和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格,表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义,列簇将某一类型列集合起来(列不要求schema定义)。例如,“message”
列簇可能包含:“to”,”from”“date”,“subject”,和”body”每一个keyalue对在Hbase中被定义为一个cell,每一个key由row-key,列簇、列和时间戳。在Hbase中,行是keyalue映射的集合,这个映射通过row-key来唯一标识。Hbase利用Hadoop的基础设施,可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的,同时,它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间,因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。分区允许在数据集上运行过滤查询,这些数据集存储在不同的文件夹内,查询的时候只遍历指定文件夹(分区)中的数据。这种机制可以用来,例如,只处理在某一个时间范围内的文件,只要这些文件名中包括了时间格式。HBase通过存储keyalue来工作。它支持四种主要的 *** 作:增加或者更新行,查看一个范围内的cell,获取指定的行,删除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用来获取历史数据(每一行的历史数据可以被删除,然后通过Hbase compactions就可以释放出空间)。虽然HBase包括表格,但是schema仅仅被表格和列簇所要求,列不需要schema。Hbase的表格包括增加/计数功能。
实际上,HBase是一个列族数据库,而不是真正的列式数据库。
因为允许存放非结构化数据,所以HBase的数据类型只有简单的字符串类型,如果需要细分类型,需要用户自己处理。
HBase的四维模型中每个元素:
(1)行键(Row Key):最大长度为64KB的任意字符串。与关系型数据库一样,行键是行的唯一标志。
(2)列族(Column Family):这是理解列族数据库的关键概念。将数据行中的字段按照某种要求分成数个小组,每个小组包含若干个字段,每个小组就是列族。列族需要预先定义,并且不能随意修改。每行具有相同的列族,但不要求每个列族都存储数据。
(3)列限定符(Qualifier):每个列族包含多个字段,限定符用于区分不同的字段。列限定符不需要预先定义,因此每行可以有不同数量的列限定符,也可以认为列限定符就是字段。
(4)单元(Cell):存储数据的最小单元。单元中存储的是未经解释的字符串,需要通过行键、列族、列限定符、时间戳进行定位。
(5)版本(Version):这是HBase与其他数据库的不同之处。版本是一个64位整型数,可以由系统自动生成,也可以由用户自定义。引入版本后,存储在单元中的值不再只有一个,可以通过不同的时间戳(Timestamp)在同一单元中存入多个版本。
1、要在HBase表中实现索引,可以使用Regions建立列族和表,并通过对该列采用IndexTable设置索引参数来获得。
2、原因是HBase是一个分布式数据库,其中的数据都是有序的,可以利用这一有序性来获得更快的查询效果。
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