hive提供了與hbase的整合，是的能夠在hbase表上使用hive sql語句進行查詢、插入操作以及進行join和union等複雜查詢、同時也可以將hive表中的資料對映到hbase中。
當我們在使用hive時候，在資料量多的時候就會發現非常的慢，乙個簡單的sql都要半天，其實我們追尋他的原因很簡單，首先他是把sql翻譯成mapreduce來執行，然後mapreduce又是提交給yarn去執行，可以說過程漫長，加上mapreduce本身就足夠慢，所以本文從整合hbase的方面來調優，或者說是加快查詢速度，當然了，最後，還會**如何用sql語言去查詢，畢竟hbase是nosql的。
1.修改hive-site.xml檔案，新增配置屬性
hbase.zookeeper.quorum
node1:2181,node2:2181,node3:2181
export hive_classpath=$hive_classpath:/opt/bigdata/hbase/lib/*3.使用編譯好的hive-hbase-handler-1.2.1.jar替換hive之前lib目錄下面的該jar包
這裡說的編譯主要是解決hive和hbase不相容的情況下做的，主要是更改pom.xml中的依賴，然後重新編譯一下。如果本身安裝就是相容的版本，這步就可以省略了。
配置完上面的內容，就可以做個實驗來檢查一下了。
1.在hbase中建立一張表
create 'hbase_test','f1','f2','f3'put 'hbase_test','r1','f1:name','zhangsan'
put 'hbase_test','r1','f2:age','20'
put 'hbase_test','r1','f3:***','male'
put 'hbase_test','r2','f1:name','lisi'
put 'hbase_test','r2','f2:age','30'
put 'hbase_test','r2','f3:***','female'
put 'hbase_test','r3','f1:name','wangwu'
put 'hbase_test','r3','f2:age','40'
put 'hbase_test','r3','f3:***','male'
create external table hivefromhbase(
rowkey string,
f1 map,
f2 map,
f3 map) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.hbasestoragehandler'
tblproperties ("hbase.table.name" = "hbase_test");
--這裡使用外部表對映到hbase中的表，這樣，在hive中刪除表，並不會刪除hbase中的表，否則，就會刪除。另外，除了rowkey，其他三個字段使用map結構來儲存hbase中的每乙個列族。
hive表和hbase表的字段對映關係，分別為：hive表中第乙個字段對映:key(rowkey)，第二個字段對映列族f1，第三個字段對映列族f2,第四個字段對映列族f3
--hbase.table.name
hbase中表的名字
如果您跟我一樣也看到如此，那說明您搭建成功了，以後就可以仿照這種情況來做了。比如使用hbase來不斷的插入資料，然後遇到比較複雜的sql的查詢的時候
就可以用hive來寫sql做這個事情，相互配合。
1.建立一張對映hbase的表
create table hive_test(
id string,
name string,
age int,
address string
)stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.hbasestoragehandler'
tblproperties ("hbase.table.name" = "hbasefromhive");
這裡的hbasefromhive表本身hbase沒有，也是可以的，他會自動在hbase中建立，所以不再需要在hbase中建立了。
這裡有些特殊，向hive表中載入的資料**於另外一張表中。
比如我們建立乙個hive_source表
建表語法：
create table hive_source(
id int,
name string,
age string
address string
)row format delimited fields terminated by 't';
1 zhang 10 m
2 li 20 f
3 mei 30 m
4 wang 40 f
5 guo 60 m
然後匯入到hive_source表中
load data local inpath 'order.txt' into table hive_source;成功之後匯入到hive_test表中
insert into table hive_test select * from hive_source;看到這個說明成功了。
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