基于HIVE数据库出报表的后台相关工具介绍

本文介绍了多种数据迁移工具如Sqoop以及开发工具包括SQLyog、SecureCRT、PL/SQL Developer等,涵盖数据库管理、远程登录及Oracle应用开发等方面。

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1.      Sqoop

是让Hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,Hive之间数据导入导出的一个工具.

2.      SQLyog

SQLyog 是业界著名的 Webyog 软件公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化MySQL数据库管理工具。使用SQLyog可以快速直观地让您从世界的任何角落通过网络来维护远端的MySQL数据库。

3.       SecureCRT是一款支持SSH(SSH1和SSH2)的终端仿真程序,简单地说是Windows下登录UNIX或Linux服务器主机的软件。SecureCRT支持SSH,同时支持Telnet和rlogin协议。SecureCRT是一款用于连接运行包括WindowsUNIX和VMS的理想工具。

4.      PL/SQLDeveloper是一个集成开发环境,专门开发面向Oracle数据库的应用。PL/SQL也是一种程序语言,叫做过程化SQL语言(Procedural Language/SQL)。PL/SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展。在普通SQL语句的使用上增加了编程语言的特点,所以PL/SQL把数据操作和查询语句组织在PL/SQL代码的过程性单元中,通过逻辑判断、循环等操作实现复杂的功能或者计算。PL/SQL 只有 Oracle 数据库有。 MySQL 目前不支持 PL/SQL 的。

5.      Linux Shell   Shell脚本学习指南.pdf  : http://vdisk.weibo.com/s/moNqM

Shell是系统的用户界面,提供了用户与内核进行交互操作的一种接口。它接收用户输入的命令并把它送入内核去执行。

### Hive、Hadoop 和 HBase 的关系及功能对比 #### 一、Hadoop 的核心功能 Hadoop 是一个开源框架,主要用于处理大数据的分布式存储和计算。其核心组件包括 HDFS(分布式文件系统)和 MapReduce(分布式计算框架)。HDFS 负责将数据分布在集群中的多个节点上,而 MapReduce 则负责执行复杂的并行计算任务[^1]。 #### 二、Hive 的特点及其与 Hadoop 的联系 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据分析工具,它允许用户通过类 SQL 查询语言(称为 HiveQL)来查询存储在 HDFS 上的数据。Hive 将用户的查询转换为一系列 MapReduce 作业,在后台运行这些作业以完成复杂的数据分析工作。因此,Hive 高度依赖于 Hadoop 提供的基础设施来进行大规模数据处理[^2]。 - **数据模型**: Hive 使用类似于传统关系型数据库的表结构,适合处理结构化或半结构化的批量数据。 - **适用场景**: 主要用于离线批处理任务,例如日志分析、ETL 流程以及报表生成等。 #### 三、HBase 的特性及其与其他两者的差异 HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库,设计目标是为了满足实时随机读写的高性能需求。作为 Hadoop 生态的一部分,HBase 构建在 HDFS 基础之上,能够高效地管理和检索海量非结构化或半结构化数据[^3]。 - **数据模型**: 它采用了列族存储的方式,非常适合用来保存稀疏矩阵形式的数据集合。 - **访问模式**: 支持低延迟单记录级别的存取操作,这使得它可以很好地服务于在线事务处理 (OLTP) 类应用场景。 - **技术实现细节**: 存储单元是以 HFiles 形式存在硬盘上的物理文件,并由 Zookeeper 协调服务保障一致性等问题[^4]。 #### 四、总结比较 | 特性/产品 | Hadoop | Hive | HBase | |------------|---------------|---------------|---------------| | **主要用途** | 分布式存储&计算平台 | 大规模数据仓库解决方案 | 实时读写NoSQL数据库 | | **擅长领域** | 批量处理, ETL流程优化 | 结构化数据分析 | 非结构化/半结构化数据管理 | | **接口风格** | 编程式API(Java为主) | SQL-like(HiveQL) | Key-value & Columnar API | ```python # 示例代码展示如何连接到 Hive 并执行简单查询 from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table LIMIT 10;') for result in cursor.fetchall(): print(result) ```
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