使用Hive读取Hbase中的数据

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第一步，启动hadoop，命令：./start-all.sh

第二步，启动hive，命令：

./hive --auxpath /home/dream-victor/hive-0.6.0/lib/hive_hbase-handler.jar,/home/dream-victor/hive-0.6.0/lib/hbase-0.20.3.jar,/home/dream-victor/hive-0.6.0/lib/zookeeper-3.2.2.jar -hiveconf hbase.master=127.0.0.1:60000

这里，-hiveconf hbase.master=指向自己在hbase-site.xml中hbase.master的值

第三步，启动hbase，命令：./start-hbase.sh

第四步，建立关联表，这里我们要查询的表在hbase中已经存在所以，使用CREATE EXTERNAL TABLE来建立，如下：

 CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table_2(key string, value string)
 STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
 WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "data:1")
 TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "test");

 hbase.columns.mapping指向对应的列族；多列时，data:1，data:2；多列族时，data1:1,data2:1；

 hbase.table.name指向对应的表；

 hbase_table_2(key string, value string)，这个是关联表

我们看一下HBase中要查询的表的结构，

 hbase(main):001:0> describe 'test'
 DESCRIPTION                                                             ENABLED
  {NAME => 'test', FAMILIES => [{NAME => 'data', COMPRESSION => 'NONE',  true
  VERSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY
  => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}]}
 1 row(s) in 0.0810 seconds
 hbase(main):002:0>

 在看一下表中的数据，

 hbase(main):002:0> scan 'test'
 ROW                          COLUMN+CELL
  row1                        column=data:1, timestamp=1300847098583, value=value1
  row12                       column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value3
  row2                        column=data:2, timestamp=1300847106880, value=value2
 3 row(s) in 0.0160 seconds
 hbase(main):003:0>

 列族：data:1、data:2两个

 Key：row1、row12、row2

 value：value1、value3、value2

 hbase_table_2(key string, value string)中对应的test表中的row，value字段对应的是test表中的value

OK，现在可以来看看查询结果了，

我们在hive命令行中先查看一下hbase_table_2，

 hive> select * from hbase_table_2;
 OK
 row1    value1
 row12   value3
 Time taken: 0.197 seconds
 hive>

 对比一下test表中的列族为data:1的数据，

 row1                        column=data:1, timestamp=1300847098583, value=value1
 row12                       column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value3

和查询结果相符，没问题，然后我们在hbase中在给列族data:1新增一条数据，

 hbase(main):003:0> put 'test','row13','data:1','value4'
 0 row(s) in 0.0050 seconds
 hbase(main):004:0>

 再查看hbase_table_2表，

 hive> select * from hbase_table_2;
 OK
 row1    value1
 row12   value3
 row13   value4
 Time taken: 0.165 seconds
 hive>

 新增数据value4出现了，说明可以通过hbase_table_2查询hbase的test表

下面我们来查询一下test表中value值为value3的数据，

 hive> select * From hbase_table_2 where value='value3';
 Total MapReduce jobs = 1
 Launching Job 1 out of 1
 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
 Starting Job = job_201103231022_0001, Tracking URL = http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201103231022_0001
 Kill Command = /home/dream-victor/hadoop-0.20.2/bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201103231022_0001
 2011-03-23 11:23:27,807 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
 2011-03-23 11:23:30,824 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%
 2011-03-23 11:23:33,854 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%
 Ended Job = job_201103231022_0001
 OK
 row12   value3
 Time taken: 11.929 seconds
 hive>

 和hbase的test表对比一下，

 row12                       column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value3

 OK，这样我们就可以使用SQL来对hbase进行查询了。

 

以上只是在命令行里左对应的查询，我们的目的是使用JAVA代码来查询出有用的数据，其实这个也很简单，

首先，启动Hive的命令有点变化，使用如下命令：

 ./hive --service hiveserver

 这里我们默认使用嵌入的Derby数据库，这里可以在hive-site.xml文件中查看到：

   javax.jdo.option.ConnectionURL
   jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true//指定了数据库默认的名字和地址



   javax.jdo.option.ConnectionDriverName
   org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver

 在此，数据库链接的URL可以使用默认的：jdbc:hive://localhost:10000/default

 有了上面的准备，下面我们就可以使用JAVA代码来读取数据了，如下：

 public class HiveTest extends TestCase {

     private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
     private Connection con;
     private boolean standAloneServer = true;

     public void testSelect() throws SQLException {
         Statement stmt = con.createStatement();
         ResultSet res = stmt.executeQuery("select * from hbase_table_2");
         boolean moreRow = res.next();
         while (moreRow) {
             System.out.println(res.getString(1)+","+res.getString(2));
             moreRow = res.next();
         }
     }

     @Override
     protected void setUp() throws Exception {
         super.setUp();
         Class.forName(driverName);
         con = DriverManager.getConnection(
                 "jdbc:hive://localhost:10000/default", "", "");
     }
 }

 结果，

 row1,value1
 row12,value3
 row13,value4
 row14,test

 查看一下hbase中的结果，

 ROW                          COLUMN+CELL
  row1                        column=data:1, timestamp=1300847098583, value=value1
  row12                       column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value3
  row13                       column=data:1, timestamp=1300850443699, value=value4
  row14                       column=data:1, timestamp=1300867550502, value=test

 OK，完美了，不过还是希望这样的需求少一点，毕竟Hbase产生的初衷不是为了支持结构化查询。