大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解

2019-10-18 15:01 来源:未知

4,时间设置

查阅当前几日子
输入:

date

翻开服务器时间是或不是一律,若不一样则改换
变动时间命令

date -s ‘MMDDhhmmYYYY.ss’

3.2.2修改 hadoop-env.sh

输入:

vim hadoop-env.sh

将${JAVA_HOME} 修改为协调的JDK路线

export   JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改为:

export   JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8

修改 hbase-env.sh

编纂 hbase-env.sh 文件,增加以下配置

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HBASE_HOME=/opt/hbase/hbase1.2
export HBASE_CLASSPATH=/opt/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop
export HBASE_PID_DIR=/root/hbase/pids
export HBASE_MANAGES_ZK=false

表达:配置的门道以本人的为准。HBASE_MANAGES_ZK=false 是不启用HBase自带的Zookeeper集群。

6.2.2数目同步测量试验

进入hbase之后
在t_student中增多两条数据 然后查询该表

put 't_student','1001','st1:name','zhangsan'
put 't_student','1002','st1:name','lisi'
scan 't_student'

图片 1

下一场切换来hive中
查询该表
输入:

select * from t_student;

图片 2

下一场在hive中除去该表
注:因为做测验要看结果,所以将表删除了。若是同学们要做测验的话,是绝非要求删除该表的,因为在末端还有或许会选拔该表。

下一场查看hive和hbase中的表是还是不是删除了
输入:

drop table t_student;

图片 3

图片 4
经过这几个能够看来hive和hbase之间的多少成功同步!

增加 数据驱动包

是因为Hive 暗许自带的数据库是选拔mysql,所以那块正是用mysql
将mysql 的驱动包 上流传 /opt/hive/hive2.1/lib

2,做IP和主机名的映照

修改hosts文件,做涉嫌映射
输入

vim /etc/hosts

添加
长机的ip 和 主机名称

192.168.238.128 master

6.2.3涉及查询测量试验

5,全部的条件布署

/etc/profile 的总体计划

#Java Config
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export JRE_HOME=/opt/java/jdk1.8/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib

# Scala Config
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.2


# Spark Config
export  SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive

# Zookeeper Config
export ZK_HOME=/opt/zookeeper/zookeeper3.4

# HBase Config
export HBASE_HOME=/opt/hbase/hbase1.2

# Hadoop Config 
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

# Hive Config
export HIVE_HOME=/opt/hive/hive2.1
export HIVE_CONF_DIR=${HIVE_HOME}/conf

export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${ZK_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/bin:${HIVE_HOME}/bin:$PATH

图片 5

注:具体的配备以温馨的为准,未有的不要配置。

六、Hive整合HBase的条件布署以至测验

3,下载地址

官方网址地址
JDK:

Hadopp:

Hive

HBase:

百度云盘
链接: 密码:uycu

Hive和HBase的通讯意图

Hive与HBase整合的完结是使用两个自己对外的API接口相互通讯来成功的,其现实做事交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来落实,通讯原理如下图所示。
图片 6

一、情形选拔

五、HBase的条件安排

HBase境遇的切实陈设在作者的那篇大数额学习类别之二 ----- HBase环境搭建(单机) 乃至介绍得很详细了。本篇就大约介绍下。

修改hive-site.xml

切换到 /opt/hive/hive2.1/conf 目录下
将hive-default.xml.template 拷贝一份,仁同一视命名叫hive-site.xml
然后编辑hive-site.xml文件

cp hive-default.xml.template hive-site.xml
vim hive-site.xml

编辑hive-site.xml文件,在 中添加:

<!-- 指定HDFS中的hive仓库地址 -->  
  <property>  
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>  
    <value>/root/hive/warehouse</value>  
  </property>  

<property>
    <name>hive.exec.scratchdir</name>
    <value>/root/hive</value>
  </property>

  <!-- 该属性为空表示嵌入模式或本地模式,否则为远程模式 -->  
  <property>  
    <name>hive.metastore.uris</name>  
    <value></value>  
  </property>  

<!-- 指定mysql的连接 -->
 <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>
<!-- 指定驱动类 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
   <!-- 指定用户名 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!-- 指定密码 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <property>
   <name>hive.metastore.schema.verification</name>
   <value>false</value>
    <description>
    </description>
 </property>

接下来将配置文件中颇有的

${system:java.io.tmpdir}

改动为 /opt/hive/tmp (若无该文件则开创),
并将此文件夹赋予读写权限,将
${system:user.name}
更改为 root

例如:
改变早前的:
图片 7
转移之后:
图片 8

配置图:
图片 9

注: 由于hive-site.xml 文件中的配置过多,能够由此FTP将它下载下来实行编辑。也得以一贯配备自个儿所需的,其余的可以去除。 MySQL的接连地址中的master是主机的别称,可以换来ip。

hive外界表测验

先在hbase中国建工业总会公司一张t_student_info表,增多三个列族
接下来查看表结构
输入:

create 't_student_info','st1','st2'
describe 't_student_info'

图片 10

然后在hive中开创外界表
表达:成立外界表要使用EXTE奥迪Q3NAL 关键字
输入:

create external table t_student_info(id int,age int,sex string) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,st1:age,st2:sex") tblproperties("hbase.table.name"="t_student_info");

图片 11

然后在t_student_info 中添增加少

put 't_student_info','1001','st2:sex','man'
put 't_student_info','1001','st1:age','20'
put 't_student_info','1002','st1:age','18'
put 't_student_info','1002','st2:sex','woman'

图片 12

下一场在hive中询问该表
输入:

select * from t_student_info;

图片 13

询问到数量之后,然后将t_student 和t_student_info进行关联合检查询。
输入:

select * from t_student t join t_student ti where t.id=ti.id ;

图片 14
表达:通过关系查询,能够得出表之间是足以提到查询的。不过显然看出hive 使用私下认可的mapreduce 作为引擎是何其的慢。。。

别的验证:
由于自个儿的虚构机配置实在太渣,即使调大reduce内部存款和储蓄器,限制每种reduce管理的数据量,照旧极其,最后不能使用公司的测量试验服务开展测量检验。
在查询一张表的时候,hive未有应用引擎,因而相对极快,尽管是拓宽了关系查询之类的,就能够使用引擎,由于hive默许的引擎是mr,所以会一点也不快,也和配备有自然关系,hive2.x之后官方就不建议利用mr了。

正文到此甘休,多谢阅读!
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作者:虚无境
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3,关闭防火墙

闭馆防火墙,方便访谈。
CentOS 7版本以下输入:
关闭防火墙

service   iptables stop

CentOS 7 以上的版本输入:

systemctl stop firewalld.service

二、服务器的相干安插

在布局Hadoop+Hive+HBase早前,应该先做一下安插。
做这个配置为了便于,使用root权限。

1,服务器选拔

本地设想机
操作系统:linux CentOS 7
Cpu:2核
内存:2G
硬盘:40G

三、Hadoop的景况布署

Hadoop的切实安顿在大额学习类别之一 ----- Hadoop情状搭建(单机) 中介绍得很详细了。所以本文就大致介绍一下。
注:具体安顿以本人的为准。

1,遭逢变量设置

编辑 /etc/profile 文件 :

vim /etc/profile

配置文件:

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

2,配置采用

JDK:1.8 (jdk-8u144-linux-x64.tar.gz)
Hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz)
Hive: 2.1 (apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz)
HBase:1.6.2 (hbase-1.2.6-bin.tar.gz)

1,蒙受布署

因为Hive与HBase整合的达成是应用两个自身对外的API接口互相通讯来造成的,其现实专业交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-.jar工具类来兑现。所以只须求将hive的 hive-hbase-handler-.jar 复制到hbase/lib中就可以了。
切换到hive/lib目录下
输入:

cp hive-hbase-handler-*.jar /opt/hbase/hbase1.2/lib

图片 15
注: 假设在hive整合hbase中,出现版本之类的标题,那么以hbase的版本为主,将hbase中的jar包覆盖hive的jar包。

1,退换主机名

率先更动主机名,目标是为着方便管理。
输入:

hostname 

查阅本机的名称
然后退换主机名称为master
输入:

hostnamectl set-hostname master

注:主机名称更改之后,要重启(reboot)才会卓有功能。

3,Hadoop启动

运转以前须求先格式化
切换到/home/hadoop/hadoop2.8/bin目录下
输入:

./hadoop  namenode  -format

格式化成功后,再切换来/home/hadoop/hadoop2.8/sbin目录下
启动hdfs和yarn
输入:

start-dfs.sh
start-yarn.sh

启航成功后,输入jsp查看是还是不是运行成功
在浏览器输入 ip+8088 和ip +50070 分界面查看是还是不是能访谈
能科学访问则运维成功

Hive整合HBase后的利用景况:

(一)通过Hive把多少加载到HBase中,数据源能够是文本也足以是Hive中的表。
(二)通过整合,让HBase扶持JOIN、GROUP等SQL查询语法。
(三)通过结合,不唯有可形成HBase的数量实时查询,也足以选用Hive查询HBase中的数据形成复杂的数目分析。

3.2.4 修改mapred-site.xml

若果未有 mapred-site.xml 该文件,就复制mapred-site.xml.template文件比量齐观命名叫mapred-site.xml。
输入:

vim mapred-site.xml

修改那个新建的mapred-site.xml文件,在节点内到场配置:

<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>master:9001</value>
</property>
<property>
      <name>mapred.local.dir</name>
       <value>/root/hadoop/var</value>
</property>
<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
</property>

2,hive和hbase测试

在张开测量检验的时候,确定保证hadoop、hbase、hive情形已经打响搭建好,况兼都职业有成运转了。
开发xshell的三个指令窗口
多少个进去hive,三个进去hbase

3.2.1 修改 core-site.xml

输入:

vim core-site.xml

在添加:

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
   </property>
   <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
   </property>
</configuration>

6.2.1在hive中成立映射hbase的表

在hive中开创叁个映射hbase的表,为了便利,设置两侧的表名都为t_student,存款和储蓄的表也是那几个。
在hive中输入:

create table t_student(id int,name string) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,st1:name") tblproperties("hbase.table.name"="t_student","hbase.mapred.output.outputtable" = "t_student");

说明:第一个t_student 是hive表中的名称,第一个t_student是概念在hbase的table名称 ,第3个t_student 是积存数据表的称谓("hbase.mapred.output.outputtable" = "t_student"这几个能够毫不,表数据就存款和储蓄在其次个表中了) 。
(id int,name string) 那个是hive表结构。假设要加进字段,就以这种格式扩张。若是要增添字段的批注,那么在字段前面增多comment ‘你要陈说的’。
例如:
create table t_student(id int comment ‘StudentId’,name string comment ‘StudentName’)
org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler 那一个是钦赐的存款和储蓄器。
hbase.columns.mapping 是概念在hbase的列族。
举例:st1便是列族,name正是列。在hive中创造表t_student,这一个表包含三个字段(int型的id和string型的name)。 映射为hbase中的表t_student,key对应hbase的rowkey,value对应hbase的st1:name列。

表成功成立之后
在hive、hbase分别中查看表和表结构
hive中输入

show tables;
describe t_student;

hbase输入:

list
describe ‘t_student’

图片 16

图片 17
能够看来表已经成功的成立了

3.2.3修改 hdfs-site.xml

输入:

vim hdfs-site.xml

在添加:

<property>
   <name>dfs.name.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/name</value>
   <description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.data.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/data</value>
   <description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.</description>
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
</property>
<property>
      <name>dfs.permissions</name>
      <value>false</value>
      <description>need not permissions</description>
</property>

四、Hive的情状陈设

Hive景况的有血有肉布置在笔者的那篇大额学习类别之四 ----- Hadoop+Hive意况搭建图像和文字详解(单机) 以致介绍得很详细了。本篇就差相当的少介绍下。

修改 hive-env.sh

修改hive-env.sh 文件,未有就复制 hive-env.sh.template ,不分轩轾命名字为hive-env.sh

在此个布局文件中增添

export  HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export  HIVE_CONF_DIR=/opt/hive/hive2.1/conf
export  HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/hive/hive2.1/lib

修改 hbase-site.xml

编写制定hbase-site.xml 文件,在累加如下配置

<!-- 存储目录 -->
<property>  
 <name>hbase.rootdir</name>  
 <value>hdfs://test1:9000/hbase</value>  
 <description>The directory shared byregion servers.</description>  
</property>  
<!-- hbase的端口 -->
<property>  
 <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>  
 <value>2181</value>  
 <description>Property from ZooKeeper'sconfig zoo.cfg. The port at which the clients will connect.  
 </description>  
</property>  
<!--  超时时间 -->
<property>  
 <name>zookeeper.session.timeout</name>  
 <value>120000</value>  
</property>  
<!--  zookeeper 集群配置。如果是集群,则添加其它的主机地址 -->
<property>  
 <name>hbase.zookeeper.quorum</name>  
 <value>test1</value>  
</property>  
<property>  
 <name>hbase.tmp.dir</name>  
 <value>/root/hbase/tmp</value>  
</property>  
<!-- false是单机模式,true是分布式模式  -->
<property>  
 <name>hbase.cluster.distributed</name>  
 <value>false</value>  
</property>

证实:hbase.rootdir:这几个目录是region server的分享目录,用来长久化Hbase 。hbase.cluster.distributed :Hbase的运行情势。false是单机格局,true是分布式方式。若为false,Hbase和Zookeeper会运维在同三个JVM里面。

引言

在上一篇 大数据学习连串之四 ----- Hadoop+Hive遇到搭建图像和文字详解(单机) 和从前的大数量学习连串之二 ----- HBase意况搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的条件,并开展了对应的测验。本文主要讲的是什么样将Hive和HBase实行整合。

2,配置文件改造

先切换来 /home/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop/ 索引下

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