hive整合hbase速度，hive整合hbase后优缺点

【hive-整合】hive整合phoenix及注意问题

1、Hive的最大优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle，DB2，其中业界老大是 Teradata Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。

2、phoenix导出csv文件：一款适用于 Microsoft SQL Server 数据库的数据修复工具，专业修复各种.mdf数据库文件，深受数据恢复业者们的青睐。Loader支持的导入场景：支持从关系型数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。

3、简介：原叫Tez，下一代Hive，Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。

4、参与交流和互动，不要只是把自己摆在“听”的旁观者，而是“听”的参与者，积极思考老师讲的或提出的问题，能回答的时候积极回答(回答问题的好处不仅仅是表现，更多的是可以让你注意力更集中)。 听要结合写和思考。

5、可以看出hive官方将inputformat和outputformat进行了整合，这样使用起来也是比较方便的。

6、在配置了ServicesResourceTransformer之后， 项目构建uber-jar时，META-INF/services目录下的这些资源文件会被整合在一起而不是相互覆盖。强烈建议使用该方式进行配置，可以减少很多重复的配置工作。

相关问答

Q1: hbase与hive整合有哪些优点

可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询，弥补hive的不足，同时hbase的语法简直蛋疼，无法友好的进行数据的统计分析，但是hive可以。所以hive和hbase整合后，数据更新，实时查询已经统计分析都可以。

hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。

每个工具都有自己的优缺点。因此，Hive 和 HBase各自都存在一些限制。首先，虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能，但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构，速度无法满足日常OLTP型业务。Hive 查询通常也具有高延迟。

Hive的最大优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle，DB2，其中业界老大是 Teradata Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。

Q2: hvie与关系型数据库有什么区别

数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

其实没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。

部署效率低：在部署Hive/HBase/Kylin之前，必须部署好Hadoop集群。和传统数据库相比，这个部署效率是非常低效的。

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