1.概述

HBase是一款非关系型、分布式的KV存储数据库。用来存储海量的数据，用于键值对操作。目前HBase是原生是不包含SQL操作，虽然说Apache Phoenix可以用来操作HBase表，但是需要集成对应的Phoenix依赖包到HBase集群中，同时需要编写对应的Schema才能实现SQL操作HBase。

本篇博客，笔者将为大家介绍另一位一种SQL方式来操作HBase，那就是Hive。

2.内容

2.1 使用场景

熟悉大数据的同学应该都知道，Hive是一个分布式的数据仓库，它能够将海量数据，结构化存储到HDFS上，然后通过SQL的方式对这些海量数据进行业务处理。而且，Hive学习成本很低，熟悉SQL的同学，很快就能编写一个Hive应用程序。

我们通过Hive把数据加载到HBase表中时，数据源可以是文件，也可以是表。当HBase集群集成Hive后，如果对Hive表追加数据的同时，HBase表中的数据也会增加。在原生的HBase集群中，HBase表不支持连接查询或是分组查询等，但是我们可以通过Hive On HBase的方式来让HBase集群支持这些功能。比如，事先将数据加载到Hive表中，然后通过Hive SQL的JOIN、GROUP BY等语法来操作。

2.2 基础环境

实战的基础环境信息如下所示：

2.3 Hive On HBase表

Hive字段和HBase中的列都是通过Storage Handler来维护的。创建Hive表时，把存储格式指定为Storage Handler，这个程序被编译成一个独立的模块，在Java中它就是一个独立的Jar包，比如hive-hbase-handler-{version}.jar，Hive的客户端必须要能够识别到这个JAR，可以通过--auxpath来指定，操作命令如下：

hive --auxpath hive-hbase-handler-{version}.jar --hiveconf hbase.master=hbasemaster:60000

接着将HBase安装目录lib下的包复制到Hive安装目录lib中，操作命令如下：

cp -r $HBASE_HOME/lib/* $HIVE_HOME/lib

最后，执行hive命令启动Hive客户端窗口。

在Hive集成HBase时，可以有效的利用HBase的存储个性，比如更新和索引等。Hive表需要与HBase之间建立映射关系，创建Hive表名如下：

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.mapred.output.outputtable" = "xyz"
);

然后，执行hbase shell来查看创建的HBase表，命令如下：

hbase(main):001:0> list
xyz
1 row(s) in 0.0530 seconds
hbase(main):002:0> 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 0.0220 seconds
hbase(main):003:0> scan ‘xyz‘
ROW                          COLUMN+CELL

2.4 加载数据源到Hive表

然后，将HDFS上的文本文件加载到一个临时的Hive表中，操作命令如下所示：

hive -e "load data local inpath ‘/hbase/hive/data/testdata.txt‘ overwrite into table hive_on_hbase_test;"

接着，把hive_on_hbase_test表中的数据加载到hbase_table_1表中，操作命令如下：

insert overwrite table hbase_table_1 select * from hive_on_hbase_test;

2.4.1 查询Hive表

查询hbase_table_1表是否有数据，查询语句如下：

hive> select * from hbase_table_1;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
...
OK
100    val_100
Time taken: 3.582 seconds

正常情况下，显示结果会与testdata.txt文件中的数据是一致的。

2.4.2 查询HBase表

当hbase_table_1表正常加载数据后，我们可以使用HBase的Scan命令来查看数据，具体操作命令如下：

hbase(main):001:0> scan ‘xyz‘,LIMIT=>1
ROW                       COLUMN+CELL
100                       column=cf1:val, timestamp=1572154138015, value=val_100
1 row(s) in 0.0110 seconds

这里防止数据显示过多，我们设置一下限制条件。

由于WAL开销，插入大量数据可能会很慢；如果要禁用此功能，可以执行如下命令：

set hive.hbase.wal.enabled=false;

这里需要注意的是，如果HBase发生故障，禁用WAL可能会导致数据丢失，因此只有在有其他可用的恢复策略时才建议使用此选项。

2.4.3 外部表

如果需要使用Hive访问已存在的HBase表时，可以使用Hive外部表，操作命令如下：

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" = "xyz2",
    "hbase.mapred.output.outputtable" = "xyz2"
);

然后，在Hive客户端中查询外部表的数据，操作命令如下：

select * from hbase_table_2;

3.总结

Hive On HBase集成比较简单，实现难度不算太大。如果有离线场景（延时要求不高），或者需要使用SQL来做JOIN、GROUP BY等操作的业务场景，可以尝试用Hive On HBase的方式来实现。

4.结束语

这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

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原文地址：https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11747324.html