mysql和hbase整合，mysql数据导入hbase

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为什么学了MySQL还要学hbase

1、暂时是取代不了的，mysql毕竟出来这么多年了，优化很完美，hbase还有很多值得改进的地方。

2、mysql是比较基础的知识，但是在此之前你需要了解：数据结构，数据库理论。

3、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。

4、Hbase——Hbase集群搭建、大数据数据库工作原理、列式存储、高吞吐量应用开发。掌握大数据数据库Hbase的应用，科学的行键设计，热点数据处理。Kafka——理解消息队列、Kafka集群部署、高并发高可用数据采集框架搭建。

5、和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

6、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。

1、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。

2、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。

3、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。

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

我们将从一个简单的任务开始，使用API中的Put方法将MySQL中的数据导入HBase。接着我们会描述如何使用 importtsv 和 bulk load将TSV数据文件导入HBase。我们也会有一个MapReduce样例展示如何使用其他数据文件格式来导入数据。

)先导出数据库SQL脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用SQL脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

把txt文件插入到mysql数据库中 mysql -u root -p 数据库名 /文件路径(在bin下就直接加文件名) mysqlimport的语法介绍： mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入(或者说导入)数据的一个非常有效的工具。

—选择本地连接和远程连接——同时使用TCP/IP和named pipes（B）——确定，然后重新启动 SQL Server (SQLEXPRESS)服务。

Cassender的Schema发生变化时，需要集群重启，但Cassender宣称“写操作永不失败”，而HBase是有可能的。

首先你应该看Master进程是否已经成功启动，检查下master的60010监控界面。

这个跟IIS没有多少关系，跟数据库驱动有关。

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