hive整合hbase

实验环境准备

Hive-2.3.3

Hbase-1.3.1

launcher start

start-dfs.sh

start-yarn.sh

zkServer.sh start

（3）

./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

（hadoop/sbin）

bin/start-hbase.sh

实验原理：

Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现

通信原理：

整合的意义：

（一）通过Hive把数据加载到HBase中，数据源可以是文件也可以是Hive中的表。

（二）通过整合，让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。

（三）通过整合，不仅可完成HBase的数据实时查询，也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析。

（四）通过结合，可以设计一个高速写入，后面接入实时分析的海量数据分析系统。

实验步骤：

修改hive-site.xml文件以及hive-env.sh文件配置（仅当hbase为集群模式时）

hive-site.xml：

<property>

<name>hive.zookeeper.quorum</name>

<value>node01,node02,node03</value>

</property>

<property>

<name>hbase.zookeeper.quorum</name>

<value>node01,node02,node03</value>

</property>

<property>

<name>hive.aux.jars.path</name>

<value>file:///opt/software/hive/lib/hive-hbase-handler-2.3.3.jar,file:///opt/software/hive/lib/zoo

keeper-3.4.10.jar,file:///opt/software/hive/lib/hbase-client-1.3.1.jar,file:///opt/software/hive/lib/hbase-common-1.3.1-tests.jar,file:///opt/software/hive/lib/hbase-server-1.3.1.jar,file:///opt/software/hive/lib/hbase-common-1.3.1.jar,file:///opt/software/hive/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar,file:///opt/software/hive/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar

</value>

</property>

hive-env.sh：

export HBASE_HOME=/opt/software/hbase-1.3.1

2. 将hbase lib目录下的所有文件复制到hive lib目录中

注意：先删除hive/lib目录下hbase开头的jar包

/opt/software/hive/lib目录下：

rm -rf hbase-*

/opt/software/hbase/lib目录下：

cp /opt/software/hbase-1.3.1/lib/* /opt/software/hive-2.3.3/lib/

3. 在hive中创建映射表,创建完成后在hbase中查看是否同时在hbase中也创建成功（创建之前要先启动hbase）

hive

create table hbase_score(id int,name string,score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score") tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score");

create table hive_hbase_test(id int,name string) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,cf1:name") tblproperties("hbase.table.name"="hive_hbase_test");

hbae shell

list

4. 导入数据测试：

Hive 导入数据，Hbase查看数据：

1）vi hive_hbase.txt

2）在hive中创表，导入数据：

create table test(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';

load data local inpath "/usr/datadir/hive_hbase.txt" into table test;

select * from test;

3）将hive的test表中的数据加载到hive_hbase_test表

insert overwrite table hive_hbase_test select * from test;

通过Hbase put添加数据，Hive查看添加数据

1)在hbase shell中对表hive_hbase_test添加数据

put 'hive_hbase_test','4','cf1:name','mipeng'

2）在hive中查看数据是否添加进来：

select * from hive_hbase_test;

注意事项：

整合完成之后，如果在hive当中创建的为内部表，那么在hive中删除该表时，hbase上对应的表也会删除；如果在hive当中创建的为外部表，那么在hive中删除该表时，不会影响hbase。

补充：

hive中创建外部映射表步骤：

在hbase中创建对应名称、对应列簇的表：

create 'hbase_score1','cf'

在hive中创建外部表：

create external table hbase_score1(id int,name string,score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score") tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score1");

在hive中向外部表内导入数据：（参考导入数据测试）

在hbase中添加数据：（参考导入数据测试）