在hive classpath中添加elasticsearch-hadoop.jar,以下方法任一种均可: 1.启动hiveserver2 前,在hive-site.xml文件中更改hive.aux.jars.path属性值 <property> <name>hive.reloadable.aux.jars.path</name> <value>/path/elasticsearch-hadoop.jar</value> <descript…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

Hive整合HBase后的好处: 通过Hive把数据加载到HBase中,数据源可以是文件也可以是Hive中的表. 通过整合,让HBase支持JOIN.GROUP等SQL查询语法. 通过整合,不仅可完成HBase的数据实时查询,也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析. 配置 因为Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-.jar工具类来实现.所以只需要将hive的 h…

安装环境: hbase版本:hbase-1.4.0-bin.tar.gz hive版本:   apache-hive-1.2.1-bin.tar 注意请使用高一点的hbase版本,不然就算hive和hbase关联成功,执行语句的时候会出现错误(The connection has to be unmanaged). hive整合hbase,其实就是用hive执行hsql来操作hbase数据库. 1.拷贝hbase jar包至hive lib目录中,其实就是使hive可以使用hbase的api.…

[Author]: kwu 创建hive整合hbase的表总结.例如以下两种方式: 1.创建hive表的同步创建hbase的表 CREATE TABLE stage.hbase_news_company_content(key string comment "流水号", news_id string comment "新闻id", news_content string comment "文章内容") STORED BY 'org.apache.…

//hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score')tblproperties("hbase.table.name"…

环境: centos7 jdk1.8.0_111 Hadoop 2.7.3 Hive1.2.2 hue-3.10.0 Hue安装: 1.下载hue-3.10.0.tgz: https://dl.dropboxusercontent.com/u/730827/hue/releases/3.10.0/hue-3.10.0.tgz 2.安装依赖包: yum install libffi-devel yum install gmp-devel yum install python-devel mysql…

摘要 Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询.同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中.     应用场景 2.1 将ETL操作的数据存入HBase              2.2 HBase作为Hive的数据源         2.3 构建低延时的数据仓库 环境准备         3.1 hive与hbase整合环境配置 修改hive-site.xml文件,添加配置属性(zookeeper的地…

HBase与Hive的对比 25.1.Hive 25.1.1.数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询. 25.1.2.用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高 25.1.3.基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行.(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖) 25.2.HBase 25.…