大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解

引言

在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境，并进行了相应的测试。本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合。

Hive和HBase的通信意图

Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现，通信原理如下图所示。

Hive整合HBase后的使用场景：

（一）通过Hive把数据加载到HBase中，数据源可以是文件也可以是Hive中的表。

（二）通过整合，让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。

（三）通过整合，不仅可完成HBase的数据实时查询，也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析。

一、环境选择

1，服务器选择

本地虚拟机

操作系统:linux CentOS 7

Cpu：2核

内存：2G

硬盘:40G

2，配置选择

JDK:1.8 （jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）

Hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz)

Hive： 2.1 (apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz)

HBase:1.6.2 (hbase-1.2.6-bin.tar.gz)

3，下载地址

官网地址

JDK：

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads

Hadopp:

http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common

Hive

http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/

HBase:

http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/

百度云盘

链接：https://pan.baidu.com/s/1jIemIDC 密码：uycu

二、服务器的相关配置

在配置Hadoop+Hive+HBase之前，应该先做一下配置。

做这些配置为了方便，使用root权限。

1，更改主机名

首先更改主机名，目的是为了方便管理。

输入:

hostname

查看本机的名称

然后更改主机名为master

输入:

hostnamectl set-hostname master

注:主机名称更改之后，要重启(reboot)才会生效。

2，做IP和主机名的映射

修改hosts文件，做关系映射

输入

vim /etc/hosts

添加

主机的ip 和 主机名称

192.168.238.128 master

3，关闭防火墙

关闭防火墙，方便访问。

CentOS 7版本以下输入:

关闭防火墙

service   iptables stop

CentOS 7 以上的版本输入：

systemctl stop firewalld.service

4，时间设置

查看当前时间

输入:

date

查看服务器时间是否一致，若不一致则更改

更改时间命令

date -s ‘MMDDhhmmYYYY.ss’

5，整体的环境配置

/etc/profile 的整体配置

#Java Config
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export JRE_HOME=/opt/java/jdk1.8/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib

# Scala Config
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.2

# Spark Config
export  SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive

# Zookeeper Config
export ZK_HOME=/opt/zookeeper/zookeeper3.4

# HBase Config
export HBASE_HOME=/opt/hbase/hbase1.2

# Hadoop Config
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

# Hive Config
export HIVE_HOME=/opt/hive/hive2.1
export HIVE_CONF_DIR=${HIVE_HOME}/conf

export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${ZK_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/bin:${HIVE_HOME}/bin:$PATH

注:具体的配置以自己的为准，没有的不用配置。

三、Hadoop的环境配置

Hadoop的具体配置在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 中介绍得很详细了。所以本文就大体介绍一下。

注:具体配置以自己的为准。

1，环境变量设置

编辑 /etc/profile 文件 :

vim /etc/profile

配置文件:

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

2，配置文件更改

先切换到 /home/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop/ 目录下

3.2.1 修改 core-site.xml

输入:

vim core-site.xml

在

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
   </property>
   <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
   </property>
</configuration>

3.2.2修改 hadoop-env.sh

输入:

vim hadoop-env.sh

将${JAVA_HOME} 修改为自己的JDK路径

export   JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改为：

export   JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8

3.2.3修改 hdfs-site.xml

输入:

vim hdfs-site.xml

在

<property>
   <name>dfs.name.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/name</value>
   <description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.data.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/data</value>
   <description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
</property>
<property>
      <name>dfs.permissions</name>
      <value>false</value>
      <description>need not permissions</description>
</property>

3.2.4 修改mapred-site.xml

如果没有 mapred-site.xml 该文件，就复制mapred-site.xml.template文件并重命名为mapred-site.xml。

输入:

vim mapred-site.xml

修改这个新建的mapred-site.xml文件，在

<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>master:9001</value>
</property>
<property>
      <name>mapred.local.dir</name>
       <value>/root/hadoop/var</value>
</property>
<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
</property>

3，Hadoop启动

启动之前需要先格式化

切换到/home/hadoop/hadoop2.8/bin目录下

输入:

./hadoop  namenode  -format

格式化成功后，再切换到/home/hadoop/hadoop2.8/sbin目录下

启动hdfs和yarn

输入:

start-dfs.sh
start-yarn.sh

启动成功后，输入jsp查看是否启动成功

在浏览器输入 ip+8088 和ip +50070 界面查看是否能访问

能正确访问则启动成功

四、Hive的环境配置

Hive环境的具体配置在我的这篇大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 以及介绍得很详细了。本篇就大概介绍下。

修改hive-site.xml

切换到 /opt/hive/hive2.1/conf 目录下

将hive-default.xml.template 拷贝一份，并重命名为hive-site.xml

然后编辑hive-site.xml文件

cp hive-default.xml.template hive-site.xml
vim hive-site.xml

编辑hive-site.xml文件，在

<!-- 指定HDFS中的hive仓库地址 -->
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/root/hive/warehouse</value>
  </property>  

<property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
    <value>/root/hive</value>
  </property>

  <!-- 该属性为空表示嵌入模式或本地模式，否则为远程模式 -->
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value></value>
  </property>  

<!-- 指定mysql的连接 -->
 <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
<!-- 指定驱动类 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
   <!-- 指定用户名 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!-- 指定密码 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <property>
   <name>hive.metastore.schema.verification</name>
   <value>false</value>
    <description>
    </description>
 </property>

然后将配置文件中所有的

${system:java.io.tmpdir}

更改为 /opt/hive/tmp (如果没有该文件则创建)，

并将此文件夹赋予读写权限，将

${system:user.name}

更改为 root

例如:

更改之前的:

更改之后:

配置图:

注: 由于hive-site.xml 文件中的配置过多，可以通过FTP将它下载下来进行编辑。也可以直接配置自己所需的，其他的可以删除。 MySQL的连接地址中的master是主机的别名，可以换成ip。

修改 hive-env.sh

修改hive-env.sh 文件，没有就复制 hive-env.sh.template ，并重命名为hive-env.sh

在这个配置文件中添加

export  HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export  HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/hive2.1/conf
export  HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/hive/hive2.1/lib

添加 数据驱动包

由于Hive 默认自带的数据库是使用mysql，所以这块就是用mysql

将mysql 的驱动包 上传到 /opt/hive/hive2.1/lib

五、HBase的环境配置

HBase环境的具体配置在我的这篇大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 以及介绍得很详细了。本篇就大概介绍下。

修改 hbase-env.sh

编辑 hbase-env.sh 文件，添加以下配置

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HBASE_HOME=/opt/hbase/hbase1.2
export HBASE_CLASSPATH=/opt/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop
export HBASE_PID_DIR=/root/hbase/pids
export HBASE_MANAGES_ZK=false

说明:配置的路径以自己的为准。HBASE_MANAGES_ZK=false 是不启用HBase自带的Zookeeper集群。

修改 hbase-site.xml

编辑hbase-site.xml 文件，在

<!-- 存储目录 -->
<property>
 <name>hbase.rootdir</name>
 <value>hdfs://test1:9000/hbase</value>
 <description>The directory shared byregion servers.</description>
</property>
<!-- hbase的端口 -->
<property>
 <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
 <value>2181</value>
 <description>Property from ZooKeeper‘sconfig zoo.cfg. The port at which the clients will connect.
 </description>
</property>
<!--  超时时间 -->
<property>
 <name>zookeeper.session.timeout</name>
 <value>120000</value>
</property>
<!--  zookeeper 集群配置。如果是集群，则添加其它的主机地址 -->
<property>
 <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
 <value>test1</value>
</property>
<property>
 <name>hbase.tmp.dir</name>
 <value>/root/hbase/tmp</value>
</property>
<!-- false是单机模式，true是分布式模式  -->
<property>
 <name>hbase.cluster.distributed</name>
 <value>false</value>
</property>

说明:hbase.rootdir：这个目录是region server的共享目录，用来持久化Hbase 。hbase.cluster.distributed ：Hbase的运行模式。false是单机模式，true是分布式模式。若为false,Hbase和Zookeeper会运行在同一个JVM里面。

六、Hive整合HBase的环境配置以及测试

1，环境配置

因为Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-.jar工具类来实现。所以只需要将hive的 hive-hbase-handler-.jar 复制到hbase/lib中就可以了。

切换到hive/lib目录下

输入:

cp hive-hbase-handler-*.jar /opt/hbase/hbase1.2/lib

注: 如果在hive整合hbase中，出现版本之类的问题，那么以hbase的版本为主，将hbase中的jar包覆盖hive的jar包。

2，hive和hbase测试

在进行测试的时候，确保hadoop、hbase、hive环境已经成功搭建好，并且都成功启动了。

打开xshell的两个命令窗口

一个进入hive，一个进入hbase

6.2.1在hive中创建映射hbase的表

在hive中创建一个映射hbase的表，为了方便，设置两边的表名都为t_student，存储的表也是这个。

在hive中输入:

create table t_student(id int,name string) stored by ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler‘ with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,st1:name") tblproperties("hbase.table.name"="t_student","hbase.mapred.output.outputtable" = "t_student");

说明：第一个t_student 是hive表中的名称，第二个t_student是定义在hbase的table名称 ，第三个t_student 是存储数据表的名称("hbase.mapred.output.outputtable" = "t_student"这个可以不要，表数据就存储在第二个表中了) 。

(id int,name string) 这个是hive表结构。如果要增加字段，就以这种格式增加。如果要增加字段的注释，那么在字段后面添加comment ‘你要描述的’。

例如:

create table t_student(id int comment ‘StudentId’,name string comment ‘StudentName’)

org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler 这个是指定的存储器。

hbase.columns.mapping 是定义在hbase的列族。

例如:st1就是列族，name就是列。在hive中创建表t_student，这个表包括两个字段（int型的id和string型的name）。 映射为hbase中的表t_student，key对应hbase的rowkey，value对应hbase的st1:name列。

表成功创建之后

在hive、hbase分别中查看表和表结构

hive中输入

show tables；
describe t_student;

hbase输入:

list
describe ‘t_student’

可以看到表已经成功的创建了

6.2.2数据同步测试

进入hbase之后

在t_student中添加两条数据 然后查询该表

put ‘t_student‘,‘1001‘,‘st1:name‘,‘zhangsan‘
put ‘t_student‘,‘1002‘,‘st1:name‘,‘lisi‘
scan ‘t_student‘

然后切换到hive中

查询该表

输入:

select * from t_student;

然后在hive中删除该表

注:因为做测试要看结果，所以将表删除了。如果同学们要做测试的话，是没有必要删除该表的，因为在后面还会使用该表。

然后查看hive和hbase中的表是否删除了

输入:

drop table t_student;

通过这些可以看到hive和hbase之间的数据成功同步！

6.2.3关联查询测试

hive外部表测试

先在hbase中建一张t_student_info表，添加两个列族

然后查看表结构

输入:

create ‘t_student_info‘,‘st1‘,‘st2‘
describe ‘t_student_info‘

然后在hive中创建外部表

说明:创建外部表要使用EXTERNAL 关键字

输入:

create external table t_student_info(id int,age int,sex string) stored by ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler‘ with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,st1:age,st2:sex") tblproperties("hbase.table.name"="t_student_info");

然后在t_student_info 中添加数据

put ‘t_student_info‘,‘1001‘,‘st2:sex‘,‘man‘
put ‘t_student_info‘,‘1001‘,‘st1:age‘,‘20‘
put ‘t_student_info‘,‘1002‘,‘st1:age‘,‘18‘
put ‘t_student_info‘,‘1002‘,‘st2:sex‘,‘woman‘

然后在hive中查询该表

输入:

select * from t_student_info;

查询到数据之后，然后将t_student 和t_student_info进行关联查询。

输入:

select * from t_student t join t_student ti where t.id=ti.id ;

说明:通过关联查询，可以得出表之间是可以关联查询的。但是明显看到hive 使用默认的mapreduce 作为引擎是多么的慢。。。

其他说明:

由于自己的虚拟机配置实在太渣，即使调大reduce内存，限制每个reduce处理的数据量，还是不行，最后没办法使用公司的测试服务进行测试。

在查询一张表的时候，hive没有使用引擎，因此相对比较快，如果是进行了关联查询之类的，就会使用引擎，由于hive默认的引擎是mr，所以会很慢，也和配置有一定关系，hive2.x以后官方就不建议使用mr了。

本文到此结束，谢谢阅读！

版权声明:

作者：虚无境

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时间： 2024-10-25 18:50:07

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