通过hive操作hbase的注意事项：
（1）启动yarn服务：
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
（2）在hive中建表时附加上：
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with
serdeproperties ("hbase.columns.mapping"=":key,列族:列名,...")
tblproperties("hbase.table.name" = "表名");
=====例1=====
--在hbase中创建表
create 'customer','order','addr'
--在hive中创建表映射
create external table customer(
name string,
order_numb string,
order_date string,
addr_city string,
addr_state string)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with
serdeproperties ("hbase.columns.mapping"=":key,order:numb,order:date,addr:city,addr:state")
tblproperties("hbase.table.name" = "customer")
;
--在hive中执行以下更新查询操作
insert into table customer values ('James','1121','2018-05-31','toronto','ON');
select * from customer;
--在hbase中执行如下语句
scan 'customer'
put 'customer','Smith','order:numb','1122'
put 'customer','Smith','order:date','2019-09-12'
put 'customer','Smith','addr:city','beijing'
put 'customer','Smith','addr:state','HD'
--在hive中执行以下查询操作
select * from customer;
=====例2=====
1.在hbase中创建表
--不要create 'hive_hbase_emp_table','info'
2.实现Hive中创建表hive_hbase_emp_table关联HBase
CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hive_hbase_emp_table");
3.在Hive中插入数据，通过HBase查询
--hive中执行如下语句
insert into table hive_hbase_emp_table values(1,'Eric','Developer',5,'2019-12-18',2800.0,312.0,10);
--hbase shell中执行如下语句
scan 'hive_hbase_emp_table'
4.在HBase中插入数据，通过Hive查询
--在hbase shell中执行如下语句
put 'hive_hbase_emp_table','2','info:ename','zhangsan'
--在hive中执行如下语句
select * from hive_hbase_emp_table;
指定拆分算法，在linux中执行：
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_split1 HexStringSplit -c 10 -f mycf
#指定拆分点
create 'test_split2','mycf2',SPLITS=>['aaa','bbb','ccc','ddd','eee','fff']
#指定拆分文件
先在linux中创建以下内容的文件：
aaa
bbb
ccc
ddd
eee
fff
再在hbase中创建表
create 'test_split3','baseinfo',SPLITS_FILE => '/root/data/splits.txt'
Region 冷合并【必须先停止hbase服务，在linux中执行】
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.Merge <table-name> <region-1> <region-2>
【注】<region-1><region-2>包括"表名,分界点,时间戳.regionId."
Region 热合并【无需停止hbase服务，在hbase中执行】
merge 'region-1','region-2'
【注】region-1和region-2是指regionId
HFile minor合并
hbase.hregion.memstore.flush.size【134217728B=128M】
hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval【3600000ms=1h】
hbase.hstore.compactionThreshold【3】
hbase.hstore.compaction.max【10】
HFile major合并
hbase.hregion.majorcompaction【604800000ms】