写在前面一：
本文将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。
写在前面二：
使用软件说明
约定所有软件的存放目录：
/home/yujianxin
一、Hive整合HBase原理
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive-hbase-handler-0.9.0.jar工具类，如下图
Hive与HBase通信示意图
二、具体步骤
安装前说明
1、关于Hadoop、HBase、Hive集群的搭建，请参考本人博文“基于Hadoop的数据分析综合管理平台之Hadoop、HBase完全分布式集群搭建”
2、本文中Hadoop、HBase、Hive安装路径
2.1、拷贝jar包
删除$HIVE_HOME/lib/下HBase、Zookeeper相关jar
- rm -rf $HIVE_HOME/lib/zookeeper-*.jar
- rm -rf $HIVE_HOME/lib/hbase*.jar
- cp $HBASE_HOME/hbase-0.94.7-security.jar $HIVE_HOME/lib/
- cp $HBASE_HOME/lib/zookeeper-3.4.5.jar $HIVE_HOME/lib/
2.2、修改$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
mkdir $HIVE_HOME/logs
在尾部添加
- <property>
- <name>hive.querylog.location</name>
- <value>/home/yujianxin/hive/hive-0.9.0/logs</value>
- </property>
- <property>
- <name>hive.aux.jars.path</name>
- <value>
- file:///home/yujianxin/hive/hive-0.9.0/lib/hive-hbase-handler-0.9.0.jar,
- file:///home/yujianxin/hive/hive-0.9.0/lib/hbase-0.94.7-security.jar,
- file:///home/yujianxin/hive/hive-0.9.0/lib/zookeeper-3.4.5.jar
- </value>
- </property>
- <property>
- <name>hive.zookeeper.quorum</name>
- <value>master,slave1,slave2</value>
- </property>
- cp $HBASE_HOME/hbase-0.94.7-security.jar $HADOOP_HOME/lib
- cp $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml $HADOOP_HOME/conf
三、启动、使用配置后Hive，测试是否配置成功
3.1、启动Hive
集群方式启动
- hive --auxpath /home/yujianxin/hive/hive-0.9.0/lib/hive-hbase-handler-0.9.0.jar,/home/
- yujianxin/hive/hive-0.9.0/lib/hbase-0.94.7-security.jar,/home/yujianxin/hive/hive-0.9.
- 0/lib/zookeeper-3.4.5.jar
可以将此启动Hive与HBase整合的命令写成Shell脚本，设置成开机启动
3.2、在Hive中创建HBase识别的表
- CREATE TABLE hbase_hive_1(key int, value string)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")
- TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz");
hbase.table.name 定义在hbase中的table名称
多列时，data:1，data:2多列族时，data1:1,data2:1
hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族，里面的:key 是固定值而且要保证在表pokes中的foo字段是唯一值
创建有分区的表
- CREATE TABLE hbase_hive_2(key int, value string)
- partitioned by (day string)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")
- TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz2");
分别查看Hive、HBase中建立的表
3.3、导入数据
新建hive的数据表
create table pokes(foo int,bar string)row format delimited fields terminated by ',';
批量导入数据
load data local inpath '/home/yujianxin/temp/data1.txt' overwrite into table pokes;
使用sql导入hbase_table_1
SET hive.hbase.bulk=true;
insert overwrite table hbase_hive_1 select * from pokes;
导入有分区的表
insert overwrite table hbase_hive_2 partition (day='2012-01-01') select * from pokes;
往Hive中插入数据同时会插入到HBase中
3.4、分别查看Hive、HBase中的数据
OK，到此Hive、HBase整合成功。
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下面再给出较复杂的测试例子
情况一、对于在hbase已经存在的表，在hive中使用CREATE EXTERNAL TABLE来建立联系
- create external table hive_test (key int,gid map<string,string>,sid map<string,string>,uid map<string,string>)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" ="a:,b:,c:")
- TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test1");
查询gid字段中value值
Hive成功读取到HBase中的数据
情况二、如果hbase表test2中的字段为user:gid,user:sid,info:uid,info:level
在hive中建表语句为
- CREATE EXTERNAL TABLE hive_test_2(key int,user map<string,string>,info map<string,string>)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" ="user:,info:")
- TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test2");
Hive成功读取到HBase中的数据