大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—
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此篇为大家带来的是HBase与Hive的集成。
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一. 两者对比
1. Hive
- (1) 数据仓库
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
- (2) 用于数据分析、清洗
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。
- (3) 基于HDFS、MapReduce
Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。
2. HBase
- (1) 数据库
是一种面向列存储的非关系型数据库。
- (2) 用于存储结构化和非结构化的数据
适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。
- (3) 基于HDFS
数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
- (4) 延迟较低，接入在线业务使用
面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。
二. HBase与Hive集成使用
1. 编译jar包
由于HBase与Hive的集成的这两个版本中无法兼容。所以，我们重新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好气！！
步骤：
- 1. 新建一个Java项目名称为
hive-hbase-handler
- 2. 找到源码包所需要编译的部分，copy到项目内
- 3. 添加依赖(此包为hbase和hive的lib包里的所有文档的整合，如有需要可私聊博主)
- 4. 打包jar包
- 5.替换原Jar包
2. 环境准备
- 1.因为我们后续可能会在操作Hive的同时对HBase也会产生影响，所以Hive需要持有操作HBase的Jar，那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包（或者使用软连接的形式）。
[bigdata@hadoop002 module]$ sudo vim /etc/profile
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
// 立即生效
[bigdata@hadoop002 module]$ source /etc/profile
- 软连接
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HIVE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar
[bigdata@hadoop002 lib]$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar
- 2. 在hive-site.xml中修改zookeeper的属性
[bigdata@hadoop002 conf]$ sudo vim hive-site.xml
// 添加如下内容
<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop002,hadoop003,hadoop004</value>
<description>The list of ZooKeeper servers to talk to. This is only needed for read/write locks.</description>
</property>
<property>
<name>hive.zookeeper.client.port</name>
<value>2181</value>
<description>The port of ZooKeeper servers to talk to. This is only needed for read/write locks.</description>
</property>
3. 测试案例1
目标：建立Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表。
- 前提准备
// 启动所需要的服务
[bigdata@hadoop002 module]$ start-dfs.sh
[bigdata@hadoop003 module]$ start-yarn.sh
[bigdata@hadoop002 zookeeper-3.4.10]$ bin/start-allzk.sh
[bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/start-hbase.sh
- 1. 在Hive中创建表同时关联HBase
// 需要另开窗口
[bigdata@hadoop002 hive]$ bin/hive
CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
提示：完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表
这是需要查看下Hbase里是否有表建立
[bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/hbase shell
// 查看表格
hbase(main):001:0> list
- 2. 在Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据
提示：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中
CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';
- 3. 向Hive中间表中load数据
上传数据
hive> hive> load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;
- 4. 通过insert命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中
hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp;
- 5. 查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据
Hive：
hive> select * from hive_hbase_emp_table;
HBase:
hbase> scan ‘hbase_emp_table’
4. 测试案例2
目标：在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。（前提要先完成案例1）
- 1. 在Hive中创建外部表
CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
- 2. 关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了
// 可快速查看内容，第一次比较慢
hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;
本次的分享就到这里了,
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