Hive-HBase-Handler-1.2.2

此jar包适用于hive-1.2.1和hbase-1.3.1版本。它能够连接hbase和hive，省去了重新编译jar包的麻烦。

Hive 和 HBase 的组合方案蛮实用的，适合搞大数据又想兼顾实时查询的场景。这个压缩包里准备好了Apache Hive 1.2.2和HBase 1.2.6，环境配置、集成方法、数据导入导出都讲得比较清楚，整体流程顺，你照着做基本能跑起来。Hive 的 SQL 友好性加上 HBase 的高并发性能，组合起来还挺香的。比如你有离线跑的报表，又有实时看的监控数据，两个系统一整合，省心多了。安装那块，配置HIVE_HOME、HBASE_HOME这些环境变量是必不可少的，别漏了。尤其metastore部分，建议用 MySQL，稳定些。集成的时候主要是 Hive 的HBase Storage Han

本教程指导您整合Hive与HBase，提供完整步骤和示例。

Hadoop、Hive和HBase的安装过程需要一定的步骤和配置，将详细介绍每个组件的安装及配置过程，帮助读者顺利完成整个部署流程。

本教程详细讲解在指定目录下安装和部署Zookeeper、Hadoop、Hbase和Hive软件，提供集群容灾能力计算公式，并强调集群节点数量应为奇数以提高容灾能力。

Hive应用实例：WordCount词频统计任务要求：首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件然后，编写HiveQL语句实现WordCount算法具体步骤如下： （1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下： $ cd /usr/local/hadoop $ mkdir input （2）在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，命令如下： $ cd /usr/local/hadoop/input $ echo \"hello world\" > file1.txt $ echo \"hello hadoop\" > file2.txt

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

Java 实现的基于 Hadoop 的 Hive 快速导入 Hbase 解决方案。

黑色命令行窗口里的 Hadoop 任务跑起来的时候，那感觉是真有点爽。Hadoop 的分布式搭建，搞清楚 HDFS 和 MapReduce 这两兄弟先，前者负责存，后者负责算，配合得还挺默契。搭集群别只看教程，多翻翻《Hadoop 权威指南(第 2 版)》，里面讲得蛮细，配置文件怎么改、节点怎么分，都有例子。遇到麻烦事时，翻一翻，总能找到点思路。想快点上手？那你可以看看《Hadoop 实战》，案例丰富，实践感挺强。比如怎么搞个小型日志系统，里面有整套流程，直接照着跑也能学不少。再往深一点挖，像《Hadoop 源码完整版》就适合你慢慢啃了，HDFS 的 block 是怎么管的、MapReduce