Hive整合Hbase详解_hive 配置hbase

1. 简介
       Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、
   同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。在工作中很常见。它的应用场景有很多，比如在Hadoop业务的开发流程如下：
   
   其中在数据存入hbase—>Hive对数据进行统计分析的这个步骤中就涉及到了Hive与Hbase的整合，所以了解Hive与Hbase的整合是很有必要的。 
2. Hive与Hbase整合的必要性 
           Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础构架、是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，
   Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，
   将我们的sql操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在Hadoop上面运行。
           Hbase全称为Hadoop Database，即Hbase是Hadoop的数据库，是一个分布式的存储系统。Hbase利用
   Hadoop的HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理Hbase中的海量数据。利用zookeeper
   作为其协调工具。 
           Hbase数据库的缺点在于—-语法格式异类，没有类sql的查询方式，因此在实际的业务当中操作和计算数据非
   常不方便，但是Hive就不一样了，Hive支持标准的sql语法，于是我们就希望通过Hive这个客户端工具对Hbase中的
   数据进行操作与查询，进行相应的数据挖掘，这就是所谓Hive与hbase整合的含义。Hive与Hbase整合的示意图如下：
   
3. hive与hbase版本兼容性
    Hive版本：1.2.1
    Hbase版本：1.3.1
    ⑴hbase与hive哪些版本兼容？
           a：hive0.90与hbase0.92是兼容的，早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容。
           b：hive1.x与hbase0.98.x或则更低版本是兼容的。
           c：hive2.x与hbase1.x及比hbase1.x更高版本兼容。
             Hive 0.6.0推出了storage-handler，用于将数据存储到HDFS以外的其他存储上。并方便的通过hive进行插入、查询等操作。
     同时hive提供了针对Hbase的hive-hbase-handler。这使我们在使用hive节省开发M/R代码成本的同时还能获得HBase的特性来快
    速响应随机查询。
             但是，hive自带的hive-hbase-handler是针对特定版本的Hbase的，比如，0.7.0版本的hive编译时使用的是0.89.0版本的Hbase，0.6.0版本的hive默认使用0.20.3版本的hbase进行编译。如果能够找到对应的版本，可以跳过编译的步骤直接使用。不过，我们现状已经找不到这些版本的Hbase与之配合使用了。所以只好自己来编译这个jar包。
             注：使用不匹配的版本，一些功能会发生异常。其原因是由于没有重新编译storage-handler组件，发现在hive中查询HBase表存在问题。hive-hbase-handler.jar的作用在hbase与hive整合的时候发挥了重要作用，有了这个包，hbase与hive才能通信。
   如果想hbase1.x与hive1.x整合，需要编译hive1.x 代码本身。
4. 下面我们创建项目去编译源码
     ⑴首先我们需要去网上下载对应hive版本的源码包
           
          解压后：
          
     ⑵在eclipse中创建一个项目。Java project即可。
                  
     ⑶在创建好的项目上点击右键，选择Import，选择General下的FileSystem，
         找到源码包apache-hive-1.2.1-src\hbase-handler\src\java目录选择其中的java目录导入 
          
     ⑷添加依赖包，导入代码后可以看到很多的错误提示。这时由于没有引入依赖的jar包导致的。
          
        下面，我们引入,需要hive、hbase下相关的lib包。新建lib目录，把对应的依赖包，导入
         a：首先我们进入到hive的lib目录下，下载下来所有的jar,注意：文件夹不要，以及.pom文件不要。
               
         b：我们再进入hbase的lib目录下，下载下来所有的jar，有相同的就去掉，注意：文件夹不要，以及.pom文件不要。
              
              
      ⑸至此可以导出我们需要的jar包了。在项目上点击右键，选择export ，选择JAR file
              
              我们只编译源码，不要lib，名称就是我们要替换的原本的jar包名称hive-hbase-handler-1.2.1.jar
               
           到这里我们就生成了符合自己Hbase版本的hive-hbase-handler了。
5. 下面我们进入到hive的lib目录下删除原来的hive-hbase-handler-1.2.1.jar，换成我们自己的
     
6. hive与hbase整合环境配置
    ⑴进入/usr/local/module/apache-hive-1.2.1/conf目录下修改hive-site.xml文件，添加配置属性（zookeeper的地址）
          
7. 引入hbase的依赖包
    ⑴将hbase安装目录下的lib文件夹下的包导入到hive的环境变量中
          a：在hive-env.sh 文件中添加
               
8. 至此、hive与hbase整合环境准备完成
9. 实战操作
   ⑴建立 Hive 表，关联 HBase 表，插入数据到 Hive 表的同时能够影响 HBase 表。 
         a：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");    
   

   STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'  //指定存储处理器
   Hbase.table.name属性是可选的，用它来指定此表在hbase中的名字，这就是说，允许同一个表在hive和hbase中有不同的名字。
   每个hive的列，都需要在参数hbase.columns.mapping中指定一个对应的条目，多个列之间的条目通过逗号分隔；也就是说，如果某个表有n个列，则参数hbase.columns.mapping的值中就有n个以逗号分隔的条目，比如：

   "hbase.columns.mapping" = ":key,a:b,a:c,d:e" 代表有两个列族，一个是a一个是d，a列族中有两列，分别为b和c
   注意，hbase.columns.mapping的值中是不允许出现空格的
       b:效果
                        
        c：现在我们需要向hive库中的hive_hbase_emp_table表中添加数据，注意：不能直接load数据到这张表中，
            否则数据不会同步到hbase对应的hbase_emp_table表中。 
            在 Hive 中创建临时中间表，用于 load 文件中的数据 
   

   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'; 
   

    
        d:向 Hive 中间表中 load 数据 
                            e：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 
                  f：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 
                        
              
   ⑵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。
      a：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"); 
   

   b：关联后就可以使用 Hive 函数进行一些分析操作了 ，数据自动填充进来
    
    这里使用外部表映射到HBase中的表，这样，在Hive中删除表，并不会删除HBase中的表，否则，就会删除。
   

参考文章：
      https://blog.csdn.net/linxiyimeng007/article/details/80969151
      https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/51588253