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。

Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子

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写在前面二:

使用软件说明

Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子

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

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Hive与HBase通信示意图

Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子

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

Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子

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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

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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

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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

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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

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OK,到此Hive、HBase整合成功。

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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

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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");

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查询gid字段中value值

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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

Hive综合HBase——经Hive阅读/书写 HBase桌子

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");

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Hive成功读取到HBase中的数据



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