hbase和oracle一起查询，hbase可以关联查询吗

...都是使用的hbase,想问下hadoop是否可以跟oracle数据库进行使用呢...

1、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

2、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

3、既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。

4、在HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.Zookeeper 分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。

5、hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Rece的，所以操作在毫秒级。

6、存放到HDFS 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到MYSQL 或者ORACLE 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。

相关问答

Q1: 如何将Oracle的大宽表(8000w条数据,每条记录280多个字段)导入到hbase...

1、使用sqoop工具。在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

2、在oracle中将查询到的数据插入到另一个表中：Insert into t_tab select * from s_tab where 条件 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

3、你可以用工具 我给你建议一个开源的图像化界面的工具 kettle，这个工具使用简单可以做抽取和转换，而且支持很多的数据库。

4、答案是：不可能做到！oracle有自己的算法均衡地把数据分散到各个DATAFILE里去。当然如果一个表空间只有一个数据文件，就只能写到这个数据文件里去了。

5、第一步，如果要从Oracle实例orcl导出多个dmp文件表，则在打开cmd窗口后，首先设置环境变量以将Oracle实例切换为orcl（设置ORACLE_SID = orcl），然后登录到sqlplus ，如下图所示，然后进入下一步。

6、--读文件和写文件分别用于将数据导入或者导出到源列中所指定的文件 --对于包含有逻辑或者数据查找的复杂转换，需要使用ActiveX脚本实现 --查找：仅仅把数据从一个表移动到另外一个表是一项很简单的任务。

Q2: 如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到

是因为：系统bug，使用软件hbase写代码时，当代码写入成功却查不出来，是系统bug的问题，将代码重新运行即可，HBase是一个分布式的。

刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。

你的数据传输是必然，但是HBase不会计算，计算是发生在你将想要的数据获取到之后再自行进行计算的。

）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。

利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

Q3: oracle能直连hive操作数据么

楼主说的是Hive，不是HBase.从Oracle里面头导出数据为平面文件后，导入HDFS里面，Hive里面的表结构是要自己手工定的。你可以安装下SQOOP，注意这个跟HADOOP的版本要对应的，不然会出现一些问题。

可以Mac如何连接云服务器上的hive2021-02-0618：24：48首先下载jdbc并解压，进入解压后的目录，将Cloudera_HiveJDBC4_11040.zip解压。

SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端，用JDBC统一数据库访问接口以后，可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL、MSSQL、Hive、Phoenix等支持JDBC访问的数据库。

你可以使用hive来作为ETL的工具，就是自己开发存储接口。然后让hive（也就是通过map、reduce的方式）来做ETL。

使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。

当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。具体的连接方法在官网上有说明，使用odbc需要重新编译相关组件。

Q4: 目前常见的大数据存储方式有哪些?

大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

大数据存储方式：存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。

大数据的存储方式的话，总共是有三种方式的，一种是云储存，一种是本机，还有一种是硬盘储存。

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