hive.zookeeper.client.port

hive.zookeeper.client.port指的是Hive使用的ZooKeeper客户端连接ZooKeeper服务的端口号。ZooKeeper是一个分布式的协调服务，Hive使用它来管理集群中的元数据。默认情况下，hive.zookeeper.client.port设置为2181，这是ZooKeeper默认的客户端端口号。如果您使用了不同的端口号，则需要相应地修改hive.zookeeper.client.port的值。

相关问题

spark 读取hive数据 写入hbase

Spark可以通过HiveContext来读取Hive数据，然后通过HBase API将数据写入HBase。具体步骤如下：

1. 创建SparkConf和SparkContext对象。

2. 创建HiveContext对象，通过HiveContext对象读取Hive数据。

3. 将Hive数据转换为RDD。

4. 创建HBaseConfiguration对象，设置HBase相关配置。

5. 创建HBase表，如果表已经存在，则不需要创建。

6. 将RDD中的数据写入HBase表中。

示例代码如下：

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Put}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

object SparkHiveToHBase {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkHiveToHBase")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val hiveContext = new HiveContext(sc)

    // 读取Hive数据
    val df = hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table")

    // 将DataFrame转换为RDD
    val rdd = df.rdd

    // 创建HBaseConfiguration对象
    val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()

    // 设置HBase相关配置
    hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
    hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")

    // 创建HBase表
    val tableName = TableName.valueOf("my_table")
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
    val admin = connection.getAdmin
    if (!admin.tableExists(tableName)) {
      val tableDesc = new HTableDescriptor(tableName)
      tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("cf".getBytes))
      admin.createTable(tableDesc)
    }

    // 将RDD中的数据写入HBase表中
    rdd.foreachPartition(partition => {
      val connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
      val table = connection.getTable(tableName)
      partition.foreach(row => {
        val put = new Put(Bytes.toBytes(row.getString()))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col1"), Bytes.toBytes(row.getString(1)))
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col2"), Bytes.toBytes(row.getString(2)))
        table.put(put)
      })
      table.close()
      connection.close()
    })

    sc.stop()
  }
}

hive 建hbase外表 WITH SERDEPROPERTIES

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL查询处理存储在Hadoop HDFS（分布式文件系统）上大规模数据。当你需要将HBase表作为Hive的数据源时，可以创建一个名为Hive外部表（External Table），并通过`WITH SERDEPROPERTIES`选项指定HBaseserde（序列化器）及其属性。

`WITH SERDEPROPERTIES`用于配置外部表使用的Serde（简单来说，就是数据到字节流的转换器）。例如，如果你想要使用HBase的HBaseSerDe，你可以这样做：

CREATE EXTERNAL TABLE my_hbase_table (
    -- 定义表列
    column1 string,
    column2 int
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'hbase.columns.mapping' = ':key,cf1:column1,cf2:column2',
  'hbase.table.name' = '<your_hbase_table_name>',
  'hbase.zookeeper.quorum' = '<zk_host1,zk_host2,...>',
  'hbase.zookeeper.property.clientPort' = '<zk_port>'
);

在这个例子中：
- `hbase.columns.mapping`指定每个HBase列族和对应的Hive列的映射关系。
- `hbase.table.name`是HBase表的实际名称。
- `hbase.zookeeper.quorum`和`hbase.zookeeper.property.clientPort`是ZooKeeper集群的配置信息。