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Hive映射HBase表的方式有哪些

本篇内容主要讲解“Hive映射HBase表的方式有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hive映射HBase表的方式有哪些”吧!

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1.Hive内部表，语句如下

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CREATE                   TABLE                   ods.s01_buyer_calllogs_info_ts(

key                   string comment          "hbase rowkey"         ,

buyer_mobile string comment          "手机号"         ,

contact_mobile string comment          "对方手机号"         ,

call_date string comment          "发生时间"         ,

call_type string comment          "通话类型"         ,

init_type string comment          "0-被叫,1-主叫"         ,

other_cell_phone string comment          "对方手机号"         ,

place string comment          "呼叫发生地"         ,

start_time string comment          "发生时间"         ,

subtotal string comment          "通话费用"         ,

use_time string comment          "通话时间（秒）"

)

STORED          BY                   'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'    

WITH                   SERDEPROPERTIES (         "hbase.columns.mapping"                   =          ":key,record:buyer_mobile,record:contact_mobile,record:call_date,record:call_type,record:init_type,record:other_cell_phone,record:place,record:start_time,record:subtotal,record:use_time"         )    

TBLPROPERTIES(         "hbase.table.name"                   =          "s01_buyer_calllogs_info_ts"         );

   建好表之后，进入hbase shell执行list能看到表s01_buyer_calllogs_info_ts，hive drop掉此表时，hbase也被drop。

2.Hive外部表，语句如下，

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create                   'buyer_calllogs_info_ts'         ,          'record'         , {SPLITS_FILE =>          'hbase_calllogs_splits.txt'         }

 

CREATE                   EXTERNAL          TABLE                   ods.s10_buyer_calllogs_info_ts(

key                   string comment          "hbase rowkey"         ,

buyer_mobile string comment          "手机号"         ,

contact_mobile string comment          "对方手机号"         ,

call_date string comment          "发生时间"         ,

call_type string comment          "通话类型"         ,

init_type string comment          "0-被叫,1-主叫"         ,

other_cell_phone string comment          "对方手机号"         ,

place string comment          "呼叫发生地"         ,

start_time string comment          "发生时间"         ,

subtotal string comment          "通话费用"         ,

use_time string comment          "通话时间（秒）"

)    

STORED          BY                   'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'    

WITH                   SERDEPROPERTIES (         "hbase.columns.mapping"                   =          ":key,record:buyer_mobile,record:contact_mobile,record:call_date,record:call_type,record:init_type,record:other_cell_phone,record:place,record:start_time,record:subtotal,record:use_time"         )    

TBLPROPERTIES(         "hbase.table.name"                   =          "buyer_calllogs_info_ts"         );

   从方式需要先在hbase建好表，然后在hive中建表，hive drop掉表，hbase表不会变。

3.Hive映射HBase的列族

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CREATE                   TABLE                   hbase_table_1(value map         int         >, row_key          int         )

STORED          BY                   'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH                   SERDEPROPERTIES (

"hbase.columns.mapping"                   =          "cf:,:key"

);

INSERT                   OVERWRITE          TABLE                   hbase_table_1          SELECT                   map(bar, foo), foo          FROM                   pokes

WHERE                   foo=98          OR                   foo=100;

在hbase查看结果

hbase(main):012:0> scan "hbase_table_1"
ROW                          COLUMN+CELL                                                                      
 100                         column=cf:val_100, timestamp=1267739509194, value=100                            
 98                          column=cf:val_98, timestamp=1267739509194, value=98                              
2 row(s) in 0.0080 seconds
  在hive查看结果
hive> select * from hbase_table_1;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
...
OK
{"val_100":100}	100
{"val_98":98}	98
Time taken: 3.808 seconds

两种方式可以根据需求确定，详细参见官方文档。

到此，相信大家对“Hive映射HBase表的方式有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！


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