HIVE merge into

时间: 2023-12-03 17:29:46 浏览: 210

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hive和hbase整合

配置，测试，导入数据详细操作，CREATE TABLE hive_hbase_table(key int, value string,name string) hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-0.90.4-cdh3u3.jar importtsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY, catgyname,catgyid1,catgyname1,catgyid2,catgyname2,catgyid3,catgyname3,catgyid4,catgyname4,catgyid5,catgyname5,catgyid6,catgyname6,catgyid7,catgyname7,catgyid8,catgyname8,catgyid9,catgyname9,levelnum,catgyno,createtmp idap_dim_chrg_item_catgy /user/hive/staging/idap_dim_chrg_item_catgy 注意导入的时候要先在hbase中创建idap_dim_chrg_item_catgy这个表 create 【Hive与HBase整合详解】 Hive和HBase是两个大数据处理的重要组件。Hive提供了基于SQL的查询语言（HQL）来处理大规模的数据，适合于离线批处理；而HBase则是一个NoSQL数据库，它基于Google的Bigtable设计，提供高并发、低延迟的实时数据访问，适合于大数据的在线存储。将Hive与HBase整合，可以实现离线分析与实时查询的结合，提升数据分析效率。 **1. 配置整合** 为了使Hive能够与HBase交互，我们需要在Hive的配置文件`hive-site.xml`中添加相关的JAR路径，以便Hive能够识别HBase的相关库。配置如下： ```xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value>file:///usr/lib/hive/lib/hive-hbase-handler-0.7.1-cdh3u3.jar,file:///usr/lib/hbase/hbase-0.90.4-cdh3u3.jar,file:///usr/lib/zookeeper/zookeeper-3.3.4-cdh3u3.jar,file:///usr/lib/hbase/lib/guava-r06.jar</value> </property> ``` 这些JAR文件包括了Hive-HBase连接器、HBase本身、Zookeeper以及Guava库，它们是Hive与HBase通信所必需的。 **2. 测试整合** 创建Hive表与HBase表的映射是整合的关键步骤。以下是一个示例： ```sql CREATE TABLE hive_hbase_table(key int, value string, name string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val,cf2:val") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_hive_table"); ``` 这里，`STORED BY`指定了HBase的存储处理类，`WITH SERDEPROPERTIES`定义了列族和列的映射，`:key`表示HBase的行键，`cf1:val`和`cf2:val`是列族和列。`TBLPROPERTIES`指定了HBase表的名称。然而，在执行上述创建表的操作时，可能会遇到元数据错误，如ZooKeeper连接异常。这通常是由于HBase无法连接到ZooKeeper导致的。解决这个问题可能需要检查以下几个方面： - 确保ZooKeeper服务正在运行。 - 检查Hive与HBase的配置文件中ZooKeeper的地址是否正确。 - 检查网络连接是否畅通，确保Hive和HBase可以访问到ZooKeeper服务器。 - 如果使用的是集群环境，确保所有的服务节点都能访问ZooKeeper。 **3. 导入数据** 在HBase中创建了对应的表后，可以通过Hive将数据导入到HBase。在描述中提到的命令是一个导入数据的例子： ```bash hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-0.90.4-cdh3u3.jar importtsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY, catgyname,catgyid1,catgyname1,catgyid2,catgyname2,catgyid3,catgyname3,catgyid4,catgyname4,catgyid5,catgyname5,catgyid6,catgyname6,catgyid7,catgyname7,catgyid8,catgyname8,catgyid9,catgyname9,levelnum,catgyno,createtmp idap_dim_chrg_item_catgy /user/hive/staging/idap_dim_chrg_item_catgy ``` 该命令使用HBase的`importtsv`工具，指定了列名和数据文件路径。请注意，数据格式应与`importtsv.columns`指定的列对应。 **4. 使用Hive查询HBase** 一旦Hive表与HBase表成功映射，就可以像操作普通Hive表一样查询HBase中的数据了。例如： ```sql SELECT * FROM hive_hbase_table WHERE key = 1; ``` 这条SQL语句会查询HBase中行键为1的数据。 Hive与HBase的整合使得用户可以在Hive的SQL环境中处理和查询存储在HBase中的大数据，从而实现离线分析和实时查询的无缝对接。在实际应用中，要注意配置的正确性，确保所有依赖的服务正常运行，并且数据导入和查询操作符合预期。

Hive中的"merge into"语句用于批量更新目标表数据，可以将源表的数据根据指定条件更新到目标表中。在使用这个功能之前，需要进行一些参数配置和建表要求。首先，需要进行参数配置。这些参数包括： - 设置"set hive.support.concurrency = true;"，启用并发操作支持； - 设置"set hive.enforce.bucketing = true;"，启用桶排序支持； - 设置"set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;"，启用动态分区模式，允许非严格模式下的动态分区； - 设置"set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;"，指定事务管理器为DbTxnManager； - 设置"set hive.compactor.initiator.on = true;"，启用合并器初始化程序； - 设置"set hive.compactor.worker.threads = 1;"，指定合并器工作线程数量为1； - 设置"set hive.auto.convert.join=false;"，禁用自动连接转换； - 设置"set hive.merge.cardinality.check=false;"，禁用合并基数检查。其次，建表要求。在使用"merge into"之前，需要确保目标表已经创建，并在建表语句中设置了合适的分桶和分区。综上所述，使用Hive的"merge into"语句需要进行参数配置，并确保目标表已经按照要求创建。

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