sparkstreaming读取kafka对接flume抽取到的数据库数据并保存到hbase中，hive映射hbase进行查询

这个流程大致如下：使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，然后使用Flume将数据抽取到数据库中，最后将数据保存到HBase中。同时，可以使用Hive将HBase中的数据映射到Hive中，以便进行查询。

具体实现步骤如下：

1. 使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，可以使用KafkaUtils.createDirectStream方法来创建一个DStream。

2. 使用Flume将数据抽取到数据库中，可以使用Flume的JDBC Sink来实现。在Flume的配置文件中，可以指定JDBC Sink的连接信息和SQL语句，以便将数据写入数据库中。

3. 使用HBase作为数据存储，可以使用HBase API来实现数据的写入和读取。在Spark Streaming中，可以使用foreachRDD方法将数据写入HBase中。

4. 使用Hive将HBase中的数据映射到Hive中，可以使用HBase Storage Handler来实现。在Hive中创建外部表时，可以指定HBase Storage Handler，并指定HBase表的名称和列族信息。这样就可以在Hive中查询HBase中的数据了。

总之，这个流程需要涉及到多个技术点，需要仔细研究和实践。

相关问题

flume+kafka+sparkstream+hbase+mysql+hive和hbase之间映射

### 回答1：
flume是一个数据采集工具，可以将数据从不同的数据源采集到kafka中。kafka是一个分布式消息队列，可以将数据进行缓存和分发。sparkstream是一个流处理框架，可以对实时数据进行处理和分析。hbase是一个分布式的NoSQL数据库，可以存储海量的结构化数据。mysql是一个关系型数据库，可以存储结构化数据。hive是一个数据仓库工具，可以将结构化数据进行查询和分析。

在这个架构中，flume将数据采集到kafka中，sparkstream从kafka中读取数据进行实时处理和分析，处理后的数据可以存储到hbase中。同时，mysql可以作为一个数据源，将数据导入到hive中进行分析。hbase和hive之间可以通过HBaseStorageHandler实现映射，将hbase中的数据映射到hive中进行查询和分析。

### 回答2：
Flume、Kafka、Spark Streaming、HBase、MySQL和Hive都是大数据处理和分析中常见的工具和技术。这些工具和技术可以协同工作以实现更高效、更精确的数据分析和处理。下面将从多角度分析这些工具之间的映射关系。

1. 数据采集和传输

Flume和Kafka是主要的数据采集和传输工具。Flume通常用于将数据从不同来源采集到HDFS或HBase等目标位置。Kafka则更适用于构建大规模的分布式消息流平台。Kafka可以接收来自多个来源的数据，然后在进行处理之前将其传输到队列中。这些工具都可以与HBase和MySQL等数据存储系统合作使用。

2. 实时数据处理

Spark Streaming则是实时数据处理和分析的主要技术。Spark Streaming可以将Kafka、Flume和其他来源的数据进行实时处理和分析，可以将结果直接存储到HBase或MySQL中。

3. 数据存储

MySQL和Hive是两个不同的SQL引擎。MySQL可以作为一种关系型数据库管理系统(RDBMS)，可以在大多数情况下有效地存储结构化数据。Hive则可以将数据存储在Hadoop集群的HDFS中，并生成一个结构化查询语言(SQL)接口，允许开发人员和数据科学家方便地访问Hadoop中的数据。因此，Hive更适合非结构化或半结构化数据存储。

HBase则可以作为一个高性能、分布式的NoSQL数据库，专门用于在Hadoop集群上存储大数据和实时数据。因此，HBase比MySQL更适合存储半结构化和非结构化数据。

4. 数据映射

Hadoop和Hive之间的映射是首选的方式之一。Hive提供了一个SQL界面，允许数据科学家和开发人员访问和处理存储在Hadoop集群上的数据。因此，在Hive中创建的表会自动映射到Hadoop集群上的HDFS文件中。

HBase则局限于存储半结构化和非结构化数据，可以使用Hive和Apache Phoenix来更方便地访问和操作HBase数据。Apache Phoenix提供了一个SQL界面，允许开发人员和数据科学家使用标准SQL来访问和操作HBase数据。

因此，Flume、Kafka、Spark Streaming、HBase、MySQL和Hive之间的映射关系可以根据实际需求进行不同的组合。例如，Flume和Kafka可以协同工作，将数据传输到Hadoop集群上的HDFS或HBase中进行存储。Spark Streaming可以实时处理来自Hadoop集群上的HDFS、HBase或Kafka的数据。MySQL和Hive可以作为SQL引擎，提供方便的接口用于访问Hadoop集群的数据。HBase作为一个高性能、分布式的NoSQL数据库，可以在Hadoop集群上有效地处理半结构化和非结构化数据。

### 回答3：
flume、kafka、sparkstream、hbase、mysql和hive是在大数据生态系统中非常重要和流行的一些工具和技术。它们都具有独特的功能和用途，并广泛用于大规模数据处理和分析。

在这些工具和技术之间建立映射是非常重要的，因为它们可以协同工作并发挥其最大潜力。尤其是在大规模数据处理和分析方面，正确的工具和技术映射可以帮助我们更好地管理和处理海量数据。

flume是一个日志采集和处理系统，可以从数据源收集数据并将其传输到目标位置，如hbase、hive或Kafka。flume和kafka之间的映射通常用于处理数据流，其中flume作为生产者将日志数据发送到kafka，然后消费者可以使用sparkstream或其他工具将这些数据进行处理和分析。

kafka是一个分布式流处理平台，它可以处理大量数据流并实现实时数据处理。kafka和hbase之间的映射通常是将kafka作为数据来源，然后将数据写入hbase进行存储和管理。此外，可以使用hive或其他工具对hbase中存储的数据进行查询和分析。

sparkstream是一个实时流处理引擎，它可以处理来自kafka、flume等数据源的实时数据流。与hbase和mysql之间的映射通常是，sparkstream可以从这些存储系统中读取数据并对其进行处理和分析，并将结果存储回这些存储系统中。

hbase是一个分布式NoSQL数据库，它可以存储大量非结构化和半结构化数据。与hive之间的映射通常是，hive可以使用hbase表中存储的数据进行查询和分析，而hbase则提供了一个高可靠性的数据存储和管理系统。

mysql是一个关系型数据库管理系统，常用于较小的数据集合。（In 300 words）

总之，这些工具和技术都是互相关联的，在大数据生态系统中扮演着重要角色。正确的映射可以使它们协同工作，并处理大规模数据集的难题。

hadoop+spark+hive+hbase+oozie+kafka+flume+flink+es+redash等详细安装部署

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大数据集并提供高可靠性，高可用性和高性能。要进行详细的安装部署，需要运行以下步骤：

1. 安装Java：Hadoop基于Java编写，因此需要安装适当的Java版本。

2. 安装Hadoop：以二进制文件的形式下载Hadoop，并将其解压缩到目标位置。编辑Hadoop配置文件，并设置必要的参数，例如本地文件系统和Hadoop所依赖的其他组件。

3. 部署HDFS：使用bin/hdfs script启动HDFS守护进程并格式化NameNode。配置HDFS，并在数据节点上创建数据目录。

4. 部署YARN：使用bin/yarn script启动YARN守护进程，并在ResourceManager节点上运行MR程序的ApplicationMaster服务。重新配置YARN，并设置资源管理器和节点管理器。

5. 安装Spark：以二进制文件的形式下载Spark，并将其解压缩到目标位置。编辑Spark配置文件，并设置必要的参数，例如运行模式，内存设置和调试选项。

6. 安装Hive：以二进制文件的形式下载Hive，并按照说明进行安装。配置Hive，并设置Metastore和HiveServer2。

7. 安装HBase：以二进制文件的形式下载HBase，并按照说明进行安装。配置HBase，并设置区域服务器和HBase主服务器。

8. 安装Oozie：以二进制文件的形式下载Oozie，并按照说明进行安装。编辑Oozie配置文件，并设置必要的参数，例如数据库连接，属性和内存设置。

9. 安装Kafka：以二进制文件的形式下载Kafka，并按照说明进行安装。配置Kafka，并设置必要的参数，例如Zookeeper连接，日志存储位置和日志大小限制。

10. 安装Flume：以二进制文件的形式下载Flume，并按照说明进行安装。配置Flume，并设置必要的参数，例如Flume代理，事件类型和目标。

11. 安装Flink：以二进制文件的形式下载Flink，并按照说明进行安装。配置Flink，并设置必要的参数，例如集群模式，任务管理器，计算管道和作业提交方式。

12. 安装ES：以二进制文件的形式下载Elasticsearch，并按照说明进行安装。配置Elasticsearch，并设置必要的参数，例如节点类型，索引设置和查询配置。

13. 安装Redash：以二进制文件的形式下载Redash，并按照说明进行安装。配置Redash并设置必要的参数，例如数据库连接，权限和查询模式。

以上提到的大数据技术是开源的，所以可以在官网上找到相关二进制文件和详细的安装部署指南。也可以使用一些自动化的部署工具，如Puppet和Ansible来简化整个过程。