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SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

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、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

3、第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。

1、通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。

2、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

3、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。

4、可以代替mysql的。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

5、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。

6、hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

1、在工程根目录下创建conf文件夹，将$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件复制到该文件夹中。通过右键选择Propertie-Java Build Path-Libraries-Add Class Folder。

2、：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

3、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法使用HBase 的bulk load 工具使用定制的MapReduce Job方式使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

4、在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。我们可以使用 xmllint 检查XML格式是否正确，默认情况下， xmllint 重新流动并将XML打印到标准输出。

5、客户端代码通过ZooKeeper来访问找到簇，也就是说ZooKeeper quorum将被使用，那么相关的类（包）应该在客户端的类（classes）目录下，即客户端一定要找到文件hbase-site.xml。

6、在HBase project下的src中可以看到hbase-default.xml和hbase-site.xml两个文件，改哪个都可以。

1、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。

2、）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

4、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

5、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。

6、Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

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