hbase hive整合

1.hive hbase整合,要求比较多,1.hive的得是0.6.0(当前最新的版本)

2.hive本身要求hadoop的最高版本是hadoop-0.20.2
3.要求hbase的版本是0.20.3,其他版本需要重新编译hive_hbase-handler
是新版的hbase0.90)变动特别大,根本无法从编译。这点比较恶心,hbase目前升级比较快,当前是0.90(从0.20.6直接跳到 0.89),至于为什么这样跳跃,参考官方的解释http://wiki.apache.org/hadoop/Hbase/HBaseVersions


1)启动Hbase,
要求hbase-0.20.3zookeeper-3.2.2
如果使用的不是hbase-0.20.3需要重新编译hive_hbase-handler.jar

2)单节点HBase的连接
./bin/hive -hiveconf hbase.master=master:60000

3)集群HBase的连接
1.启动zookeeper
2.启动hbase
3.启动hive,添加zookeeper的支持

代码收藏代码

./bin/hive -hiveconf hbase.zookeeper.quorum= master,slave-A,slave-B


//所有的zookeeper节点

二、插入数据
启动

代码收藏代码

./bin/hive --auxpath /data/soft/hive/lib/hive_hbase-handler.jar,/data/soft/hive/lib/hbase-0.20.3.jar,/data/soft/hive/lib/zookeeper-3.2.2.jar -hiveconf hbase.zookeeper.quorum=slave-001,slave-002,slave-003



hive
1.创建hbase识别的数据库

代码收藏代码

CREATE TABLE hbase_table_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hbasetable名称
hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族



2.使用sql导入数据
i.预先准备数据
a)新建hive的数据表

代码收藏代码

CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);


b)批量插入数据

代码收藏代码

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;


这个文件位于hive的安装目录下,examples/files/kv1.txt

代码收藏代码

ii.使用sql导入hbase_table_1


代码收藏代码

INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_1 SELECT * FROM pokes WHERE foo=86;


注意,默认的启动会报错的
FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecDriver
启动的时候要添加

代码收藏代码

-auxpath /data/soft/hive/lib/hive_hbase-handler.jar,/data/soft/hive/lib/hbase-0.20.3.jar,/data/soft/hive/lib/zookeeper-3.2.2.jar



3查看数据

代码收藏代码

hive> select * from hbase_table_1;


会显示刚刚插入的数据
86 val_86

hbase
1.登录hbase

代码收藏代码

[root@master hbase]# ./bin/hbase shell



2.查看表结构

代码收藏代码

hbase(main):001:0> describe 'xyz'

DESCRIPTION ENABLED

{NAME => 'xyz', FAMILIES => [{NAME => 'cf1', COMPRESSION => 'NONE', VE true

RSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY =>

'false', BLOCKCACHE => 'true'}]}

1 row(s) in 0.7460 seconds



3.
查看加载的数据

代码收藏代码

hbase(main):002:0> scan 'xyz'

ROW COLUMN+CELL

86 column=cf1:val, timestamp=1297690405634, value=val_86


1 row(s) in 0.0540 seconds
可以看到,在hive中添加的数据86,已经在hbase中了

4.添加数据

代码收藏代码

' hbase(main):008:0> put 'xyz','100','cf1:val','www.360buy.com'

0 row(s) in 0.0630 seconds



Hive
参看hive中的数据

代码收藏代码

hive> select * from hbase_table_1;

OK

100 www.360buy.com

86 val_86

Time taken: 8.661 seconds


刚刚在hbase中插入的数据,已经在hive里了

hive访问已经存在的hbase
使用CREATE EXTERNAL TABLE

代码收藏代码

CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table_2(key int, value string)

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "cf1:val")

TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "some_existing_table");





三、多列和多列族(Multiple Columns and Families
1.创建数据库

代码收藏代码

CREATE TABLE hbase_table_2(key int, value1 string, value2 int, value3 int)

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES (

"hbase.columns.mapping" = ":key,a:b,a:c,d:e"

);


2.插入数据

代码收藏代码

INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_2 SELECT foo, bar, foo+1, foo+2

FROM pokes WHERE foo=98 OR foo=100;



这个有3hive的列(value1value2value3),2hbase的列族(ad
Hive2列(value1value2)对应1hbase的列族(a,在hbase的列名称bc),hive的另外1列(value3)对应列(e)位于列族(d

3.登录hbase查看结构

代码收藏代码

hbase(main):003:0> describe "hbase_table_2"

DESCRIPTION ENABLED

{NAME => 'hbase_table_2', FAMILIES => [{NAME => 'a', COMPRESSION => 'N true

ONE', VERSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_M

EMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}, {NAME => 'd', COMPRESSION =>

'NONE', VERSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN

_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}]}

1 row(s) in 1.0630 seconds



4.查看hbase的数据

代码收藏代码

hbase(main):004:0> scan 'hbase_table_2'

ROW COLUMN+CELL

100 column=a:b, timestamp=1297695262015, value=val_100

100 column=a:c, timestamp=1297695262015, value=101

100 column=d:e, timestamp=1297695262015, value=102

98 column=a:b, timestamp=1297695242675, value=val_98

98 column=a:c, timestamp=1297695242675, value=99

98 column=d:e, timestamp=1297695242675, value=100

2 row(s) in 0.0380 seconds



5.hive中查看

代码收藏代码

hive> select * from hbase_table_2;

OK

100 val_100 101102

98 val_98 99100

Time taken: 3.238 seconds



参考资料
http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HBaseIntegration




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