hive数据导入到hbase的方式总结

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原创 最新推荐文章于 2026-06-29 11:37:05 发布 8.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Hive数据导入到HBase Hive数据导入到HBase 1. 背景 作为一个数据处理框架，hive本身并不计算和存储数据，计算引擎一般是mapreduce，tez，spark，数据存储则是在hdfs中，元数据一般在mysql中。 hive将数据计算处理之后，如果数据结果需要对外提供并且有秒或亚秒级别的访问速度，并且跟hadoop生态有较好的兼容性，则hbase是一个很好的选择。当然实际上只是数据存储，mysql，elasticsearch，clickhouse都可以胜任亚秒级别的数据访问性能。 当业务需要，将hive数据导入hba 阅读详情

前言：因为hbase不支持二级索引，如果是后面hive导入hbase需要组合查询的话，那么就的引入phoenix。

hive2hbase三种方式

1.hive和hbase建映射表 直接操作hive表就是操作hbase表 --关系数据导入hbase，进行数据初始化， 但是这种会hive的分区和hbase的预分区不友好，如果只是一般hive表可以使用。
2.使用sparksql操作完hive处理好之后入hbase 这里批量入hbase用的是hbase的api ,这里可以选择scala/ java语言写入hbase，当然python也是ok的。

运用spark读取hive表的数据大批量导入Hbase

3.使用sparksql中的jdbc的方式写入phoenix 见：

spark+phoenix 通过jdbc读取表中的数据

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Hive数据导入HBase 在Hive创建数据保存在HBase的表方式，这种方法的特点是简单，但是数据量超过千万以后 ，数据偏移现象比较明显，效率不高 在定义Hive的UDF，将数据写入HBase，如果提前将HBase表的regen分好，这种直接put的方法效率还行 直接用MapReduce生成Hfile，然后导入HBase，这种方法的特点是程序步奏很多，但是效率高，每分钟轻松能到3000万数据 阅读详情

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