hive数据导入hbase优化，hive写入hbase

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。不然每次都写MR很麻烦的，有这个写个SQL就可以拿到等效的结果，很适合运营童鞋用。

3、hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。

相关问答

Q1: 课程开发的三个阶段

1、第三阶段：PC端全栈开发； 第四阶段：移动WebApp开发； 第五阶段 ： 混合(RN，HybridAPP)开发； 第六阶段：NodeJS开发； 第七阶段：游戏开发； 第八阶段：Java开发； 第九阶段：PHP开发； 第十阶段：Android开发。

2、校本课程的开发是学校管理的重要组成部分，必须注意正规化、规范化、系统性和科学性。校本课程开发程序的4个阶段：（1）需要评估。这是设计校本课程时首先必须要做的研究性工作。主要涉及明晰学校的具体培养目标，评估学生的发展需要，评估学校及社区发展的需要，分析学校与社区的课程资源等等。（2）确定目标。

3、课程开发的阶段 组建校本课程开发队伍 校本课程开发队伍应包括学校内部人员与学校外部人员。情境和需要分析 只有对各种校内外的情境和需要进行科学、充分的了解和分析，才能开发出适合本学校的课程。拟定目标 应先明确学校的教育目标，这样才能为校本课程的建设与发展指明方向和提供依据。

4、成为独立的专门学科时期 严格说来，课程论的历史从这一阶段才真正开始。1918年美国课程理论家博比特的《课程》的出版作为课程成为专门研究领域的标志。其后泰勒原理的问世是课程论作为独立学科的标志。总之，这一阶段是课程独立并走向科学化的阶段。

5、三，培训需求调研 从该阶段开始进入课程开发执行阶段。培训需求调研是其中最重要的一个环节，培训对象的选取和调研过程的把控都会影响需求调研的效果。培训需求调研一般采取访谈法、问卷法、观察法等方式，其中访谈法根据访谈规模又分为一对一访谈与小组访谈两种类型。四，课程内容设计 是课程开发的前期工作。

Q2: HDFS和本地文件系统文件互导

1、说明你在从本地文件系统拷贝input目录到hdfs系统的时候，不是采用的hadoop用户，而是用root用户执行的拷贝命令，你可能忘记切换用户了，可以删除现在的input目录(采用root用户运行hadoop的删除命令，或者不删除也没关系)，重新使用hadoop用户把input导入到hdfs系统中试试看。

2、如何将hbase中的数据导出到hdfs 1 HBase本身提供的接口 其调用形式为：1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

3、添加目录和文件 HDFS有一个默认的工作目录 /user/$USER，其中$USER是你的登录用户名。不过目录不会自动建立，我们现在用mkdir建立它，我使用的是chen作为用户名。hadoop fs -mkdir /user/chen (hadoop的mkdir命令会自动创建父目录，类似于带-p的unix命令)我们现在放本地文件系统的一个文件进去。

Q3: hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

1、首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。另一方面，HIVE原理上只是基本的SQL转义，换句话说，当你云计算规模上去后，HIVE优化的本质就是让你优化SQL，而不是HIVE多强。

2、运维效率低：Hive/HBase/Kylin基于Hadoop，Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障问题，即Hadoop体系中任何一个组件出现问题，都可能引起整个系统的不可用。使用传统的数仓对运维的要求非常高。

3、查询语言：Hive采用类SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），而MySQL采用标准的SQL语言。数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。

4、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如，计算趋势或网站日志。HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集，然后将它们连接到相应的BI工具，进行相关报表展示。HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。

5、最终用户可以用SQL语言写查询指令，在Hadoop集群执行的时候，这些指令要翻译成MapReduce语言。整个过程是很慢的，远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询。其次，与关系型数据库相比，Hadoop目前还是一个只读的系统。数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)，用户很难插入、删除或修改存储的数据。

6、Result myRDD = sc .newAPIHadoopRDD(conf， TableInputFormat.class， ImmutableBytesWritable.class， Result.class)； 在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。

Q4: 程序中的Hive具体是干什么用的呢?

1、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。

2、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。

3、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。Hive让开发人员能够轻松地处理和分析大数据集，使用Hive可以在不了解MapReduce细节的情况下，开发基Hadoop的大规模数据处理应用程序。

Q5: 请教一个问题,hive导入hbase时,中文变成了乱码应该如何解决

把源文件，用editplus等编辑软件打开，将文件转换为urf-8格式，保存。再重新导入到hive表中，问题解决。源文件只要是文本格式，如csv，txt，log等文本格式，均可用此种方法转化。前提是你终端也要设置为utf-8格式。

使用gb2312编码，变更mysql的数据库编码字符集。cmd模式下用mysql --default-character-set=gb2312 -u root -p进入，然后再每个建表语句后增加default character set gb2312；重新建立数据表。

首先写一个数据库test，然后写一个表table，最后插入你想要写入的字段工资。出现了了乱码。就得 启动MySQL，在里面输入 ALTER DATABASE `test` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin，将test数据库的编码设为utf8。

中文变成乱码的原因有很多，比如字符编码设置不当、中文字体缺失、操作系统更新不及时、更换浏览器等。以下是一些可能的解决方法： 更改字符编码：打开浏览器或文档，选择与文档或网页编码相同的字符编码，例如UTF-GB2312等。

软件故障或程序错误同样可能是导致产品乱码的原因。例如，某些应用程序在处理特定字符集时存在缺陷，无法正确解析或显示某些字符，从而导致乱码现象。这类问题通常需要通过软件更新或修复来解决。最后，区域设置不匹配也可能导致产品乱码。

如何解决中文字幕导入出现乱码中文字幕导入出现乱码，可能是由于字幕文件和视频文件的编码不匹配，或者字幕文件的格式不支持当前播放器的原因。

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