Ruche Hbase Sql - londontopmodelescorts.com

Avec ce qu'elle offre une SQL comme interface, ce qui rend votre travail plus facile, dans le cas où vous sont à venir à partir d'un SQL arrière-plan. Vous pouvez créer des tables dans la Ruche et de stocker des données. Avec même, vous pouvez mapper vos tables HBase de la Ruche. modifier - modifier le code - voir Wikidata aide Apache Hive est une infrastructure d’ entrepôt de données intégrée sur Hadoop permettant l'analyse, le requétage via un langage proche syntaxiquement de SQL ainsi que la synthèse de données. Bien que initialement développée par Facebook, Apache Hive est maintenant utilisée et.

Si vous n'êtes pas familier avec SQL et le modèle de base de données relationnelle, vous pouvez trouver des sources d'apprentissage utiles en utilisant votre moteur de recherche préféré. Par défaut, la ruche comprend l'Apache Derby SGBDR configuré avec le Metastore dans ce qu'on appelle le mode intégré. Depuis HBase et HyperTable sont tout au sujet de la performance modélisé sur BigTable de Google, ils sonnent comme ils seraient certainement beaucoup plus rapide que la Ruche, au prix de fonctionnalités et une plus grande courbe d'apprentissage par exemple, ils n'ont pas de joint ou de la syntaxe de type SQL. Génération d'un schéma en étoile dans une ruche 1 Je suis issu du monde SQL Datawarehouse où à partir d'un flux plat je génère des tables de dimension et de faits. Dans les projets généraux d'entrepôt de données, nous divisons l'alimentation en faits et en dimensions. Ex.

Apache Hive est un entrepôt données Data Warehouse open source pour Hadoop. C’est une abstraction sur Apache Hadoop, pour les familier avec SQL, Hive fournit un langage de haut niveau semblable a SQL, appelé HQL, pour interagir avec un cluster hadoop, dans le but réaliser des analyses sur une masse importante de données. Hive et HBase sont utilisés à des purpose différentes. Ruche: Avantages: Apache Hive est une infrastructure d'entrepôt de données construite au-dessus de Hadoop. Il permet d'interroger les données stockées sur HDFS pour l'analyse via HQL, un langage de type SQL.

J'utilise l'intégration HBase-Hive pour lire et écrire HBase avec Hive, en suivant documentation. Fondamentalement, je crée une table Ruche avec HBaseStorageHandler comme: CREATE EXTERNAL TABLE hbase.test. Exemple. Création d'une table gérée avec partition et stockée en tant que fichier de séquence. Le format de données dans les fichiers est supposé être délimité par des champs par Ctrl-A ^A et délimité par des lignes sur newline. Apache Hive TM. The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. Structure can be projected onto data already in storage. A command line tool and JDBC driver are provided to connect users to Hive. Getting Started With Apache Hive Software¶. D'après ce que je comprends, HBase évite d'utiliser map-reduce et a un stockage orienté colonne sur HDFS. Hive est une interface de type sql pour Hadoop et HBase. J'aimerais aussi savoir comment Hive se compare avec Pig.

Le problème ici est que nous perdons le "temps réel" les capacités d'interrogation je sais que vous pouvez utiliser la Ruche, mais qui n'est pas proposé en temps réel les requêtes - dont j'ai besoin - puisque j'ai aussi une certaine normale des requêtes sql à exécuter à des moments "select from vin, où la couleur = 'marron'". Ici, vous importez la totalité de la base de données directement à partir de l'ordre de service MySQL dans la ruche et exécutez une requête HiveQL contre la base de données nouvellement importée sur Hadoop. La liste suivante vous montre comment il est fait.

Je suis en train de créer une table dans la ruche avec java. J'ai trouvé java.sql.SQLException: org.apache.thrift.transport.TTransportException lors de.

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