Sqoop和Hive、HBase简介

Sqoop和Hive、HBase简介

Sqoop

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Hive

不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作，就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作，因为一个字“慢”。

Hive起源于FaceBook，在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群的最顶层，对存储在Hadoop群上的数据提供类SQL的接口进行操作。你可以用 HiveQL进行select、join，等等操作。

如果你有数据仓库的需求并且你擅长写SQL并且不想写MapReduce jobs就可以用Hive代替。

Hive的内置数据类型可以分为两大类：(1)、基础数据类型；(2)、复杂数据类型。其中，基础数据类型包括： TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、BOOLEAN、FLOAT、DOUBLE、STRING、BINARY、TIMESTAMP、DECIMAL、CHAR、VARCHAR、DATE。

下面的表格列出这些基础类型所占的字节以及从什么版本开始支持这些类型。

|数据类型 | 所占字节 | 开始支持版本|
| :-------- | --------:| :--: |
| TINYINT | 1byte： -128 ~ 127 | |
| SMALLINT | 2byte：-32,768 ~ 32,767 | |
| INT | 4byte：-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647 | |
| BIGINT | 8byte：-9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807 | |
| BOOLEAN | | |
| FLOAT | 4byte单精度 | |
| DOUBLE | 8byte双精度 | |
| STRING | | |
| BINARY | | 从Hive0.8.0开始支持
| TIMESTAMP | | 从Hive0.8.0开始支持
| DECIMAL | | 从Hive0.11.0开始支持
| CHAR | | 从Hive0.13.0开始支持
| VARCHAR | | 从Hive0.12.0开始支持
| DATE | | 从Hive0.12.0开始支持
注意：

复杂类型包括ARRAY、MAP、STRUCT、UNION，这些复杂类型是由基础类型组成的

经过检测，发现Hive表结构中的数据类型与MySQL对应列有如下关系：

MySQL(bigint) --> Hive(bigint)

MySQL(tinyint) --> Hive(tinyint)

MySQL(int) --> Hive(int)

MySQL(double) --> Hive(double)

MySQL(bit) --> Hive(boolean)

MySQL(varchar) --> Hive(string)

MySQL(decimal) --> Hive(double)

MySQL(date/timestamp) --> Hive(string)

HBase

HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上，HDFS缺乏随即读写操作，HBase正是为此而出现。HBase以Google BigTable为蓝本，以键值对的形式存储。项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它。

HBase是一个数据库，一个NoSql的数据库，像其他数据库一样提供随即读写功能，Hadoop不能满足实时需要，HBase正可以满足。如果你需要实时访问一些数据，就把它存入HBase。

你可以用Hive作为静态数据仓库，HBase作为数据存储，放那些进行一些会改变的数据。在Hive中，普通表是存储在HDFS中，而你可以通过创建EXTERNAL TABLE外表来指定数据存储位置，可以是系统目录，也可以是ElasticSearch，还可以是HBase。

在使用Sqoop从Mysql导出数据入Hadoop时，就需要考虑是直接入Hive（此时是普通表），还是导入数据到HBase，Sqo
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op同时支持导入这两种导入。