大数据培训HBase API操作与Hive的集成
HBase与Hive的对比
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。
HBase与Hive集成使用
尖叫提示：HBase与Hive的集成在最新的两个版本中无法兼容。所以，我们只能含着泪勇敢的重新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好气！！
环境准备
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）。
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export HBASE_HOME=/opt/module/hbase export HIVE_HOME=/opt/module/hive
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HIVE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar |
同时在hive-site.xml中修改zookeeper的属性，如下：
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<property> <name>hive.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</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> |
1．案例一
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。
分步实现：
(1) 在Hive中创建表同时关联HBase
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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
(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
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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
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hive> load data local inpath '/home/admin/softwares/data/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
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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：
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hive> select * from hive_hbase_emp_table; |
HBase：
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hbase> scan ‘hbase_emp_table’ |
2．案例二
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。
注：该案例2紧跟案例1的脚步，所以完成此案例前，请先完成案例1。
分步实现：
(1) 在Hive中创建外部表
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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
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hive (default)> select * from relevance_hbase_emp; |
