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其中t_gdp是原始数据表，tmp_gdp_table是和hbase中gdp表关联的外部表，将t_gdp表中的数据insert到了tmp_gdp_table表中，正常的业务中，可能是查询了多个表，通过sql处理将数据存到tmp_gdp_table中，然后通过外部表映射的方式同步到habse的gdp表中。hive外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变。两种方式加载hbase中的表到hive中，一是hive创建外部表关联hbase表数据，是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地。

定义：倒排索引是搜索引擎用于快速全文搜索的数据结构，它将文档中出现的每个词与包含该词的文档列表相关联。组成：倒排索引由两部分组成：词典和倒排文件。词典包含所有唯一词项，倒排文件包含每个词项对应的倒排列表（即文档ID列表）。

需要采用spark查询hbase数据库的数据同步到中间分析库，记录spark集成hbase的简单例子代码

HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式 NOSQL 数据库。当你需要随机、实时读/写访问大数据时，请使用 Apache HBase。

得了，今天就学点hbase吧。下班，溜溜球。

GP可以通过pxf协议上的hbase外表功能， 在数据库中创建外部表，映射hbase table，以直接在gp中访问 hbase数据，方便将hbase的查询结果集保留在gp中。

GP可以通过pxf协议上的hbase外表功能， 在数据库中创建外部表，映射hbase table，以直接在gp中访问 hbase数据，方便将hbase的查询结果集保留在gp中。

HBase 是一个分布式[集群]、可扩展[动态上下线]、支持海量存储的 NoSQL 数据库。相当于 BigTable，负责海量数据的存储。如果数据量小的时候不适合使用 HBase，因为生产上需要不断的切分和合并比较消耗资源。如果数据量比较大，可以做到几十亿条数据秒级查询。支持数据的增删改查，实现了 HDFS 的随机写操作。

总结来说，Hadoop、Spark、HBase和Redis各自具有不同的适用性和优势。Hadoop适合处理大规模数据集的离线批处理任务；Spark适用于实时数据分析、机器学习等多种场景；HBase适合存储稀疏表结构的数据；而Redis则适用于需要高速读写性能、低延迟和实时性的场景。在选择使用哪个技术时，需要根据具体的业务需求和场景来综合考虑。Hadoop、Spark、HBase和Redis各自在大数据技术领域具有不同的适用性和优势。

Hadoop3.4.0+HBase2.5.8+ZooKeeper3.8.4+Hive4.0+Sqoop 分布式高可用集群部署安装 大数据系列二

请注意，以上步骤仅提供了一个大致的框架，具体的步骤可能会因你的环境和需求而有所不同。在实际操作中，请根据你的具体情况进行相应的调整。同时，也建议参考HBase和Hadoop的官方文档，以及相关的教程和社区资源，以获取更详细和准确的指导。使用HBase的shell或Java API测试HBase的基本功能。（由于Hadoop的安装步骤相对复杂，这里仅提供大致步骤，具体步骤请参考Hadoop的官方文档或相关教程）中设置HBase的根目录、Zookeeper的地址等。下载HBase 2.1.5的安装包。

详解HDFS和HBASE的指令操作以及JAVA API。