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HBase与Hive数据同步详解

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简介:
本文详细解析了如何实现HBase和Hive之间的数据同步,包括技术原理、操作步骤及案例分析,旨在帮助读者掌握高效的数据管理策略。 本段落详细介绍了HBase与Hive数据同步的相关资料,供需要的朋友参考。

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    本文档介绍了如何将数据从Apache Hive迁移到Apache HBase的具体方法和步骤,旨在帮助用户更有效地进行大数据存储与查询。 Hive 数据导入 HBase 的方法 在大数据处理过程中,经常需要将数据从 Hive 导入到 HBase 中。本段落介绍两种实现这一过程的方法。 一、通过关联表方式导入 当数据量不大(小于 4TB)时,可以通过创建一个与 HBase 表相关的 Hive 表来完成此操作,并指定映射关系: ```sql CREATE TABLE hive_hbase_table(key int, name String, age String) STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler WITH SERDEPROPERTIES (hbase.columns.mapping = :key,cf1:name,cf1:age) TBLPROPERTIES (hbase.table.name = hbase_table); ``` 然后,创建一个用于存放数据的 Hive 表,并插入示例数据: ```sql CREATE TABLE hive_data (key int, name String, age string); INSERT INTO hive_data VALUES (1, za, 13); INSERT INTO hive_data VALUES (2, ff, 44); ``` 将这些数据导入到 HBase 中,可以使用如下命令: ```sql INSERT INTO TABLE hive_hbase_table SELECT * FROM hive_data; ``` 最后,在 hbase shell 下检查数据是否成功写入。 二、通过生成 HFile 并进行 bulkload 导入 当处理大量数据(大于 4TB)时,需要将 Hive 数据转换为 HBase 可以识别的格式。首先创建一个输出为 HFile 的表: ```sql CREATE TABLE hbase_hfile_table(key int, name string, age String) STORED AS INPUTFORMAT org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat OUTPUTFORMAT org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHFileOutputFormat TBLPROPERTIES (hfile.output.path = tmphbase_table_hfilecf_0); ``` 然后,启动 Hive 并添加 HBase 的 jar 文件: ```sql ADD JAR hive-hbase-handler-2.1.1.jar; ADD JAR hbase-common-1.1.1.jar; ADD JAR hbase-client-1.1.1.jar; ADD JAR hbase-protocol-1.1.1.jar; ADD JAR hbase-server-1.1.1.jar; ``` 最后,通过 bulkload 将数据加载到 HBase 中: ```shell hbase shell> bulkload hbase_table, tmphbase_table_hfilecf_0 ``` 这两种方法可以根据实际的数据量大小来选择使用。
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    本手册提供了一套全面详细的教程,旨在指导用户完成ZooKeeper、Hadoop、HBase和Hive的安装与配置过程。特别强调了HBase在集群中的集成步骤,确保大数据技术栈的顺利部署。 1. 安装软件版本:jdk1.8.0_131、apache-zookeeper-3.8.0、hadoop-3.3.2、hbase-2.4.12、mysql5.7.38和mysql jdbc驱动mysql-connector-java-8.0.8-dmr-bin.jar。所有软件均安装在自建的目录/export/server/下,通过执行命令 `sudo mkdir -p /export/server` 创建好目录后,需要改变该目录的所有者和组为ljr:`sudo chown -R ljr:ljr /export`,并修改权限以确保递归应用到所有文件及子目录:`sudo chmod 771 -R /export` 2. 集群正常运行的条件是集群中节点的最大宕机数应保证超过一半的机器仍能继续工作。因此从经济和实用性角度考虑,通常推荐使用奇数个节点来部署集群。本段落中的部署方案涉及4台机器,其容灾能力与3台机器时的情况相同,即只能允许一台机器发生故障而不影响整体运行状态。