关于大数据技术选型的困惑

公司的业务库目前是在普通关系型数据库中存储，由于数据量不断积累，采用了分库。现在想要一种大数据解决方案，能够把所有分库的数据整合到一个大数据库中，最主要的是还要保证大数据库与普通分库数据的数据同步（增删改的数据）。目前我的做法是用sqoop把数据导入hbase中，然后作为hive的外部表。这样增删改利用sqoop导入hbase，查询利用hive，可以满足需求，但问题的关键是hive与hbase整合后查询速度奇慢，尤其是遇到两个大表关联时，几个小时查不出来。请教各位大神指条明路。

意思是说关系数据库还在使用，但是同步到了nosql数据库中。
hbase查询，只有rowkey是秒级别的，其它的不行的。hive适合离线处理，速度其实也快不了多少的。

方案只能是优化，对hbase做下二级索引。
对于关联慢，也可以优化下

Hive数据倾斜（大表join大表）【优化】
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=13077

有个疑问，楼主为何从关系数据库变成使用hbase了。
想用他们实现什么。

如果仅是因为数据量大，其实可以使用oracle的

langke93 发表于 2016-7-13 18:26
意思是说关系数据库还在使用，但是同步到了nosql数据库中。
hbase查询，只有rowkey是秒级别的，其它的不行 ...

用hbase其实主要是因为数据会更新，hive无法更新（0.14以上版本的ACID特性可实现更新，但效率惨不忍睹）但是支持SQL，所以就有hive和hbase整合，hive查询，hbase更新。公司在往大数据方向上发展，不会在考虑传统数据库，更可况oracle收费也太贵。我就是想问，除了hive、hbase还有没有其他大数据解决方案，可以实现大数据存储和更新并且查询不是很差。

Fortitude 发表于 2016-7-13 19:31
用hbase其实主要是因为数据会更新，hive无法更新（0.14以上版本的ACID特性可实现更新，但效率惨不忍睹） ...

hbase+solr应该挺快的。这里有篇文章，楼主可以参考下


基于Solr的HBase多条件查询测试
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9770