开场白: Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 (Hive Storage Handlers), 大致意思如图所示: 口水: 对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣,有空来磋磨一下。
开场白:
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 (Hive Storage Handlers), 大致意思如图所示:
口水:
对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣,有空来磋磨一下。
一、2个注意事项:
1、需要的软件有 Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper,Hive与HBase的整合对Hive的版本有要求,所以不要下载.0.6.0以前的老版本,Hive.0.6.0的版本才支持与HBase对接,因此在Hive的lib目录下可以看见多了hive_hbase-handler.jar这个jar包,他是Hive扩展存储的Handler ,HBase 建议使用 0.20.6的版本,这次我没有启动HDFS的集群环境,本次所有测试环境都在一台机器上。
2、运行Hive时,也许会出现如下错误,表示你的JVM分配的空间不够,错误信息如下:
Invalid maximum heap size: -Xmx4096m
The specified size exceeds the maximum representable size.
Could not create the Java virtual machine.
解决方法:
/work/hive/bin/ext# vim util/execHiveCmd.sh 文件中第33行
修改,
HADOOP_HEAPSIZE=4096
为
HADOOP_HEAPSIZE=256
另外,在 /etc/profile/ 加入 export $HIVE_HOME=/work/hive
二、启动运行环境
1启动Hive
hive –auxpath /work/hive/lib/hive_hbase-handler.jar,/work/hive/lib/hbase-0.20.3.jar,/work/hive/lib/zookeeper-3.2.2.jar -hiveconf hbase.master=127.0.0.1:60000
加载 Hive需要的工具类,并且指向HBase的master服务器地址,我的HBase master服务器和Hive运行在同一台机器,所以我指向本地。
2启动HBase
/work/hbase/bin/hbase master start
3启动Zookeeper
/work/zookeeper/bin/zkServer.sh start
三、执行
在Hive中创建一张表,相互关联的表
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");
在运行一个在Hive中建表语句,并且将数据导入
建表
CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
数据导入
LOAD DATA LOCAL INPATH '/work/hive/examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;
在Hive与HBase关联的表中 插入一条数据
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_1 SELECT * FROM pokes WHERE foo=98;
运行成功后,如图所示:
插入数据时采用了MapReduce的策略算法,并且同时向HBase写入,如图所示:
在HBase shell中运行 scan 'xyz' 和describe "xyz" 命令,查看表结构,运行结果如图所示:
xyz是通过Hive在Hbase中创建的表,刚刚在Hive的建表语句中指定了映射的属性 "hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val" 和 在HBase中建表的名称 "hbase.table.name" = "xyz"
在hbase在运行put命令,插入一条记录
put 'xyz','10001','cf1:val','www.javabloger.com'
在hive上运行查询语句,看看刚刚在hbase中插入的数据有没有同步过来,
select * from hbase_table_1 WHERE key=10001;
如图所示:
最终的效果
以上整合过程和操作步骤已经执行完毕,现在Hive中添加记录HBase中有记录添加,同样你在HBase中添加记录Hive中也会添加, 表示Hive与HBase整合成功,对海量级别的数据我们是不是可以在HBase写入,在Hive中查询 喃?因为HBase 不支持复杂的查询,但是HBase可以作为基于 key 获取一行或多行数据,或者扫描数据区间,以及过滤操作。而复杂的查询可以让Hive来完成,一个作为存储的入口(HBase),一个作为查询的入口(Hive)。如下图示。
呵呵,见笑了,以上只是我面片的观点。
先这样,稍后我将继续更新,感谢你的阅读。
相关文章:
Apache Hive入门2
Apache Hive入门1
HBase入门篇4
HBase入门篇3
HBase入门篇2
HBase入门篇
–end–
原文地址:Hive入门3–Hive与HBase的整合, 感谢原作者分享。

ACID属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性,是数据库设计的基石。1.原子性确保事务要么完全成功,要么完全失败。2.一致性保证数据库在事务前后保持一致状态。3.隔离性确保事务之间互不干扰。4.持久性确保事务提交后数据永久保存。

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SQL和MySQL的关系是标准语言与具体实现的关系。1.SQL是用于管理和操作关系数据库的标准语言,允许进行数据的增、删、改、查。2.MySQL是一个具体的数据库管理系统,使用SQL作为其操作语言,并提供高效的数据存储和管理。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB


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