mysqlhbase动态切换，mysql数据库切换

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大数据架构师岗位的主要职责概述

负责整个大数据平台架构的设计和构建；负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台；制定开发、测试、实施、维护的标准和规范，指导和培训工程师，不断提升团队能力。

比如大数据研究机构Sandalwood的ETL工程师岗位职责：负责数据仓库建模、源数据的导入、数据预处理的设计和开发；参与ETL调度配置的开发优化工作；公司业务数据梳理、主数据设计、数据标准设计。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。

默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。数据更新。

数据库和MySQL和MySQL服务器三者区别区别如下：数据库包括MySQL，MySQL服务器只要作用就是这位一个服务器；MYSQL短小精悍，容易上手，操作简单，免费供用的。相对其它数据库有特色又实用的语法多一些。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

可以代替mysql的。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。

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。

如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。

HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。 HBase Web UI：HBase自带的Web界面，可以进行表的创建和删除、数据的查询和导出等操作。

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