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有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...1、 。Hive 的目标是做成数据仓库 ， 所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持 。
2、Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高 。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具 。
3、：HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据 。
4、，海量数据的实时检索可以考虑HBase，建议可以使用hadoop将数据构建成以查询key为键的数据集，然后将key ， value集合写入Hbase表中，Hbase会自动以key为键进行索引，在数十亿甚至以上的级别下，查询key的value响应时间也估计再10毫秒内 。
5、应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧 。hbase与hive都是架构在hadoop之上的 。都是用hadoop作为底层存储 。而hbase是作为分布式数据库 ， 而hive是作为分布式数据仓库 。
6、上面提到了Hive是最著名的开源数据仓库，它是Hadoop生态中一个重要的组件 。Hadoop的生态中，HDFS解决了分布式存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，而HBASE则提供了一种NoSQL的存储方法 。
Hadoop、Hbase、Hive版本兼容性1、HBase与Hadoop密切相关，因为它需要Hadoop作为底层分布式文件系统 。因此，HBase版本与Hadoop版本之间的兼容性是非常重要的 。在使用HBase时，应该仔细检查所使用的Hadoop版本 ， 以确保它与HBase版本兼容 。
2、背景 最近由于项目和论文的需要，需要搭建一个垂直搜索的环境，查阅了很多资料 ， 决定使用Apache的一套解决方案hadoop hbase nutch es 。这几样神器的作用就不多作介绍了 ， 自行参考各类百科就行了 。
3、这些日志可能会提供有关问题的更多详细信息 ， 帮助您确定问题的根本原因 。检查版本兼容性：确保您的HBase版本与您的Hadoop版本兼容 。HBase和Hadoop之间的版本不兼容可能会导致各种问题，包括配置不起作用的情况 。
hbase的核心数据结构hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey与nosql数据库们一样 ， RowKey是用来检索记录的主键 。
【关于hbase0.98.8hadoop2的信息】综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能 。
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell 。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本 。版本通过时间戳来索引 。时间戳的类型是 64位整型 。
HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合 。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构 。表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表 。
hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap ， 并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式 。Concurrent表示线程安全 。
hadoop三大组件是什么?Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN 。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集 。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性 。
hadoop三大组件 mapreduce 分布式运算框架 yarn 任务调度平台 hdfs 分布式文件系统 HDFS数据存放策略：分块存储 副本存放 。
Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator） 。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能 。
Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具 。YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器 。
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