Hbase 与Hive整合

时间:2021-12-02 06:18:55

HBase与Hive的对比

25.1、Hive

25.1.1、数据仓库

Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询。

25.1.2、用于数据分析、清洗

Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高

25.1.3、基于HDFS、MapReduce

Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖)

25.2、HBase

25.2.1、数据库

是一种面向列存储的非关系型数据库。

25.2.2、用于存储结构化和非结构话的数据

适用于单表非关系型数据的存储,不适合做关联查询,类似JOIN等操作。

25.2.3、基于HDFS

数据持久化存储的体现形式是Hfile,存放于DataNode中,被ResionServer以region的形式进行管理。

25.2.4、延迟较低,接入在线业务使用

面对大量的企业数据,HBase可以直线单表大量数据的存储,同时提供了高效的数据访问速度。

总结:Hive与HBase

Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术,Hive是一种类SQL的引擎,并且运行MapReduce任务,Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索,用FaceBook进行社交一样,Hive可以用来进行统计查询,HBase可以用来进行实时查询,数据也可以从Hive写到HBase,或者从HBase写回Hive。

二十六、HBase与Hive交互操作

26.1、环境准备

Hbase 与Hive整合

Hbase 与Hive整合

可能要重新编译hive-hbase-handle-1.2.1.jar

26.2、案例1:简历Hive表,关联HBase表,插入数据到Hive表的同时能够影响HBase

Step1、在Hive中创建表同时关联HBase


CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

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

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")

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


(尖叫提示:完成之后,可以分别进入Hive和HBase查看,都生成了对应的表)

Step2、在Hive中创建临时中间表,用于load文件中的数据(注:不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中)。


CREATE TABLE emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

row format delimited fields terminated by '\t';


Step3、向Hive中间表中load数据

hive> load data local inpath '/home/admin/Desktop/emp.txt' into table emp;

Step4、通过insert命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中

hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp;

Step5、测试,查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据

如图所示:

Hive中:

Hbase 与Hive整合

HBase中:

Hbase 与Hive整合

26.3、案例2:比如在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table,然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表,使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。

该案例2紧跟案例1的脚步,所以完成此案例前,请先完成案例1。

Step1、在Hive中创建外部表


CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

STORED BY

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

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =

":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")

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


Step2、关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了

在此,我们查询一下所有数据试试看


hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;