Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为
MapReduce任务进行运行。其优点学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，
十分适合数据仓库的统计分析。Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类.
Hive Hbase整合 见官网 Hive HBase Integration：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 。
具体步骤整理如下:
集成步骤：
hbase 版本为 0.96.0 hive 0.12.0
1,首先将hbase-0.94.6.1/ 目录下的 hbase-0.94.6.1.jar 和 hbase-0.94.6.1/lib下的 zookeeper-3.3.5.jar复制到hive/lib目录下。
注意：如果hive/lib下已经存在这两个文件的其他版本（例如zookeeper-3.3.3.jar），建议删除后使用hbase下的相关版本.
2,在hive/conf下hive-site.xml文件中添加如下的内容：
如果hive/conf 目录下没有hive-site.xml 则把此目录下的hive-default.xml.template拷贝一份并命名 为hive-site.xml。
<property>
<name>hive.aux.jars.path</name>
<value>
file:///root/hive-0.11.0/lib/hive-hbase-handler-0.11.0.jar,
file:///root/hive-0.11.0/lib/hbase-0.94.6.1.jar,
file:///root/hive-0.11.0/lib/zookeeper-3.3.5.jar
</value>
</property>
3. 拷贝hbase-0.96.0.jar到所有hadoop节点(包括master)的hadoop/lib下。
4. 拷贝hbase/conf下的hbase-site.xml文件到所有hadoop节点(包括master)的hadoop/conf下
注意，如果3,4两步跳过的话，运行hive时很可能出现如下错误：
FAILED: Error in metadata: MetaException(message:org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: ubuntu.ubuntu-domain:60000
at org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager$HConnectionImplementation.getMaster(HConnectionManager.java:394)
at org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin.<init>(HBaseAdmin.java:83)
at org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler.getHBaseAdmin(HBaseStorageHandler.java:74)
at org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler.preCreateTable(HBaseStorageHandler.java:158)
at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.createTable(HiveMetaStoreClient.java:344)
不要忘记第3 4步,我曾经忘了这一步 搞了半天！
现在可以尝试启动Hive了。
单节点启动：
1 > bin/hive -hiveconf hbase.master=localhost:60000
集群启动：
1 > bin/hive -hiveconf hbase.zookeeper.quorum=slave1,slave2,slave3,slave4
测试：
5,测试:
CREATE EXTERNAL TABLE来建立，如下：
CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table_1(key string, value string)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "data:1")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "hbase_test");
hbase.columns.mapping指向对应的列族；多列时，data:1，data:2；多列族时，data1:1,data2:1；
hbase.table.name指向对应的表；hbase_table_2(key string, value string)，这个是关联表。
我们看一下HBase中要查询的表的结构:
hbase(main):001:0> describe 'hbase_test'
DESCRIPTION ENABLED
{NAME => 'hbase_test', FAMILIES => [{NAME => 'data', COMPRESSION => 'NONE', true
VERSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY
=> 'false', BLOCKCACHE => 'true'}]}
1 row(s) in 0.0810 seconds
hbase(main):002:0>
看一下Hbase表中的数据：
hbase(main):002:0> scan 'hbase_test'
ROW COLUMN+CELL
row11 column=data:1, timestamp=1300847098583, value=value11
row12 column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value12
row21 column=data:2, timestamp=1300847106880, value=value21
3 row(s) in 0.0160 seconds
hbase(main):003:0>
列族：data:1、data:2两个， Key：row1、row12、row21，alue：value1、value12、value21
hbase_table_1(key string, value string)中对应的test表中的row，value字段对应的是hbase_test表中的value
现在可以来看看查询结果了。
我们在hive命令行中先查看一下hbase_table_1:
hive> select * from hbase_table_1;
OK
row11 value11
row12 value12
Time taken: 0.197 seconds
hive>
对比一下hbase_test表中的列族为data:1的数据:
row11 column=data:1, timestamp=1300847098583, value=value11
row12 column=data:1, timestamp=1300849056637, value=value12
和查询结果相符。
B,创建hbase识别的数据库：
CREATE TABLE test_hbase(key int, value string)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test_hive");
hbase.table.name 定义在hbase的table名称,hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族。
在hbase中查看表是否创建成功：
hbase(main):004:0> list
TABLE
hbase_test
test_hive
1 row(s) in 0.0110 seconds
hbase(main):005:0> describe 'test_hive'
DESCRIPTION ENABLED
{NAME => 'test_hive', FAMILIES => [{NAME => 'cf1', true
BLOOMFILTER => 'NONE', REPLICATION_SCOPE => '0', CO
MPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '3', TTL => '21474
83647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false',
BLOCKCACHE => 'true'}]}
1 row(s) in 0.0300 seconds
导入数据：
我们不能直接使用load data来将数据导入到刚才创建的test_hbase表中，我们可以通过insert overwrite的方式实现数据的插入。
insert overwrite table test_hbase select * from test_join1;
在HBase中查看通过hive导入的数据是否成功scan 'test_hive'。
scan 'test_hive'
ROW COLUMN+CELL
1 column=cf1:val, timestamp=1331278861290, value=SF
2 column=cf1:val, timestamp=1331278861290, value=DANE
3 column=cf1:val, timestamp=1331278861290, value=WANG
4 column=cf1:val, timestamp=1331278861290, value=JULY
5 column=cf1:val, timestamp=1331278861260, value=EVA
6 column=cf1:val, timestamp=1331278861260, value=USTC
6 row(s) in 0.6230 seconds
遇到的错误：
hive> show tables;
FAILED: Error in metadata: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
FAILED: Error in metadata: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClientFAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
debug 模式重新启动 hive, 运行命令：
./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console
运行命令：
hive> show tables;
出现下面类似的错误：
hive error xsdb6 hive another instance of derby may have already booted the
解决方法：
到 hive-0.11.0 目录下把文件 夹 metestore_db 删除，重新启动 hive 即可 解决问题。
不过也可以 不使用默认的内嵌数据库derby，采用mysql作为统计的存储信息。
好，先到这。
参考链接：
