hive能否直接读取hbase，hive能分析hbase里的数据吗?

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SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

步骤1：新创建一个Java Project 。步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。步骤3：修改开发机的hosts文件，在文件莫为增加一行虚拟机IP的映射信息。

Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

1、value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

双机模式。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式，并不包括双机模式。

表、行、列族、列限定符、单元、时间版本。根据查询51cto博客信息显示，hbase模式里的逻辑实体有：表(table)：HBase用表来组织数据，表名是字符串(String)，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

整数类型（Integer）：HBase中支持的整数类型包括byte、short、int和long等。浮点数类型（Float）：HBase支持的浮点数类型包括float和double等。布尔类型（Boolean）：HBase支持的布尔类型只有true和false两个取值。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。

load data 这个可以自己去查。Hbase要使用自己的API 是的。这句话不对。映射就是结构对应－如文件每一行的第一个字段－映射到Hive表的第一个字段类似Hibernate的语法解析。

创建成功后，重新打开hive使用，创建hive表，依然失败，一样的报错，无法找到/user目录。依据上次手动创建目录的经验我认为应该是没找到对应的hdfs服务。修改hive-site.xml文件重新启动hive，可以创建hive表了。

其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。

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