我正在切入 Hadoop 生态系统，并且对 MR、YARN 和 HDFS 有相当的了解。
我正在探索生态系统的其他部分。我相信 HiveQL 可以在 HBase 上以类似 SQL 的方式运行，并且几乎是实时的。如果是这样，我相信需要将 HDFS 上的非结构化数据转换为结构化数据，以便在 HQL 中运行相对快速的查询。这是否意味着数据以非结构化形式存在于 HDFS 中，然后以结构化形式复制到 HDFS 上以供 HBase 和 HQL 使用？
另外，HiveQL 是否可以直接在 HDFS 上以批处理模式（小时..与 Java 作为 MR 作业运行的时间相似）的非结构化数据上运行？
【问题讨论】：
HBase 是一个键值对存储。它不支持 SQL。
【讨论】：
回答您的问题 1：我认为需要将 HDFS 上的非结构化数据转换为结构化数据，以便在 HQL 中运行相对较快的查询
HIVE 可以通过将非结构化数据转换为结构化数据来处理这些数据。它提供了一种将结构应用于大量非结构化数据的简单方法，然后对这些数据执行类似 SQL 的批量查询。
可以从多种格式读取数据，从带有逗号或空格分隔文本的非结构化平面文件，到半结构化 JSON 文件，再到结构化 HBase 表。
看看这篇文章Log Analysis如何将非结构化日志文件转换为结构化数据并进行处理。
回答您的问题 2：HiveQL 能否以批处理模式直接在 HDFS 上的非结构化数据上运行（小时......与 Java 作为 MR 作业运行的时间相似）？
HiveQL 不能直接在非结构化数据上运行。数据在处理之前应转换为结构化形式。参考上面的日志分析示例。
【讨论】：
HiveQL 不能在半结构化数据（一种以上格式的数据）上运行。 HDFS 上的所有数据必须采用相同的格式。该格式可以指定为 Hive 使用的数据库中的元数据，它用于计算 HDFS 中的数据结构。这是作为 HDFS 上的 map reduce 作业执行的，并且确实运行时间很长。
PIG 是在具有多种格式数据的 HDFS 上运行所需要的。蜂巢无法做到这一点。 PIG 可以做到，因为它是程序化风格。
您可以使用 map reduce 作业将半结构化数据加载到 HBase。然后在 HBase 上近乎实时地运行 Hive。
【讨论】：