spark-streaming连接hive+hbase

Spark Streaming 可以通过 Spark SQL 模块连接 Hive，也可以通过 HBase API 连接 HBase。连接 Hive 可以使用 Spark SQL 的 HiveContext，连接 HBase 可以使用 HBase API 的 Java API 或者 Spark Streaming 的 HBase Streaming API。同时，Spark Streaming 还提供了一个 HBase-Spark 模块，可以更方便地连接 HBase。具体实现可以参考 Spark Streaming 官方文档。

相关问题

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。

Hadoop+Hbase的开源项目

有很多开源项目可以使用Hadoop和HBase来构建大数据应用。以下是其中一些常见的项目：

1. Apache Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似SQL的查询语言（HiveQL）来让用户方便地查询和分析大规模数据。

2. Apache Pig：Pig是一个用于大规模数据分析的平台，它提供了一种脚本语言（Pig Latin），可以用于编写数据转换和分析的任务。

3. Apache Spark：Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它可以与Hadoop集成，并提供了更高级别的API（如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib）来支持数据处理、机器学习和实时流处理。

4. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据流应用程序。它可以与Hadoop和HBase集成，用于处理大规模的数据流。

5. Apache Flume：Flume是一个分布式、可靠的海量日志收集和聚合系统，它可以将日志数据从不同的源（如Web服务器、应用程序日志等）收集到Hadoop和HBase等存储系统中。

这些项目都是开源的，可以在Apache软件基金会的官方网站上找到更多信息和详细文档。