hbase和hive的集合

本文介绍如何通过配置使HBase与Hive实现数据集成,包括安装必要组件、配置jar包、创建关联表及验证数据同步的过程。

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hbase和hive的集成
下面写的是hbase中的表hbase_1和hive中的表hive_1关联,然后在hbase中进行hbase_1的数据改变,实现hive中的表hive_1的同时改变。
一、安装好hadoop、hbase、hive。
二、进行配置jar包的转移
主要有一下几个
hive-hbase-handler-1.2.1.jar、hbase-it-0.98.15-hadoop2.jar、zookeeper-3.4.6.jar、guava-14.0.1.jar、hbase-common-0.98.15-hado
oop2.jar、hbase-client-0.98.15-hadoop2.jar、protobuf-java-2.5.0.jar
将这三个jar包放进HIVE_HOME/lib里
进入hive-site.xml中
<property>
  <name>hive.aux.jars.path</name>
  <value>file:///usr/local/hive/lib/hive-hbase-handler-1.2.1.jar,file///usr/local/hive/lib/hbase-it-0.98.15-hadoop2.jar
,file:///usr/local/hive/lib/zookeeper-3.4.6.jar,file:///usr/local/hive/lib/guava-14.0.1.jar,file:///usr/local/hive/lib/
hbase-common-0.98.15-hadooop2.jar,file:///usr/local/hive/lib/hbase-client-0.98.15-hadoop2.jar,file:///usr/local/hive/lib/
protobuf-java-2.5.0.jar</value>
</property>
三、启动hadoop和hbase,进入./hive/bin/hive 输入命令:
hive>CREATE TABLE hive_1(key int, value string)
hive>STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.habse.HBaseStorageHandler'          (注意这条命令一定注意大小写)
hive>WITH SERDEPROPERTIES("habse.columns.mapping" = "key,cf1:val")
hive>TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "hbase_1");
执行成功后 查看hive中的表会出现一个新表hive_1,此时查看表中数据select * from hive_1;,表为空的。
进入hbase shell中你会发现有一个表hbase_1,查看表中数据scan 'hbase_1',表为空。
四、检验hbase和hive数据关联
在hbase中
hbase>put 'hbase_1', '100', 'cf1:val', 'bigdata'
habse>scan 'hbase_1'  会出现一行插入的数据
然后进入hive中
hive>select * from hive_1;
会出现一行数据,跟之前在hbase中插入的数据一样。
到这里就实现了hbase和hive的数据集成。
### Hive、Hadoop HBase 的关系及功能对比 #### 一、Hadoop 的核心功能 Hadoop 是一个开源框架,主要用于处理大数据的分布式存储计算。其核心组件包括 HDFS(分布式文件系统) MapReduce(分布式计算框架)。HDFS 负责将数据分布在集群中的多个节点上,而 MapReduce 则负责执行复杂的并行计算任务[^1]。 #### 二、Hive 的特点及其 Hadoop 的联系 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据分析工具,它允许用户通过类 SQL 查询语言(称为 HiveQL)来查询存储在 HDFS 上的数据。Hive 将用户的查询转换为一系列 MapReduce 作业,在后台运行这些作业以完成复杂的数据分析工作。因此,Hive 高度依赖于 Hadoop 提供的基础设施来进行大规模数据处理[^2]。 - **数据模型**: Hive 使用类似于传统关系型数据库的表结构,适合处理结构化或半结构化的批量数据。 - **适用场景**: 主要用于离线批处理任务,例如日志分析、ETL 流程以及报表生成等。 #### 三、HBase 的特性及其其他两者的差异 HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库,设计目标是为了满足实时随机读写的高性能需求。作为 Hadoop 生态的一部分,HBase 构建在 HDFS 基础之上,能够高效地管理检索海量非结构化或半结构化数据[^3]。 - **数据模型**: 它采用了列族存储的方式,非常适合用来保存稀疏矩阵形式的数据集合。 - **访问模式**: 支持低延迟单记录级别的存取操作,这使得它可以很好地服务于在线事务处理 (OLTP) 类应用场景。 - **技术实现细节**: 存储单元是以 HFiles 形式存在硬盘上的物理文件,并由 Zookeeper 协调服务保障一致性等问题[^4]。 #### 四、总结比较 | 特性/产品 | Hadoop | Hive | HBase | |------------|---------------|---------------|---------------| | **主要用途** | 分布式存储&计算平台 | 大规模数据仓库解决方案 | 实时读写NoSQL数据库 | | **擅长领域** | 批量处理, ETL流程优化 | 结构化数据分析 | 非结构化/半结构化数据管理 | | **接口风格** | 编程式API(Java为主) | SQL-like(HiveQL) | Key-value & Columnar API | ```python # 示例代码展示如何连接到 Hive 并执行简单查询 from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table LIMIT 10;') for result in cursor.fetchall(): print(result) ```
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