• Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子


    社论:

    本文将Hive与HBase整合在一起,使Hive能够读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为经常使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


    约定全部软件的存放文件夹:

    /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,例如以下图


    Hive与HBase通信示意图


    二、详细步骤

    安装前说明

    1、关于Hadoop、HBase、Hive集群的搭建,请參考本人博文“基于Hadoop的数据分析综合管理平台之Hadoop、HBase全然分布式集群搭建

    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
    又一次拷贝
    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、改动$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
    mkdir $HIVE_HOME/logs
    在尾部加入

    <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>
    改动
    <property>
      <name>hive.zookeeper.quorum</name>
      <value>master,slave1,slave2</value>
    </property>
    2.3、拷贝hbase-0.94.7-security.jar到全部hadoop节点(包含master)的hadoop/lib下
    cp $HBASE_HOME/hbase-0.94.7-security.jar $HADOOP_HOME/lib
    2.4、拷贝hbase/conf下的hbase-site.xml文件到全部hadoop节点(包含master)的hadoop/conf下
    cp $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml  $HADOOP_HOME/conf

    三、启动、使用配置后Hive,測试是否配置成功

    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

    能够将此启动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 是固定值并且要保证在表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中插入数据同一时候会插入到HBase中

    3.4、分别查看Hive、HBase中的数据


    OK,到此Hive、HBase整合成功。

    ——————————————————————————————————————————————————————————————————

    以下再给出较复杂的測试样例

    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、假设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


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