1. Hbase与Hive的集成

2. HBase与Hive的对比

1.Hive
(1) 数据分析工具
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
(2) 用于数据分析、清洗
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。
(3) 基于HDFS、MapReduce
Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。
2．HBase
(1) 数据库
是一种面向列族存储的非关系型数据库。
(2) 用于存储结构化和非结构化的数据
适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。
(3) 基于HDFS
数据持久化存储的体现形式是HFile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
(4) 延迟较低，接入在线业务使用
面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。

3. HBase与Hive集成使用

启动yarn 和 hive服务

start-yarn.sh
hiveservices.sh start
beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu

3.1. 从Hive映射到HBase上

建立Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表

在Hive中创建表同时关联HBase

CREATE TABLE emp_hbase(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");

从hbase中查看所有表 自动创建了映射表

hive中创建emp表并导入文本数据

CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';

查询工资大于2000的数据插入到emp_hbase表中

insert into emp_hbase select * from emp where sal > 2000;

使用hbase shell 查看 hbase_emp_table

将emp_hbase表映射Phoenix上

CREATE VIEW "hbase_emp_table"(empno varchar PRIMARY KEY,
"info"."ename" varchar,
"info"."job" varchar,
"info"."mgr" varchar,
"info"."hiredate" varchar,
"info"."sal" varchar,
"info"."comm" varchar,
"info"."deptno" varchar);

select * from "hbase_emp_table";

3.2. 从HBase映射到Hive

在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。

在Hive中创建外部表

CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = 
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno") 
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");

关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了

select * from relevance_hbase_emp;