近期工作用到了Hive与Hbase的关系整合，虽然从网上参考了很多的资料，但是大多数讲的都不是很细，于是决定将这块知识点好好总结一下供大家分享，共同掌握！
本篇文章在具体介绍Hive与Hbase整合之前，先给大家用一个流程图介绍Hadoop业务的开发流程以及Hive与Hbase的整合在业务当中的必要性。

其中在数据存入hbase—>Hive对数据进行统计分析的这个步骤中就涉及到了Hive与Hbase的整合，所以了解Hive与Hbase的整合是很有必要的。
1、Hive与Hbase整合的必要性
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础构架、是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，将我们的sql操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在Hadoop上面运行。
Hbase全称为Hadoop Database，即Hbase是Hadoop的数据库，是一个分布式的存储系统。Hbase利用Hadoop的HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理Hbase中的海量数据。利用zookeeper作为其协调工具。
Hbase数据库的缺点在于—-语法格式异类，没有类sql的查询方式，因此在实际的业务当中操作和计算数据非常不方便，但是Hive就不一样了，Hive支持标准的sql语法，于是我们就希望通过Hive这个客户端工具对Hbase中的数据进行操作与查询，进行相应的数据挖掘，这就是所谓Hive与hbase整合的含义。Hive与Hbase整合的示意图如下：

2、Hive与Hbase整合—-Hive绑定Hbase中的table
在Hive与Hbase整合的过程中，核心的步骤就是通过Hive绑定Hbase中的table表，绑定完之后，我们就可以通过Hive这个客户端工具对Hbase中的表进行查询了，那么如何进行绑定呢？—-关键在于Hbase中的table如何和hive中建立的table在column级别上建立映射关系。
假设现在在Hbase中有一张表：hbasetable，其数据模型如下：

对于这张表hbasetable，我们在Hive中建立的对应的数据模型如下：

其实从两者的数据模型上来看建立column上的映射关系应该不是一件很难的事情，事实上确实不是很难，相应语法如下：

create external table hivetable(rowkey string, column1 string,column2 string,column3 string)   
stored by ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler‘   
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,columnfamily1:column1,columnfamily1:column2,columnfamily2:column3")  
tblproperties("hbase.table.name"="hbasetable");   

语法具体含义：
上面这个建表语句表示在Hive中建立一个外部表—名字叫做hivetable，与其在Hbase中建立映射关系的表名字为hbasetable,映射关系如下：
hivetable —————————————hbasetable
rowkey<—————>key （Hive中的rowkey字段关联到Hbase中的行健key）
column1<————–>columnfamily1:column1 (hivetable中的column1映射到hbasetable中columnfamily1上的column1字段)
column2<————–>columnfamily1:column2 (hivetable中的column2映射到hbasetable中columnfamily1上的column2字段)
column3<————–>columnfamily2:column3 (hivetable中的column3映射到hbasetable中columnfamily2上的column3字段)
stored by ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ 的含义是：Hive与Hbase整合功能(互相通信)的实现主要是通过hive_hbase-handler.jar这个工具类来完成的，而语法中的HBaseStorageHandler指的就是这个工具类。

下面用一个具体的实例来说明如何通过Hive来绑定Hbase中的table：
首先我们先在Hbase中建立一个表：customer–其数据模型以及内容如下：

创建完表之后核实一下customer表中的内容，看是否创建成功：

hbase(main):001:0> scan ‘customer‘
ROW                            COLUMN+CELL
 xiaoming                      column=address:city, timestamp=1465142056815, value=hangzhou
 xiaoming                      column=address:country, timestamp=1465142078267, value=china
 xiaoming                      column=address:province, timestamp=1465142041784, value=zhejiang
 xiaoming                      column=info:age, timestamp=1465142102017, value=24
 xiaoming                      column=info:company, timestamp=1465142114558, value=baidu
 zhangyifei                    column=address:city, timestamp=1465142154995, value=shenzhen
 zhangyifei                    column=address:country, timestamp=1465142167587, value=china
 zhangyifei                    column=address:province, timestamp=1465142138872, value=guangdong
 zhangyifei                    column=info:age, timestamp=1465142183538, value=28
 zhangyifei                    column=info:company, timestamp=1465142200569, value=alibaba
2 row(s) in 0.7090 seconds

接着我们根据上面的语法在hive中建立对应的表hive_customer,语法实现如下：

hive>  create external table hive_customer(rowkey string, city string,country string,province string,age string,company string)
    >  stored by ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler‘
    >  with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,address:city,address:country,address:province,info:age,info:company")
    >  tblproperties("hbase.table.name"="customer");

通过上面的语法我们就可以在hive中建立对应的表hive_customer了，现在我们查看一下表结构：

hive> describe hive_customer;
OK
rowkey  string  from deserializer
city    string  from deserializer
country string  from deserializer
province        string  from deserializer
age     string  from deserializer
company string  from deserializer
Time taken: 0.068 seconds

即：

从上面的这个表结构可以看出，在hive表与hbase表整合的过程中，无非就是建立一个映射关系而已。
现在我们在hive中查看一下hive_customer表的内容：

很明显，hive中表的内容和我们预期想的是一样的，上面这个sql操作由于是全表操作，并没有走MapReduce程序，下面我们实现一个走MapReduce程序的sql操作：
查询hive_customer表中xiaoming的相关信息：
执行操作：

hive> select * from hive_customer
    > where rowkey="xiaoming";

然而hive的运行结果并没有我们像的这么顺利，抛出了下面的异常：

这是为什么呢？—其实对于这个问题也是一个经验的总结，下面将进入我们博客的第三个部分。
3、如何处理异常—–从而使hive与hbase能够顺利的进行相互访问
有必要先介绍一下本次实验的运行环境：
hadoop-1.1.2 （单点部署）
hbase-0.94.7-security （单点部署）
hive-0.9.0 （MetaStore 配置为mysql数据库）
注：下面的方法对于集群来说同样适用！
解决步骤：
①查看异常中的路径(即异常的URL地址)

http://hadoop80:50060/tasklog?taskid=attempt_201606042144_0002_m_000000_3&start=-8193   
将其修改为：
http://hadoop80:50060/tasklog?
attemptid=attempt_201606042144_0002_m_000000_3&start=-8193

然后在网页中查看异常的具体情况：

②从页面的提示：Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSplit 可以看出明显是缺少某个jar包，这个jar包到底是什么呢？
③这几个jar包分别是：

zookeeper-3.4.5.jar
hbase-0.94.7-security.jar
hbase-0.94.7-security-tests.jar
protobuf-java-2.4.0a.jar

注意：上面这几个jar包指的是hbase(hbase-0.94.7-security )本身自带的几个jar包，然后将这4个jar包拷贝到hive/lib的目录下(注意：如果在hive/lib的目录下已经存在这几个文件的其他版本（例如hbase-0.92.0.jar、hbase-0.92.0-tests.jar、zookeeper-3.4.3.jar—先将hive自带的这几个版本删除掉，然后在拷贝hbase下的相关版本)
④在hive/conf的hive-site.xml文件中，添加如下内容：

<property>  
  <name>hive.aux.jars.path</name>   
  <value>file:///usr/local/hive/lib/zookeeper-3.4.5.jar,file:///usr/local/hive/lib/hbase-0.94.7-security.jar,file:///usr/local/hive/lib/hbase-0.94.7-security-tests.jar,file:///usr/local/hive/lib/protobuf-java-2.4.0a.jar,file:///usr/local/hive/lib/hive-hbase-handler-0.9.0.jar</value>  
</property>

注意：通过上面的这几行配置文件，可以加载Hive默认没有加载的这4个jar包(zookeeper-3.4.5.jar、
hbase-0.94.7-security.jar、hbase-0.94.7-security-tests.jar、protobuf-java-2.4.0a.jar)，但是在这里我有一点一直没有搞懂：hive-hbase-handler-0.9.0.jar这个jar包在hive中默认已经添加了，但是我们在编写配置文件的时候还必须写上，否则业务开发中就会出错–如果有知道这个原因的博友，欢迎留言。
⑤拷贝zookeeper-3.4.5.jar、hbase-0.94.7-security.jar、hbase-0.94.7-security-tests.jar、protobuf-java-2.4.0a.jar这四个jar包到所有hadoop节点的lib目录下(我本次实验的时候用的是单点，所以就拷贝一个)。
⑥拷贝hbase/conf下的hbase-site.xml文件到所有hadoop节点conf目录下。
⑦重启hadoop、hbase、hive。
经过上面7个详细的步骤，这个异常问题我们就彻底解决了，下面我们在重新执行一下业务：
查询hive_customer表中xiaoming的相关信息：
操作：

OK！到这里我们就顺利的获取到了我们希望的结果了！
针对本篇博客，如有问题，欢迎留言指正！