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SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

1、CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

2、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。转载，仅供参考。

3、Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

：Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。

针对的更多的是结构化，事务一致性要求高，业务规则逻辑复杂，数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。

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。

全不同应用场景吧，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。

Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。

Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。

hive和hbase区别？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。

1、CSS的calc函数是一个可以使用计算公式进行布局和设置大小规范的函数。通常设置布局和大小，都是如100px和3em这样来设置的，但你可以通过calc函数使用100px + 50px或3em - 1em等进行算术运算来设置。

2、创建根栅格尺寸使用 rem，calc() 函数能够用来创建一个基于视口的栅格。我们可以设置根元素的字体大小作为视口宽度的一部分。

3、之后，编译成功，同一个文件夹下就会多出一个css文件，这就是由less文件编译而来的。1之后，看看代码，原本的less代码就变成了css代码了，哈哈。

4、运算——CSS中用上数学；颜色功能——可以编辑颜色；名字空间(namespace)——分组样式，从而可以被调用；作用域——局部修改样式；JavaScript 赋值——在CSS中使用JavaScript表达式赋值。

5、这次给大家带来如何使用CSS中百分比单位，使用CSS中百分比单位的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。结论：标准流中的元素，看其属性有没有继承性。

1、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

2、Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

3、在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

1、：Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

2、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）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

3、和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

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