如何将Hive与HBase整合联用

特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号【大数据实战演练】，欢迎关注！

版本说明：

HDP：3.0.1.0

Hive：3.1.0

HBase：2.0.0

一、前言

之前学习 HBase 就有疑惑，HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据，但是对于数据分析来说，不太友好，只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力，没法进行大量的条件查询。

不过，Hive 与 HBase 的整合可以实现我们的这个目标。不仅如此，还能通过 Hive 将数据批量地导入到 HBase 中。

Hive 与 HBase 整合的实现是利用两者本身对外的 API 接口互相通信来完成的，其具体工作交由 Hive 的 lib 目录中的 hive-hbase-handler-xxx.jar 工具类来实现对 HBase 数据的读取。

二、适用场景

Hive 与 HBase 整合的适用场景：

1、通过 Hive 与 HBase 整合，可以将 HBase 的数据通过 Hive 来分析，让 HBase 支持 JOIN、GROUP 等 SQL 查询语法。

2、实现将批量数据导入到 HBase 表中。

三、依赖条件

需要有以下依赖，ambari 已经为我们做好了这一切：

• 已有 HDFS、MapReduce、Hive、Zookeeper、HBase 环境。
• 确保 Hive 的 lib 目录下有 hive-hbase-handler-xxx.jar、Zookeeper jar、HBase Server jar、HBase Client jar 包。

四、使用HBase Hive集成

注意，这里与HDP 2.x不同：在 HDP 3.0 中对 Hive-3.1.0 的更改是所有 StorageHandler必须标记为“外部”，没有 StorageHandler 创建的非外部表。如果在创建 Hive 表时存在相应的 HBase 表，它将模仿“外部”表的 HDP 2.x 语义。如果在创建 Hive 表时不存在相应的 HBase 表，则它将模仿非外部表的 HDP 2.x 语义。

总结： 不管 HBase 表是否存在，在 Hive 中都要使用 external 表来与 HBase 表进行关联，如果关联的 HBase 表不存在，Hive 会自动创建Hbase 表。

五、示例

1. HBase表不存在

CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (key int, value string) 
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "default:hbase_table");

这里简单说一下建表时的参数：

• hbase.columns.mapping 是必须的，这将会和 HBase 表的列族进行验证。
• hbase.table.name 属性是可选的，默认指定 HBase 表名与 Hive 表名一致。

此时，hive_table 与 hbase_table 都是空的。我们准备一些数据：

insert into hive_table (key, value) values(1, "www.ymq.io");

insert 语句会触发 map 任务，如下图所示：

 

任务完成之后，Hive 与 HBase 表中就都存在数据了。

# hive_table 表数据
+-----------------+-------------------+
| hive_table.key | hive_table.value |
+-----------------+-------------------+
| 1 | www.ymq.io |
+-----------------+-------------------+
# hbase_table表数据
hbase(main):002:0> scan 'hbase_table'
ROW COLUMN+CELL 
 1 column=cf1:val, timestamp=1558710260266, value=www.ymq.io 
1 row(s)
Took 0.2400 seconds

当将 hive_table 表删除，对应的 hbase_table 表不受影响，里面依旧有数据。当删除 hbase_table 表后，再查询 hive_table 表数据，会报错：Error: java.io.IOException: org.apache.hadoop.hbase.TableNotFoundException: hbase_table (state=,code=0)，这是正常的。

注意！注意！注意： 在上述示例中，我们使用的 insert 命令向 Hive 表中插入数据。对于批量数据的插入，还是建议使用 load 命令，已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击但对于 Hive 外部表来说，不支持 load 命令。我们可以先创建一个 Hive 内部表，将数据 load 到该表中，最后将查询内部表的所有数据都插入到与 Hbase 关联的 Hive 外部表中，就可以了，相当于中转一下。

2. HBase表已存在

创建 HBase 表：

create 'default:people', {NAME=>'basic_info'}, {NAME=>'other_info'}

插入一些数据：

put 'people', '00017','basic_info:name','tom'
put 'people', '00017','basic_info:age','17'
put 'people', '00017','basic_info:sex','man'
put 'people', '00017','other_info:telPhone','176xxxxxxxx'
put 'people', '00017','other_info:country','China'
put 'people', '00023','basic_info:name','mary'
put 'people', '00023','basic_info:age',23
put 'people', '00023','basic_info:sex','woman'
put 'people', '00023','basic_info:edu','college'
put 'people', '00023','other_info:email','[email protected]'
put 'people', '00023','other_info:country','Japan'
put 'people', '00018','basic_info:name','sam'
put 'people', '00018','basic_info:age','18'
put 'people', '00018','basic_info:sex','man'
put 'people', '00018','basic_info:edu','middle'
put 'people', '00018','other_info:telPhone','132xxxxxxxx'
put 'people', '00018','other_info:country','America'
put 'people', '00026','basic_info:name','Sariel'
put 'people', '00026','basic_info:age',26
put 'people', '00026','basic_info:edu','college'
put 'people', '00026','other_info:telPhone','178xxxxxxxx'
put 'people', '00026','other_info:email','[email protected]'
put 'people', '00026','other_info:country','中国'

再创建一个简单的 Hive 外部表，语法与之前的一致：

create external table people
(
id int,
name string,
age string,
sex string, 
edu string, 
country string, 
telPhone string, 
email string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = "
:key,
basic_info:name,
basic_info:age,
basic_info:sex,
basic_info:edu,
other_info:country,
other_info:telPhone,
other_info:email
")
tblproperties("hbase.table.name" = "default:people");

查询全部数据：

select * from people;

 

条件查询：

# 根据性别查询
select * from people where sex = 'man';
# 根据年龄查询
select * from people where age > 18;

这样，我们就可以使用 Hive 来分析 HBase 中的数据了。

六、总结

• 使用 hive-hbase-handler-xxx.jar 包实现 Hive 与 HBase 关联。
• Hive 读取的是 HBase 表最新的数据。
• 通过 Hive 创建的 HBase 表的值默认只有一个 VERSION ，可之后再修改 HBase 表值的最大 VERSION 数。
• Hive 只显示与 HBase 对应的列值，而那些没有对应的 HBase 列在 Hive 表中不显示。
• Hive 表与 HBase 表关联后，数据可以在 Hive 端插入，也可在 HBase 中插入。
• 创建 Hive 外部表与 HBase 的关联，可实现将 Hive 数据导入到 HBase 中。该方式是利用两者本身对外的 API 接口互相通信来完成的，在数据量不大（4T以下）的情况下可以选择该方式导入数据。

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