HBase与Hive的对比

Hive

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。

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。

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。

HBase

1. 数据库
   是一种面向列存储的非关系型数据库。

2. 用于存储结构化和非结构化的数据
   适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。

3. 基于HDFS
   数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。

4. 延迟较低，接入在线业务使用
   面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。

HBase与Hive集成使用

尖叫提示：HBase与Hive的集成在最新的两个版本中无法兼容。所以，我们只能含着泪勇敢的重新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好气！！

环境准备

因为我们后续可能会在操作Hive的同时对HBase也会产生影响，所以Hive需要持有操作HBase的Jar，那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包(或者使用软连接的形式)。

export HBASE_HOME

同时在hive-site.xml中修改zookeeper的属性，如下：

<property>

案例一

目标：建立Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表。
分步实现：

1. 在Hive中创建表同时关联HBase

CREATE 

提示：完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表

1. 在Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据
   提示：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中

CREATE 

1. 向Hive中间表中load数据

> 

1. 通过insert命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中

> 

1. 查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据

Hive：hive> select * from hive_hbase_emp_table;HBase：hbase> scan ‘hbase_emp_table’

案例二

目标：在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。
注：该案例2紧跟案例1的脚步，所以完成此案例前，请先完成案例1。
分步实现：

1. 在Hive中创建外部表

CREATE EXTERNAL 

1. 关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了

(

简书：https://www.jianshu.com/u/0278602aea1d
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