符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...
商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...
手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...
Hive与HBase的整合过程中的基本命令操作是怎样的,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
十载的邗江网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整邗江建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联公司从事“邗江网站设计”,“邗江网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。
一:Hive与Hbase的整合过程。
1.创建HBase识别的表,然后查看表是否创建成功。
hive:
hive> CREATE TABLE hivehbase(key int, value string)
> STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
> WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,columnfamily1:val")
> TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbasehive");
hive> CREATE TABLE hivehbase(key int, value string) > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,columnfamily1:val") > TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbasehive"); OK Time taken: 9.881 seconds hive> show tables; OK hivehbase testhive Time taken: 0.055 seconds, Fetched: 2 row(s)
hbase:
hbase(main):002:0> list TABLE hbasehive
注意: hbase.table.name 定义在hbase的table名称
hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族
2.使用sql往hivehbase中导入数据,将testhive表中的以下数据导入到hivehbase中,如下:
hive> select * from testhive; OK 1 Berg 1 Berg 2 Cccc 3 Xxxx 4 Jjjj
开始导入数据,即: 注意overwrite,相同的数据记录会覆盖点,复制。
hive> insert overwrite table hivehbase select * from testhive;
导入数据成功后,在查询该表中数据,即:
hive> select * from hivehbase; OK 1 Berg 2 Cccc 3 Xxxx 4 Jjjj Time taken: 0.458 seconds, Fetched: 4 row(s)
然后进入hbase,查看hbase中hbasehive表中是否存在数据:
hbase(main):004:0> scan 'hbasehive' ROW COLUMN+CELL 1 column=columnfamily1:val, timestamp=1464514508295, value=Berg 2 column=columnfamily1:val, timestamp=1464514508295, value=Cccc 3 column=columnfamily1:val, timestamp=1464514508295, value=Xxxx 4 column=columnfamily1:val, timestamp=1464514508295, value=Jjjj 4 row(s) in 0.0470 seconds
可以看到,在hive中往hivehbase中添加的数据,已经存在在hbase中的hbasehive表中了,
那反过来,在hbase中往hbasehive中添加的数据,在hive中的hivehbase能否查看到了?
往hbase中的hbasehive中添加一条数据记录,如下:
hbase(main):007:0> put 'hbasehive', '5','columnfamily1:val','Yyyy'
然后在在hive中查看hivehbase中的表数据,可以看到:
hive> select * from hivehbase;
OK
1 Berg
2 Cccc
3 Xxxx
4 Jjjj
5 Yyyy : 已经说明,在hbase中操作数据,也能够在hive中查询到。
3.hive访问已经存在的hbase,使用CREATE EXTERNAL TABLE,
在hbase中准备一张 student表,并为其表中插入三条数据记录,即:
hbase(main):026:0> create 'student','info'
hbase(main):028:0> put 'student','1','info:name','Berg'
hbase(main):029:0> put 'student','2','info:name','Hbase'
hbase(main):030:0> put 'student','3','info:name','hive'
使用CREATE EXTERNAL TABLE:
CREATE EXTERNAL TABLE hbase_person(key string, value string,value string,value int) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "info:name,info:sex,info:age")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "person");
如下:
hive>CREATE EXTERNAL TABLE hivehbase_student(key int, value string)
> STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
> WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "info:name")
> TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "student");
OK
查看表是否生成:
hive> show tables;
OK
hivehbase_student : 表示已经生成存在。
然后在查看hive中 这张表的数据:
hive> select * from hivehbase_student;
OK
1 Berg
2 Hbase
3 hive
结果表名,该数据跟hbase中student表中的数据一致。
****************************************************************************************************
完成上述操作后,在接着往下看:
二:多列和多列族(Multiple Columns and Families)
1.在hive中操作数据库,如下:
先准备一张元数据表,multiplehive,往该表中存放多条数据记录,操作如下:
hive> create table multiplehive > (id int, name string,sex string, age int) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; OK Time taken: 0.179 seconds hive> load data local inpath '/home/hadoop/mytestdata/multiplehive.txt' into table multiplehive; Loading data to table default.multiplehive OK Time taken: 0.736 seconds hive> select * from multiplehive; OK 1 Berg f 21 2 BigData m 20 Time taken: 0.186 seconds, Fetched: 2 row(s)
CREATE TABLE hivehbase_person(key int, name string, sex string, age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:name,info:sex,info:age")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "hbasehive_person");
hive> CREATE TABLE hivehbase_person(key int, name string, sex string, age int) > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:name,info:sex,info:age") > TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "hbasehive_person"); OK
创建关联表成功后,在hive中往表 hivehbase _person表中插入准备好的数据,即:
hive> insert overwrite table hivehbase_person select id,name,sex,age from multiplehive;
然后在查看这张表的数据,如下:
hive> select * from hivehbase_person; OK 1 Berg f 21 2 BigData m 20 Time taken: 0.679 seconds, Fetched: 2 row(s)
再去Hbase中,查看这张表的数据:hbase(main):039:0> scan 'hbasehive_person'
hbase(main):039:0> scan 'hbasehive_person' ROW COLUMN+CELL 1 column=info:age, timestamp=1464522188307, value=21 1 column=info:name, timestamp=1464522188307, value=Berg 1 column=info:sex, timestamp=1464522188307, value=f 2 column=info:age, timestamp=1464522188307, value=20 2 column=info:name, timestamp=1464522188307, value=BigData 2 column=info:sex, timestamp=1464522188307, value=m 2 row(s) in 8.1630 seconds
看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注创新互联行业资讯频道,感谢您对创新互联的支持。