CDH的 hive 整合 hbase

总帖：CDH 6系列（CDH 6.0、CHD6.1等）安装和使用

1.hbase与hive哪些版本兼容？
    hive0.90与hbase0.92是兼容的，早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容，不须要本身编译。
    hive1.x与hbase0.98.x或则更低版本是兼容的，不须要本身编译。
    hive2.x与hbase1.x及比hbase1.x更高版本兼容，不须要本身编译。
    重点注意：hive 1.x 与 hbase 1.x整合时，须要本身编译

2.链接和使用Hive：
    1.第一种方式：
        /usr/bin/hive 为链接打开Hive操做界面的快捷方式
          所以只须要直接执行命令 hive 即能链接打开Hive操做界面
      
    2.第二种方式：
        默认启动Hive时，就会同时启动了hiveserver2进程，jps查看到有RunJar进程即表示hiveserver2进程已启动
             /usr/bin/beeline 为外部Linux链接访问当前Linux下的hive的快捷方式，因此此时只须要直接执行命令 beeline -u jdbc:hive2://node1:10000 -n root

    2.show databases;
        默认只有一个 数据库： default
     3.create database rimengshe;
      use rimengshe;
      create table nagisa(name string,num1 int,num2 int) row format delimited fields terminated by ',';
      show tables;

3.链接和使用hbase
    1./usr/bin/hbase 为链接打开Hbase操做界面的快捷方式
      所以只须要直接执行命令 hbase shell 即能链接打开Hive操做界面

    2.list 查看全部表
           建立用户表：create 'user','base_info'

4.hive 整合 hbase：
    1.（通常无需操做拷贝jar包这一步）
       由于 /opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/jars 目录下已经存在 hive-hbase-handler-2.1.1-cdh6.1.0.jar，所以下面的拷贝jar包操做并不须要进行
        把 hive-hbase-handler.jar 从 hive 的lib目录下 拷贝到 hbase 的lib目录下
          若是没有 hive-hbase-handler.jar 能够拷贝 hive-hbase-handler-2.1.1-cdh6.0.0.jar
            hive 的lib目录：
                CDH6.0.0：cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hive/lib
                CDH6.1.0：cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/lib/hive/lib
            hbase 的lib目录：
                CDH6.0.0：cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hbase/lib
                CDH6.1.0：cd /opt/cloudera/parcels/CDH-6.1.0-1.cdh6.1.0.p0.770702/lib/hbase/lib
        执行拷贝命令：cp /opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hive/lib/hive-hbase-handler.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.0-1.cdh6.0.0.p0.537114/lib/hbase/lib

    2.修改 hive 的conf目录下 hive-site.xml文件中<configuration> 中的内容
          <property>
                <name>hive.zookeeper.quorum</name>
                <value>node1,node2,node3</value>  
          </property>
          <property>
                <name>hive.server2.enable.doAs</name>
                <value>false</value>   
          </property>
      修改操做以下：
         1.可经过Hive -> 操做 -> 下载客户端配置 的方式查看hive-site.xml文件内容
            1.可得知 hive.zookeeper.quorum 配置的内容，默认配置即为 node1,node2,node3 便可。
            2.可得知 hive.server2.enable.doAs 默认为 true，推荐修改成false，不然在使用官方推荐的hiveserver2/beeline的方式操做时，
              在利用HQL语句建立HBase时可能会出现异常
        2.可经过Hive -> 配置 -> 搜索栏中搜索 hive.server2.enable.doAs ，默认为勾选，取消勾选便可，即能修改配置为 false。
          再当咱们经过Hive -> 操做 -> 下载客户端配置 的方式查看hive-site.xml文件内容，便可查看到hive.server2.enable.doAs已为false

    3.重启 hive、hbase
    4.保证hiveserver2进程启动中，使用命令 beeline -u jdbc:hive2://node1:10000 -n root 进行链接
    5.HIVE执行建立表语句：hbase表 映射 hive表，写入的数据存储在 hbase表中，"hbase.mapred.output.outputtable"可指定数据写入到hbase表中
        1.create database rimengshe;
        2.use rimengshe;
        3.第一种映射方式：
            1.建立hive表的同时也会建立出hbase表
                  # Hive中的表名test_tb；key字段映射hbase表中的rowkey；value字段映射cf1列簇下的val字段
                  CREATE TABLE ushio(key int, value string) 
                  # 指定存储处理器
                  STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
                  # 声明列簇，列名
                WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val") 
                # hbase.table.name声明HBase表名，为可选属性默认与Hive的表名相同
                # hbase.mapred.output.outputtable指定插入数据时写入的表，若是之后须要往该表插入数据就须要指定该值
                TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "ushio", "hbase.mapred.output.outputtable" = "ushio");  
             2.hbase表中添加数据：put '表名','rowkey值','列簇名:列名','列值'            
                put 'ushio','98','cf1:val','val_98'
                put 'ushio','99','cf1:val','val_99'
                put 'ushio','100','cf1:val','val_100'
            3.hive表中添加数据：（会运行yarn）INSERT INTO table_name (field1, field2,...fieldN ) VALUES (value1, value2,...valueN );
                insert into ushio values(2,'ushio');
             4.hbase表 查询表中的全部数据：scan '表名'
                scan 'ushio'

            5.hive表 查询表中的全部数据：
                select * from ushio;

        4.第二种映射方式：
            Hive映射“HBase中已经存在的”表，即便用HQL建立hive外部表，映射HBase已存在的表，进行关联操做。
 
5.JAVA 操做 Hive
    1.依赖
              <dependencies>
                <dependency>
                  <groupId>junit</groupId>
                  <artifactId>junit</artifactId>
                  <version>4.11</version>
                  <scope>test</scope>
                </dependency>
                <dependency>
                  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                  <artifactId>hadoop-client</artifactId>
                  <version>2.7.4</version>
                </dependency>
                <dependency>
                  <groupId>org.apache.hive</groupId>
                  <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
                  <version>2.1.1</version>
                </dependency>
                <dependency>
                  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
                  <artifactId>hbase-client</artifactId>
                  <version>2.1.0</version>
                </dependency>
                <dependency>
                <groupId>org.apache.hive</groupId>
                <artifactId>hive-metastore</artifactId>
                <version>2.1.0</version>
                </dependency>
              </dependencies>

    2.实现代码
            import java.sql.*;

            public class select
            {
                private static String Driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
                //jdbc:hive2://(主)节点IP:10000/数据库名
                private static String URL = "jdbc:hive2://192.168.88.100:10000/default";
                private static String name = "";
                private static String password = "";

                public static void main(String[] args) throws SQLException                {                    try                    {                        Class.forName(Driver);                        Connection connection = DriverManager.getConnection(URL, name, password);                        Statement statement = connection.createStatement();                        String sql = "select * from test_tb";                        ResultSet res = statement.executeQuery(sql);                        while (res.next())                        {                            System.out.println(res.getInt(1) + "\t==> " + res.getString(2));                        }                    }                    catch (ClassNotFoundException e)                    {                        e.printStackTrace();                    }                }            }