hbasekey索引，hbase索引原理

hive的数据存储在哪里

1、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

2、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

3、其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

相关问答

Q1: hive和mysql的区别是什么?

hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。

所以Hive是用进行数据提取转换加载的，而且它可以把SQL转换为MapReduce任务，而Hive的表就是HDFS的目录或者文件。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

hive/mysql下使用sql中的between * and * 在不同数据类型下竟然不一样。int类型、float类型、string类型是包含头尾的。timestamp包含头，但不包含尾！！此外，当between a and a 时， 是不包含a的。

Q2: Hfile结构

1、Major Compact：将一个 Store 中所有的 HFile 合并成一个 HFile，由于只有一个 HFile 文件，这个文件可能会很大，这也是 HFile 文件结构中索引是多层结构的原因。

2、因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。

3、Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。

Q3: hbase的核心数据结构是什么

1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

3、由{rowkey， column Family：columu， version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。关键字：无类型、字节码 Time Stamp HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。

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