hbase与Hive的集成

1 HBase与Hive的对比

 

1．Hive

(1) 数据仓库

Hive的本质其实就至关于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中作了一个双射关系，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，不适合作关联查询，相似JOIN等操做。

(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能够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。

2 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没法兼容。因此，咱们只能含着泪勇敢的从新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好气！！

环境准备

由于咱们后续可能会在操做Hive的同时对HBase也会产生影响，因此Hive须要持有操做HBase的Jar，那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包（或者使用软链接的形式）。

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，以下：

<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：创建Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时可以影响HBase表。

分步实现：

(1) 在Hive中建立表同时关联HBase

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：完成以后，能够分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表

(2) 在Hive中建立临时中间表，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

hive> load data local inpath '/home/admin/softwares/data/emp.txt' into table emp;

(4) 经过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’

2．案例二

目标：在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，而后在Hive中建立一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之能够借助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，因此完成此案例前，请先完成案例1。

分步实现：

(1) 在Hive中建立外部表

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) 关联后就可使用Hive函数进行一些分析操做了

hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;