nosql查找条件语句 nosql查询语句

什么是hibernate

首先Hibernate不是MVC框架，准确来说是ORM框架。Hibernate的作用完全可以从ORM(Object Relation Mapping)的意思中体现出来。Hibernate工作就是将数据库中的关系型数据映射成Java对象。说白了就是方便开发者使用Java来对关系型数据库进行操作的，这里的重点是关系型数据库，和Nosql种种并无半毛钱关系。优点：

有自己的Hql语句，对sql进行了一定的封装；

各种关系型数据库基本都能支持；

开发难度低；

各方面都比较成熟完善，包括事务、缓存等一些ORM该有的东西它都有；

数据量大的时候，Hibernate就虚了，尤其是delete和update操作

hdfs存储的数据如何与hive或hbase交互

HDFS是Hadoop分布式文件系统，可以存储大量的数据。Hive和HBase都是建立在Hadoop之上的数据存储和处理系统，它们可以与HDFS进行交互，实现对HDFS中数据的查询和操作。具体地说，Hive可以通过HiveQL语言来查询和操作HDFS中的数据。HiveQL语言类似于SQL语言，可以直接访问HDFS中的数据，将其作为关系型数据库中的表进行操作。Hive会将HiveQL语句转换为MapReduce作业，在Hadoop集群上运行，最终将结果返回给用户。

而HBase则是一个分布式的NoSQL数据库，它可以直接在HDFS上存储数据，并提供快速的读写访问。HBase使用HDFS作为其底层存储系统，并提供了一些列API和工具，使得用户可以直接访问HDFS中的数据。用户可以通过HBase的API来查询和操作HDFS中的数据，也可以通过HBase Shell来进行交互式的查询和操作。

综上所述，Hive和HBase都可以与HDFS进行交互，用户可以通过它们来查询和操作HDFS中的数据。具体使用哪种方式，需要根据实际情况和需求来选择。

HDFS存储的数据可以通过Hive或HBase与其他数据进行交互。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库，可以将HDFS中的数据转化成SQL进行查询和分析。
HBase则是一个分布式的非关系型数据库，可以通过Hadoop的MapReduce和HDFS来进行数据存储和处理。
其中，Hive需要通过HDFS提供的文件系统接口来读取和写入HDFS数据，而HBase可以直接与HDFS交互，将数据存储在HDFS上。
因此，通过Hive或HBase，我们可以方便地读取和写入HDFS中的数据，并进行相应的分析和处理。

hive与hdfs交互过程

1.

命令行或Web UI发送查询驱动程序(任何数据库驱动程序,如JDBC,ODBC等)来执行。

2.

在驱动程序帮助下查询编译器,分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。

3.

编译器发送元数据请求到Metastore(任何数据库)。

4.

Metastore发送元数据,以编译器的响应。

5.

编译器检查要求,并重新发送计划给驱动程序。到此为止,查询解析和编译完成。