hive抽取hbase

Hive可以通过HBase存储的数据表进行数据抽取，具体步骤如下：
1. 在Hive中创建外部表，指定HBase表的名称和列簇。
2. 使用Hive的HBase存储处理器（HBaseStorageHandler）将HBase表映射到Hive表。
3. 在Hive中查询HBase表的数据。

示例代码如下（假设HBase表名为hbase_table，列簇名为cf，列名为col1和col2）：

CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (col1 STRING, col2 INT)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:col1,cf:col2")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_table");

SELECT * FROM hive_table;

相关问题

用spark抽取hive数据到HBASE

要将Hive数据抽取到HBase中，可以使用Spark的Hive和HBase的集成功能。以下是一个简单的流程：

1. 在Hive中创建一个表，该表的数据将被抽取到HBase中：

CREATE TABLE hive_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

2. 在HBase中创建一个表，该表将用来存储从Hive表中抽取的数据：

create 'hbase_table', 'cf'

3. 在Spark应用程序中，使用Spark的HiveContext加载Hive表：

val hiveContext = new HiveContext(sparkContext)
val hiveTable = hiveContext.sql("SELECT * FROM hive_table")

4. 将Hive表中的数据转换为HBase表中的数据：

val hbaseTable = hiveTable.map(row => {
  val id = row.getInt(0)
  val name = row.getString(1)
  val age = row.getInt(2)
  val put = new Put(Bytes.toBytes(id))
  put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes(name))
  put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes(age))
  (new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(id)), put)
})

5. 将转换后的数据保存到HBase中：

val conf = HBaseConfiguration.create()
hbaseTable.saveAsNewAPIHadoopDataset(conf)

这样，就可以将Hive表中的数据抽取到HBase中了。需要注意的是，需要引入相关的依赖和配置文件，例如Hive和HBase的JAR包、Hive和HBase的配置文件等。

sparkstreaming读取kafka对接flume抽取到的数据库数据并保存到hbase中，hive映射hbase进行查询

这个流程大致如下：使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，然后使用Flume将数据抽取到数据库中，最后将数据保存到HBase中。同时，可以使用Hive将HBase中的数据映射到Hive中，以便进行查询。

具体实现步骤如下：

1. 使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，可以使用KafkaUtils.createDirectStream方法来创建一个DStream。

2. 使用Flume将数据抽取到数据库中，可以使用Flume的JDBC Sink来实现。在Flume的配置文件中，可以指定JDBC Sink的连接信息和SQL语句，以便将数据写入数据库中。

3. 使用HBase作为数据存储，可以使用HBase API来实现数据的写入和读取。在Spark Streaming中，可以使用foreachRDD方法将数据写入HBase中。

4. 使用Hive将HBase中的数据映射到Hive中，可以使用HBase Storage Handler来实现。在Hive中创建外部表时，可以指定HBase Storage Handler，并指定HBase表的名称和列族信息。这样就可以在Hive中查询HBase中的数据了。

总之，这个流程需要涉及到多个技术点，需要仔细研究和实践。