一，Hbase介绍
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
优点：
容量巨大
列存储
稀疏性(为空的字段不占存储空间)
扩展性强(分布式)
缺点:
单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询
不直接支持 SQL 的语句查询
Hbase在实际场景中的应用
- 交通方面：
船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。 - 金融方面：
消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等 - 电商：
淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等 - 移动：
通话信息等，都是基于HBase的存储。
二，Hive优势
1.Hive 能做什么
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 相对于mapreduce 离线计算需要写很多java代码去实现数据提取，hive可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用开发程序，更适合数据仓库的统计分析。
2.Hive用hadoop示例
步骤1：测试文档 test.csv
步骤2： 将数据导入HDFS中
#在hdfs中创建/hive-hbase/test目录
hdfs dfs -mkdir -p /hive-hbase/test
#将course.csv文件上传至/hive-hbase/course目录下
hdfs dfs -put /root/DataFile/test.csv /hive-hbase/test
步骤3： 创建外部Hive表
create external table if not exists default.testcourse(key string,cname string,score int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile location '/hive-hbase/test';
步骤3： 创建内部表与hbase结合
create table default.hbase_testcourse(key string,cname string,score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"="cf:cname,cf:score") tblproperties("hbase.table.name"="hbase_testcourse");
insert overwrite table hbase_testcourse select key,cname,score from testcourse;
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