当我们用HBase 存储实时数据的时候, 如果要做一些数据分析方面的操作, 就比较困难了, 要写MapReduce Job。 Hive 主要是用来做数据分析的数据仓库,支持标准SQL 查询, 做数据分析很是方便,于是便很自然地想到用Hive来载入HBase的数据做分析, 但是很奇怪地是, 上网查了一下, 只看到以下两种情况:

1. 如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据。

2. Hive 与HBase集成, 直接从Hive里面连HBase的数据库进行查询。参考链接: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration

选项1是我们需求的逆操作, 直接忽略, 选项2,  虽然没有做专门的Benchmark, 但总感觉直接对HBase进行查询操作不怎么靠谱, 如果我们要频繁做很多类型的数据分析, 那HBase的压力一定会倍增。

难道没有把HBase里面的数据直接导入到Hive当中的工具或者方法吗?

找了一会, 似乎没找到, 那么只好自己想一个解决方案了。

思路:

利用选项2,  先打通Hive对HBase指定表的全表访问, 再建立一个新的空表, 把查询出来的数据全部导入到新表当中, 以后的所有数据分析操作在新表中完成。

说干就干, 让我们试一个简单的例子。

首先在HBase里面建一个表, 名为 student, 包含 id 和 name 两个column.

hbase shell

create 'student', 'id', 'name'

向表中插入两行数据

put 'student', 'row1', 'id:val', ''
put 'student', 'row1', 'name:val', 'Tony'
put 'student', 'row2', 'id:val', ''
put 'student', 'row2', 'name:val', 'Mike'

注意:在插入数据的时候一定要指定column (如id:val, name:val) 直接使用column family (如 id, name) 去存数据会导致后面Hive 建表的时候有问题。

扫描此表, 确定数据已经插入

scan 'student'
ROW COLUMN+CELL
row1 column=id:val, timestamp=, value=
row1 column=name:val, timestamp=, value=Tony
row2 column=id:val, timestamp=, value=
row2 column=name:val, timestamp=, value=Mike

建立Hive 对HBase的访问

参考: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration

这里我们使用的是Pivotal 公司的Pivotal Hadoop,

hive --auxpath /usr/lib/gphd/hive/lib/hive-hbase-handler-0.11.-gphd-2.1.1.0.jar,/usr/lib/gphd/hbase/hbase.jar,/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar,/usr/lib/gphd/hbase/lib/guava-11.0..jar -hiveconf hbase.zookeeper.quorum=centos62-,centos62-,centos62-

解释一下参数:

后面三个jar 包主要是Hive 访问时需要用到的, hhbase.zookeeper.quorum=centos62-3,centos62-4,centos62-5 是指hbase使用的是这三个zookeeper, 这样就不用指定hbase master了。

这个命令运行完以后会打开Hive 的输入终端。

从Hive建立可以访问HBase的外部表

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

扫描student表, 确认访问成功:

hive> select * from student;
OK
row1 1 Tony
row2 2 Mike

但是此时这个表实际上是一个虚拟表, 实际的数据还在HBase中。 下面需要在Hive中另建一个结构一样的空表, 再把数据导出来。

Hive中建立一个新的空表

CREATE TABLE new_student (
key string,
id INT,
name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

将数据从HBase中导入到新的Hive表中

hive> INSERT OVERWRITE TABLE new_student SELECT * FROM student;

确认新表中数据正确:

hive> select * from new_student;
OK
row1 1 Tony
row2 2 Mike

至此大功告成!

以后所有复杂的数据查询和数据分析都可以在new_student表中完成。

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