有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑，希望有高手可以帮忙解决一下，谢谢了！！！

首先感觉你有点乱。。。

你先明白数据仓库的作用－－存储历史数据－进而对数据进行分析，只提供查询－不提供修改

1。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

2HBase 是NoSQL数据库－所以不要跟传统混淆并谈－NoSQL 提供的是另一种思路来满足高性能的需求，而这些是传统数据库的短板，与传统数据库的理念不一样

3load data 这个可以自己去查。Hbase要使用自己的API

4是的。

5这句话不对。

6映射就是结构对应－如文件每一行的第一个字段－映射到Hive表的第一个字段

类似Hibernate的语法解析。

Hive本身实现了一套语法结构也就是 *** 作符。如扫描文件等，最终记本都会转换成MapReduce来运行

Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java技术，学javaSE就相当于有学习大数据。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。

Kafka：这是个比较好用的队列工具。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点。

选择

BHbase是分布式的数据库， 可以通过不断增加服务器，来增加计算和存储能力

CHbase中一个存贮单元可以保存同一份数据的多个版本

A是错的，hbase是面向列的存储

D hbase可扩展性和海量数据存储，恰恰可以用在高并发场景。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

模型

主要讨论逻辑模型和物理模型

（1）逻辑模型

Hbase的名字的来源是Hadoop database，即hadoop数据库。

主要是从用户角度来考虑，即如何使用Hbase。

（2）物理模型

主要从实现Hbase的角度来讨论

HBase数据模型

逻辑结构

逻辑上，HBase 的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看，HBase 更像是一个 multi-dimensional map

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