1.概述
HBase是一款非关系型、分布式的KV存储数据库。用来存储海量的数据，用于键值对操作。目前HBase是原生是不包含SQL操作，虽然说Apache Phoenix可以用来操作HBase表，但是需要集成对应的Phoenix依赖包到HBase集群中，同时需要编写对应的Schema才能实现SQL操作HBase。
本篇博客，笔者将为大家介绍另一位一种SQL方式来操作HBase，那就是Hive。
2.内容
2.1 使用场景
熟悉大数据的同学应该都知道，Hive是一个分布式的数据仓库，它能够将海量数据，结构化存储到HDFS上，然后通过SQL的方式对这些海量数据进行业务处理。而且，Hive学习成本很低，熟悉SQL的同学，很快就能编写一个Hive应用程序。
我们通过Hive把数据加载到HBase表中时，数据源可以是文件，也可以是表。当HBase集群集成Hive后，如果对Hive表追加数据的同时，HBase表中的数据也会增加。在原生的HBase集群中，HBase表不支持连接查询或是分组查询等，但是我们可以通过Hive On HBase的方式来让HBase集群支持这些功能。比如，事先将数据加载到Hive表中，然后通过Hive SQL的JOIN、GROUP BY等语法来操作。
2.2 基础环境
实战的基础环境信息如下所示：
| 组件 | 版本 |
| Hadoop | 2.7.4 |
| Hive | 3.1.2 |
| HBase | 1.2.0 |
| JDK | 1.8 |
2.3 Hive On HBase表
Hive字段和HBase中的列都是通过Storage Handler来维护的。创建Hive表时，把存储格式指定为Storage Handler，这个程序被编译成一个独立的模块，在Java中它就是一个独立的Jar包，比如hive-hbase-handler-{version}.jar，Hive的客户端必须要能够识别到这个JAR，可以通过–auxpath来指定，操作命令如下：
hive --auxpath hive-hbase-handler-{version}.jar --hiveconf hbase.master=hbasemaster:60000
接着将HBase安装目录lib下的包复制到Hive安装目录lib中，操作命令如下：
cp -r $HBASE_HOME/lib/* $HIVE_HOME/lib
最后，执行hive命令启动Hive客户端窗口。
在Hive集成HBase时，可以有效的利用HBase的存储个性，比如更新和索引等。Hive表需要与HBase之间建立映射关系，创建Hive表名如下：
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", "hbase.mapred.output.outputtable" = "xyz" );
然后，执行hbase shell来查看创建的HBase表，命令如下：
hbase(main):001:0> list xyz 1 row(s) in 0.0530 seconds hbase(main):002:0> describe 'xyz' DESCRIPTION ENABLED {NAME => 'xyz', FAMILIES => [{NAME => 'cf1', COMPRESSION => 'NONE', VE true RSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}]} 1 row(s) in 0.0220 seconds hbase(main):003:0> scan 'xyz' ROW COLUMN+CELL
2.4 加载数据源到Hive表
然后，将HDFS上的文本文件加载到一个临时的Hive表中，操作命令如下所示：
hive -e "load data local inpath '/hbase/hive/data/testdata.txt' overwrite into table hive_on_hbase_test;"
接着，把hive_on_hbase_test表中的数据加载到hbase_table_1表中，操作命令如下：
insert overwrite table hbase_table_1 select * from hive_on_hbase_test;
2.4.1 查询Hive表
查询hbase_table_1表是否有数据，查询语句如下：
hive> select * from hbase_table_1; Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 ... OK 100 val_100 Time taken: 3.582 seconds
正常情况下，显示结果会与testdata.txt文件中的数据是一致的。
2.4.2 查询HBase表
当hbase_table_1表正常加载数据后，我们可以使用HBase的Scan命令来查看数据，具体操作命令如下：
hbase(main):001:0> scan 'xyz',LIMIT=>1 ROW COLUMN+CELL 100 column=cf1:val, timestamp=1572154138015, value=val_100 1 row(s) in 0.0110 seconds
这里防止数据显示过多，我们设置一下限制条件。
由于WAL开销，插入大量数据可能会很慢；如果要禁用此功能，可以执行如下命令：
set hive.hbase.wal.enabled=false;
这里需要注意的是，如果HBase发生故障，禁用WAL可能会导致数据丢失，因此只有在有其他可用的恢复策略时才建议使用此选项。
2.4.3 外部表
如果需要使用Hive访问已存在的HBase表时，可以使用Hive外部表，操作命令如下：
CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table_2( key int, value string ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "cf1:val") TBLPROPERTIES( "hbase.table.name" = "xyz2", "hbase.mapred.output.outputtable" = "xyz2" );
然后，在Hive客户端中查询外部表的数据，操作命令如下：
select * from hbase_table_2;
3.总结
Hive On HBase集成比较简单，实现难度不算太大。如果有离线场景（延时要求不高），或者需要使用SQL来做JOIN、GROUP BY等操作的业务场景，可以尝试用Hive On HBase的方式来实现。
4.结束语
这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！
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