Hbase 与Hive的集成-CFANZ编程社区

Hbase 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

环境准备

配置环境变量
在hadoop102上

sudo  vim /etc/profile

添加以下三个环境变量

##HABSE_HOME
export HABSE_HOME=/opt/module/hbase
export PATH=$PATH:$HABSE_HOME/bin

##HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

##ZK_HOME
export ZK_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin

然后同步到 hadoop103,hadoop104

sudo scp   /etc/profile   root@hadoop103:/etc/
sudo scp   /etc/profile   root@hadoop104:/etc/

然后在hadoop102,hadoop103,hadoop104上执行

source /etc/profile

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）。

谁需要访问hbase，谁就需要hbaes的lib目录下的jar（驱动）

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：

<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>

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

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：
》1 如果没有做兼容，则建表时会抛出异常

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor.addFamily(Lorg/apache/hadoop/hbase/HColumnDescriptor;)V

HBase与Hive的集成在最新的两个版本中无法兼容。所以，我们只能重新编译：hive-hbase-handler-1.2.1.jar

》2 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

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 '/opt/module/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'

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

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

hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;