Hive Hbase简介
一.Hive的基础知识
1.hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，hive的出现就是为了简化用户编写MapReduce程序而生成的框架，它的存储与计算完全依赖hdfs和mapreduce。
二.Hive产生的背景
Hive提供了一个被成为Hive查询语言（简称HiveQ或HQL）的方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据。
Hive容易下手的点：Hive降低了传统数据分析系统转移到Hadoop系统上的难度，也就是说用过SQL语言的开发人员都能轻松使用Hive。
三.Hive架构
1.用户接口主要有三个：CLI Client 和 WUI 其中最常用的是CLI CLI启用的时候会同时启动一个Hive副本，Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server 在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WUI是通过浏览器访问Hive
2.Hive将元组据存储在数据库中，如mysql，derby Hive中的元数据包括表额名字，表的列和分区及其属性，表的属性，表的数据所在目录等
3.解释器，编译器，优化器完成HQL查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行
4.Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询计算由MapReduce完成（包含的查询，比如selectfrom tbl不会生成MapReduce任务）
Hive处理的数据存储在HDFS
Hive分析数据底层的实现是MapReduce执行程序运行在Yam上
传统的数据库分为两种
1.mysql（关系型数据库）
2.oracle（非关系型数据库）
Hbase简介：
Hbase是Apache旗下一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式数据库
CAP理论：
mysql事物用于处理操作量大复杂度高的数据可以用来维护数据的完整性，保证成对比的sql语句 要么全部执行 要么全部不执行事物用来管理insert update delete语句 一般来说事物必须满足四个条件 原子性，一致性，隔离性，持久性
原子性：一个事物中所有操作要么全部完成要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，事物在自行过程中发生错误会被回滚到事物开始前的状态，就像这个事物没有执行过一样.
一致性：在事物开始之前和事物结束之后，数据库的完整性没有被破坏。假如数据在三个节点都有备份，a节点更新，bc也会更新否则就会出现不对应，错乱的情况
隔离性：数据库允许多个并发事物同时对其数据进行读写式修改，可以防止多事物并发执发时，由于交叉执行而导致数据的不一致，事物的隔离分为不同级别，包括读，未提交，读，提交，可重复读和串行化
持久性：事物处理结束后，对数据的修改就是永久的，即使系统故障也不会丢失
Availability（可用性）：对外部命令可以及时作出反应
partition tolerance （可靠性）：数据一定要有备份不能存在一个节点上如果节点宕机数据就会丢失
