hive导数据到hbase，hive数据导出到hdfs

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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/Flink可以使用Hive的metastore，但是Hive无法通过Hive metastore中的Spark/Flink表直接查询数据。为了解决这个问题，可以配置使用Hive sync。在Spark/Flink操作表的时候，自动同步Hive的元数据。

SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

1、把源文件，用editplus等编辑软件打开，将文件转换为urf-8格式，保存。再重新导入到hive表中，问题解决。源文件只要是文本格式，如csv，txt，log等文本格式，均可用此种方法转化。前提是你终端也要设置为utf-8格式。

2、为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：转换字幕文件格式：尝试将字幕文件的格式转换为SRT或SUB格式，这些格式是较为常见的字幕格式，更容易被各种播放器所支持。

3、当导入中文字幕时出现乱码，可以尝试以下几种解决方法：确认字幕文件编码：首先确认字幕文件的编码是否与视频文件相匹配。如果不同，可以尝试将字幕文件编码转换为与视频文件相同的编码。

1、他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

2、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。

3、但是此时这个表实际上是一个虚拟表，实际的数据还在HBase中。下面需要在Hive中另建一个结构一样的空表，再把数据导出来。

1、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。

2、利用选项2，先打通Hive对HBase指定表的全表访问，再建立一个新的空表，把查询出来的数据全部导入到新表当中，以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干，让我们试一个简单的例子。

3、首先Fayson先在本地准备了一堆图片文件，并上传到HDFS。

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