MySQL,HDFS,HBase相似之处

最新推荐文章于 2025-04-01 14:59:16 发布
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分类专栏： HBase 文章标签： hbase mysql
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本文探讨了MySQL、HDFS和HBase之间的相似之处，包括预写日志机制、高可用性（如MySQL双主复制与HDFS HA）、缓存策略（如MemStore、BlockCache与MySQL缓冲池）以及事务标识（如LSN、事务ID和序列号）。通过对这些特性的比较，展示了三者在数据持久化和一致性上的共通点。

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这几天一直在看MySQL底层的一些东西，看到最后，越来越觉得MySQL，HBase,HDFS之间有很多相似的地方，所以在这里来记录这些相似之处，和大家一起学习。

1. 预写日志

  1. 在MySQL Innodb中，有Redo日志和二进制日志。当我们进行数据库更改的时候，更改的操作会记录在Redo日志中，同时也会记录在二进制日志中。Redo日志主要保证了事务的持久性，以后可以通过回放Redo中的修改操作，来进行数据的修复。Redo日志主要记录了对页的物理修改。
  2. 在HDFS中，如果我们有修改操作的话，首先，我们会通过RPC来访问NameNode,那么这次操作会先记录在Edits Log中，然后在对NameNode 内存中的文件系统或者文件元数据进行修改。这里每次修改操作都会先记录在Edits Log中，然后才会去内存中进行修改操作。
  3. 在HBase中，有预写日志(WAL),每个RegionServer共享一个WAL,每次进行修改操作的时候，会首先把该操作记录到WAL中去，然后再去memstore中进行数据的修改操作，只有这样，才算一次修改完成。

2. Hadoop HDFS HA(高可用性)和MySQL双主复制

  1. 我们知道，Hadoop 2.0中HDFS引入了HA(高可用性)，即一个集群中有两个NameNode，Active NameNode和StandBy NameNode，只有Active Name
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Hive,mysql,HDFS联系
Devin
05-06 1002
一.什么是Hive与其特点 官网介绍：The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing largedatasets residing in distributed storage using SQL 。也就是说：hive数据仓库软件使用sql读取、写入和管理驻...
mysql数据访问和hdfs_文件存储HDFS和数据库MySQL双向数据迁移
weixin_29349409的博客
01-21 417
本文档介绍如何使用Sqoop工具实现文件存储HDFS和关系型数据库MySQL之间的双向数据迁移。背景信息Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据 。既可以将一个关系型数据库(MySQL 、Oracle 、Postgres等)中的数据导入HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。准备工作现在Sqoop分为Sqoop1和Sqo...
Hive、HBase对比【相同：HDFS作为底层存储】【区别：①Hive用于离线数据的批处理，Hbase用于实时数据的处理；②Hive是纯逻辑表，无物理存储功能，HBase是物理表，放非结构数据】
u013250861的博客
03-05 2635
1. Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2. Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。3. 由于Hive是依赖于MapReducer处理数据的，因此有很高的延迟性，不适用于实时数据处理（数据查询，数据插入，数据分析），适用于离线数据的。
大数据学习（93）-HDFS与Hbase
weixin_61006262的博客
04-01 1024
🍋🍋大数据学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞
mysql与hdfs的数据迁移（sqoop）
Above the cloud
08-14 702
文章目录1、查看mysql数据2、查看mysql表3、mysql表导入到hdfs4、查看hdfs5、清空dept表6、数据从hdfs导出到MySQL表7、查询dept表8、Sqoop Import 增量导入到 HDFS 打开一个 dektop 终端，不要打开多个终端，所用数据看上一篇 1、查看mysql数据 hadoop@ddai-desktop:~$ sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://ddai-master:3306/ --username sqoo
mysql和hdfs性能对比,Hadoop vs Spark性能对比 -数据库-火龙果软件工程
weixin_36229293的博客
03-18 493
1. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10}程序逻辑：读取HDFS上的block到内存，每个block转化为RDD，里面包含vector。然后对RDD进行map操作，抽取每个vect...
大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
qq_41680016的博客
05-28 8967
相应的，数据库由于规模较小，因此可以支持的数据规模较小，一般单张表中能存储百万条数据(最新版的MySQL经过优化，单表中可以存储千万条或者上亿条数据，即使是一亿条数据，也就10GB大小，且此时效率会非常低)。HBase数据存储依靠HDFS，HDFS存储数据具有一次写入，多次读取的特点，其不支持对数据进行修改，但是HBase存储数据为KV型，通过对相同的K再次写入，根据TimeStamp不可逆的特点，每次写入的数据的时间戳都比上一个数据的时间戳大，从而完成版本号的维护和数据的更新。
【图解大数据技术】Hive、HBase
weixin_43889578的博客
06-29 1883
HBase是一个用于存储海量非结构化或半结构化数据的列示存储数据库，支持高性能写入，准实时查询。HBase底层基于HDFS实现了PB级别的海量数据存储。通过缓存和预写日志技术实现了高性能写入和低延迟查询。通过Zookeeper的监控通知HMaster故障转移实现了高可靠性。通HMaster接收RegionServer注册以及HMaster的RegionServer集群负载均衡能力实现高扩展性。
Hive/HBase/MySQL数据库比较
NaN_Lovelance的博客
07-08 711
HIve:   属于大数据生态系统中一个技术框架、用于分析数据   数据仓库ETL工具（ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程）   建立在Hadoop之上，为用户提供SQL语句分析海量数据，离线数据分析   底层MapReduce   类似于MYSQL数据库中database和table来组织数据   hive将元数据存储在MYSQL中。 mysql:   属于RD
sqoop命令，mysql导入到hbase（单表，整个数据库导入）
swufer_hong的博客
04-08 9878
在搭建大数据平台的时候，如何把传统mysql数据库导入到hbase中显得格外的重要，所以现在我们来介绍一些基本的操作。 1.测试mysql能否连接 注意：这里你需要掌握数据库的知识，先把数据库设置权限可访问，服务器也要打开端口和配置防火墙。 注意： 在写这个命令的时候，你的sqoop已经配置好，hadoop平台也搭建好，且需要转化到你自己对应的角色，比如我的是hdfs sqoop ...
【基于Sqoop对MySQL和HDFS数据进行同步】
pblh123的专栏
10-19 783
Sqoop，关系型数据与HDFS同步，MySQL
利用Sqoop实现MySQL与HDFS数据互导
山阴少年
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利用Sqoop实现MySQL与HDFS数据互导
hdfs mysql架构图_HDFS架构剖析
weixin_31458015的博客
02-15 300
HDFS架构核心内容：一、NameNode/DataNode二、数据存储副本三、元数据持久化四、数据模型五、故障容错具体讲解：一、NameNode/DataNodeHDFS采用Master/Slave架构，其集群由一个NameNode和多个DataNodes组成。NameNode是中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端的访问。DataNode负责管理它所在节点上的存...
hdfs mysql架构图_HDFS架构及文件读写流程
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HDFS是Hadoop的组件之一,是一个分布式文件系统, 文件系统是一个抽象类,其中有很多的子实现类,例如:hdfs,file:\(本地磁盘),ftp文件系统,webHdfs(可通过浏览器的界面进行文件操作).1.架构图 (1)HDFSClient:客户端想要请求数据,首先对NameNode进行"询问",NameNode会将数据的存储信息返回给用户.(2) NameNode :保存HDFS元数据的...
将mysql中的数据导入到hdfs中
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09-26 6850
将mysql中的数据导入到hdfs中 mysql中的数据导入到hdfs中，需要借助一个工具sqoop完成，sqoop的安装和简介请点大数据必学框架-sqoop。 一、配置sqoop环境 为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.sh export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop export ZOOKEEPER_HOME
sqoop(2):import之mysqlToHDFS
小蚯蚓的博客
11-11 407
一、实现功能 将mysql数据库中数据导入到hdfs上。 二、方法 1.mysql中新建测试表 create database if not exists sqoop; use sqoop; //创建测试表 create table tohdfs( id int primary key not null, name varchar(20) not null ); //插入测试数据 ...
熟悉MySQL和HDFS操作
m0_60946919的博客
06-21 4828
1.使用自己的用户名登录Windows系统，启动Hadoop，为当前登录的Windows用户在HDFS中创建用户目录“/user/[用户名]”；3.将Windows系统本地的一个文件上传到HDFS的test目录中，并查看上传后的文件内容；2.接着在HDFS的目录“/user/[用户名]”下，创建test目录；表1 学生表：Student（主码为Sno）表2 课程表：Course（主码为Cno）表3 选课表：SC（主码为Sno，Cno）所在系别（Sdept）课程名（Cname）学分（Credit）
mysql转换hdfs_用mapreduce实现将mysql数据导出到HDFS上
weixin_30456719的博客
01-20 141
importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;im...
mysql hdfs_如何实现MySQL数据库与HDFS的实时数据同步
weixin_39698007的博客
01-18 404
通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增，因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询，如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiative正脱颖而出，新一代的资源管理Apache YARN 支持这些。为了支持这种日渐强调实...
会mysql是不是就会hive
最新发布
04-03
<think>好的，我现在需要回答用户关于MySQL与Hive的区别、联系以及学习曲线对比的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息可以利用。 根据引用[2]，Hive的作用和优势包括数据仓库的构建，基本架构，数据类型，以及数据库和表的操作。这可能涉及到Hive的设计目的和使用场景，与MySQL这类关系型数据库不同。引用[3]提到DLA（数据湖分析）使用SQL和Spark处理数据，并提到Hive可能属于这类数据仓库工具，而MySQL属于OLTP数据库。引用[1]比较了MySQL和TiDB，指出MySQL需要手动配置主从复制，而TiDB有自动故障转移，这可能间接说明MySQL在分布式环境下的复杂性，但Hive可能更偏向于批处理和大数据分析。 接下来，我需要整理MySQL和Hive的主要区别。MySQL是关系型数据库，用于OLTP，支持事务和实时操作，而Hive是数据仓库工具，用于OLAP，处理大规模数据集，使用HQL，通常运行在Hadoop上。联系方面，两者都使用SQL类语言，但Hive的语法可能有差异。学习曲线方面，由于用户已经掌握MySQL，学习Hive的SQL部分可能容易，但需要理解Hive的架构和批处理模式。 需要确保回答结构清晰，分点说明区别和联系，然后对比学习曲线。同时，引用相关的引用内容，比如引用[2]和[3]来支持Hive的数据仓库特性和处理能力，引用[4]可能涉及架构对比，但引用[4]是关于MongoDB的，可能不相关，所以暂时忽略。 最后，生成相关问题，确保符合用户的要求。需要检查LaTeX格式是否正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要使用。但如果有提到性能分析或优化方法，可能需要公式，但当前问题更多是概念对比，可能不需要。确保使用中文，回答真实可靠，结构清晰。</think>### MySQL与Hive的区别和联系 #### 一、核心定位差异 1. **MySQL** - 关系型数据库（RDBMS），主要用于**在线事务处理（OLTP）**，支持高并发、实时读写和ACID事务[^1]。 - 适用于业务系统（如电商、金融）的实时数据管理，例如订单处理、用户信息存储。 - 示例： ```sql -- 实时查询用户余额 SELECT balance FROM accounts WHERE user_id = 123; ``` 2. **Hive** - 数据仓库工具（基于Hadoop），专注于**在线分析处理（OLAP）**，用于海量数据的离线批处理[^2][^3]。 - 通过类SQL语言（HiveQL）将查询转换为MapReduce/Spark任务，适合日志分析、报表生成等场景。 - 示例： ```sql -- 统计每日订单总量（需分钟级延迟） SELECT order_date, COUNT(*) FROM orders GROUP BY order_date; ``` #### 二、架构与数据模型对比 | 特性 | MySQL | Hive | |--------------------|--------------------------------|-------------------------------| | **存储引擎** | InnoDB/MyISAM（本地磁盘） | HDFS（分布式存储） | | **计算模式** | 实时单机/主从复制[^1] | 批处理（MapReduce/Spark） | | **事务支持** | 完整ACID | 有限支持（Hive 3+） | | **延迟** | 毫秒级 | 分钟级或更高 | #### 三、语法与功能联系 - **相似性** 两者均使用类SQL语法，基础操作（如`SELECT`、`JOIN`）语法接近。例如，查询语句结构相似： ```sql -- MySQL/Hive通用语法 SELECT name, SUM(sales) FROM user_transactions GROUP BY name; ``` - **差异性** - **Hive扩展功能** - 支持**分区表**（按日期划分数据目录）和**分桶表**（哈希分桶）优化查询： ```sql CREATE TABLE logs (log_time STRING, content STRING) PARTITIONED BY (dt STRING) -- 按日期分区 CLUSTERED BY (log_time) INTO 4 BUCKETS; -- 分桶 ``` - 内置**UDF**（用户定义函数）处理复杂逻辑，如JSON解析。 #### 四、学习曲线对比 1. **已掌握MySQL的优势** - SQL基础可直接迁移至HiveQL（如聚合函数、子查询）。 - 表结构设计经验（如索引优化）对Hive分区设计有参考意义。 2. **需补充的知识点** - **分布式架构概念**：理解HDFS存储、计算任务调度（如YARN）[^3]。 - **批处理思维**：从实时写入转为批量加载（例如`LOAD DATA INPATH`）。 - **性能调优**：Hive需关注数据倾斜、并行度设置，而非索引优化。 --- ### 学习路径建议 1. **第一阶段（1-2周）** - 掌握HiveQL基础语法（[Apache Hive官方文档](https://hive.apache.org/)）。 - 练习创建分区表、导入HDFS数据。 2. **第二阶段（2-4周）** - 学习Hive执行原理（MapReduce/Spark引擎）。 - 优化查询：使用`EXPLAIN`分析执行计划。 3. **第三阶段（长期）** - 结合Hadoop生态（如HBase、Spark）构建数据管道。 ---
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