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 master3，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 stopCentOS 7 以上的版本输入：
systemctl stop firewalld.service4，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:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH2，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
hadoop.tmp.dir
/root/hadoop/tmp
Abase for other temporary directories.
fs.default.name
hdfs://master:9000
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/jdk1.83.2.3修改 hdfs-site.xml
输入:
vim hdfs-site.xml在
dfs.name.dir
/root/hadoop/dfs/name
Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.
dfs.data.dir
/root/hadoop/dfs/data
Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.
dfs.replication
2
dfs.permissions
false
need not permissions
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
mapred.job.tracker
master:9001
mapred.local.dir
/root/hadoop/var
mapreduce.framework.name
yarn
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
hive.metastore.warehouse.dir
/root/hive/warehouse
hive.exec.scratchdir
/root/hive
hive.metastore.uris
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
javax.jdo.option.ConnectionUserName
root
javax.jdo.option.ConnectionPassword
123456
hive.metastore.schema.verification
false
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
hbase.rootdir
hdfs://test1:9000/hbase
The directory shared byregion servers.
hbase.zookeeper.property.clientPort
2181
Property from ZooKeeper'sconfig zoo.cfg. The port at which the clients will connect.
zookeeper.session.timeout
120000
hbase.zookeeper.quorum
test1
hbase.tmp.dir
/root/hbase/tmp
hbase.cluster.distributed
false
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！
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