hbase存hive

### HBase与Hive集成概述

为了使HBase存储能够被Hive利用，从而实现高效的数据查询和分析功能，通常会按照一系列特定的操作流程来进行设置。这不仅涉及安装和配置两个组件本身，还包括创建相应的表格结构以及定义两者之间的映射关系[^1]。

#### 创建并映射HBase表至Hive表

当目标是在Hive中访问由HBase所管理的数据时，第一步便是确保已经在HBase内建立了所需的表格。之后，在Hive环境中构建一个外部表，并将其指向已存在的HBase表。此过程允许用户通过熟悉的SQL语法执行针对底层NoSQL数据库的复杂查询操作[^4]。

CREATE EXTERNAL TABLE hive_emp_table(
    id BIGINT,
    name STRING,
    salary DOUBLE
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:salary")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "HBase_emp_table");

上述代码片段展示了如何在Hive中声明一个新的外部表`hive_emp_table`，该表对应于名为`HBase_emp_table`的现有HBase实体。这里的关键在于指定正确的列族(`cf`)及其对应的字段名称，同时还要指明哪个属性充当主键（即`:key`）。这种映射方式使得每条记录都能准确无误地从一种格式转换为另一种格式。

#### 数据交互与实时处理能力

一旦完成了必要的准备工作——即成功建立起了连接两者的桥梁，则可以通过提交标准形式的HiveQL语句来读取、更新甚至删除位于远端HBase集群上的信息项。值得注意的是，尽管这些变更请求最终会被转发给后者去完成实际的任务，但从使用者的角度来看整个体验几乎完全一致于传统的关系型数据库管理系统[RDBMS]环境下的工作流。

此外，由于采用了分布式架构设计原则，因此即使面对海量级别的数据集也依然能保持良好的性能表现；更重要的是它还支持近似即时性的数据分析需求，这对于某些应用场景而言至关重要[^2]。