Hbase学习笔记（七） Hbase与Hive的整合
Hive和Hbase的区别
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。（不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖）
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。
总结：
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术，Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到HBase，或者从HBase写回Hive。
整合:
需求一：将hive分析结果的数据，保存到HBase当中去
HBase的五个jar包拷贝到hive的lib目录下：
hbase-client-1.2.0-cdh5.14.0.jar
hbase-hadoop2-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar
hbase-hadoop-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar
hbase-it-1.2.0-cdh5.14.0.jar
hbase-server-1.2.0-cdh5.14.0.jar
可以使用软连接
ln -s /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/lib/hbase-client-1.2.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hbase-client-1.2.0-cdh5.14.0.jar
ln -s /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/lib/hbase-hadoop2-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hbase-hadoop2-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar
ln -s /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0-cdh5.14.0.jar
ln -s /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/lib/hbase-it-1.2.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hbase-it-1.2.0-cdh5.14.0.jar
ln -s /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/lib/hbase-server-1.2.0-cdh5.14.0.jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/hbase-server-1.2.0-cdh5.14.0.jar
修改hive的配置文件
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf
vim hive-site.xml
<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01,hadoop02,hadoop03</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01,hadoop02,hadoop03</value>
</property>
修改hive-env.sh下的配置
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0
export HIVE_CONF_DIR=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf
在hive中建表加载数据
create database course;
use course;
create external table if not exists course.score(id int,cname string,score int) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile ;
准备数据
1 zhangsan 80
2 lisi 60
3 wangwu 30
4 zhaoliu 70
进行加载
hive (course)> load data local inpath '/export/hive-hbase.txt' into table score;
hive (course)> select * from score;
创建一个hive管理表与Hbase进行映射
create table course.hbase_score(id int,cname string,score int)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score")
tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score");
通过insert overwrite select 进行插入
insert overwrite table course.hbase_score select id,cname,score from course.score;
在hbase中查看表
hbase(main):024:0> scan 'hbase_score'
需求二：创建hive外部表，映射Hbase当中已有的表模型，直接通过
进入Hbase中创建表并手动加载一些数据
进入Hbase客户端，手动创建一张表，并插入数据
create 'hbase_hive_score',{ NAME =>'cf'}
put 'hbase_hive_score','1','cf:name','zhangsan'
put 'hbase_hive_score','1','cf:score', '95'
put 'hbase_hive_score','2','cf:name','lisi'
put 'hbase_hive_score','2','cf:score', '96'
put 'hbase_hive_score','3','cf:name','wangwu'
put 'hbase_hive_score','3','cf:score', '97'
建立hive外部表，映射Hbase当中的字段
CREATE external TABLE course.hbase2hive(id int, name string, score int) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:score") TBLPROPERTIES("hbase.table.name" ="hbase_hive_score");
