HBase:5、HBase与Hive集成

HBase与Hive的对比

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。

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话的数据

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


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-1.2.0.jar

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)。记得还有把zookeeper的jar包考入到hive的lib目录下。

$ export HBASE_HOME=/opt/software/hbase-1.2.0
$ export HIVE_HOME=/opt/software/apache-hive-1.1.0-bin

$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-common-1.2.0.jar  $HIVE_HOME/lib/hbase-common-1.2.0.jar
$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-server-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-server-1.2.0.jar
$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-client-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-client-1.2.0.jar
$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-protocol-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-protocol-1.2.0.jar
$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-it-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-it-1.2.0.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-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.2.0.jar
$ ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0.jar

同时在hive-site.xml中修改zookeeper的属性

<property>
  <name>hive.zookeeper.quorum</name>
  <value>hadoop001, hadoop002, hadoop003 </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。

(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");

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


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/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

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,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。

(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;
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