HBase與Hive的對比

Hive

數據倉庫
Hive的本質其實就相當于將HDFS中已經存儲的文件在Mysql中做了一個雙射關系，以方便使用HQL去管理查詢。

用于數據分析、清洗
Hive適用于離線的數據分析和清洗，延遲較高。

基于HDFS、MapReduce
Hive存儲的數據依舊在DataNode上，編寫的HQL語句終將是轉換為MapReduce代碼執行。

HBase

數據庫
是一種面向列存儲的非關系型數據庫。

用于存儲結構化和非結構化的數據
適用于單表非關系型數據的存儲，不適合做關聯查詢，類似JOIN等操作。

基于HDFS
數據持久化存儲的體現形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式進行管理。

延遲較低，接入在線業務使用
面對大量的企業數據，HBase可以直線單表大量數據的存儲，同時提供了高效的數據訪問速度。

HBase與Hive集成使用

尖叫提示：HBase與Hive的集成在最新的兩個版本中無法兼容。所以，我們只能含著淚勇敢的重新編譯：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好氣！！

環境準備

因為我們后續可能會在操作Hive的同時對HBase也會產生影響，所以Hive需要持有操作HBase的Jar，那么接下來拷貝Hive所依賴的Jar包(或者使用軟連接的形式)。

export HBASE_HOME

同時在hive-site.xml中修改zookeeper的屬性，如下：

<property>

案例一

目標：建立Hive表，關聯HBase表，插入數據到Hive表的同時能夠影響HBase表。
分步實現：

在Hive中創建表同時關聯HBase

CREATE

提示：完成之后，可以分別進入Hive和HBase查看，都生成了對應的表

在Hive中創建臨時中間表，用于load文件中的數據
提示：不能將數據直接load進Hive所關聯HBase的那張表中

CREATE

向Hive中間表中load數據

>

通過insert命令將中間表中的數據導入到Hive關聯HBase的那張表中

>

查看Hive以及關聯的HBase表中是否已經成功的同步插入了數據

Hive：
hive> select * from hive_hbase_emp_table;
HBase：
hbase> scan ‘hbase_emp_table’

案例二

目標：在HBase中已經存儲了某一張表hbase_emp_table，然后在Hive中創建一個外部表來關聯HBase中的hbase_emp_table這張表，使之可以借助Hive來分析HBase這張表中的數據。
注：該案例2緊跟案例1的腳步，所以完成此案例前，請先完成案例1。
分步實現：

在Hive中創建外部表

CREATE EXTERNAL

關聯后就可以使用Hive函數進行一些分析操作了

(

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CSDN：https://blog.csdn.net/u012387141

總結

以上是生活随笔為你收集整理的hbase查看表结构_HBase 与Hive的集成的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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