hbase 建表加命名空间 hbase创建

一、概述

1.1 定义

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。

1.2 优点&缺点（与关系型数据库对比）

• 优点

• 海量存储
• 良好的扩展性
• 稀疏性
• 高性能
• 多版本
• TTL

• 缺点

• 不支持复杂的聚合运算(Join、GroupBy等)
• 没有二级索引 rowkey--设计
• 不支持跨行事务

1.3 版本变迁

本课程采用的版本是1.4.10，目前HBase社区推荐的最新稳定版本

1.4 数据模型

• 逻辑视图

• 逻辑图

• 使用关系型数据库的概念来描述HBase

• namespace：名称空间，组织表。
• table：表，一个表包含多行数据。
• row：行，一行数据包含一个唯一标识rowkey和多个 column。
• column

• column family（列簇）：创建表的时候指定
• column qualifier（列名）：可以动态添加
• 使用方式：family:qualifier

• timestamp：时间戳，每个cell在写入HBase的时候都会默认分配一个时间戳作为该cell的版本。
• cell：单元格，存储具体数据

• 物理视图

• 列簇式存储

• 同一列簇存储在同一目录下
• 同一列存储在同一个文件中

• 存储格式：多维稀疏排序Map

• key的构成：rowkey+family+qualifier+type+timestamp
• value的构成：字节形式存储

1.5 简单物理结构

• 客户端

• 提供访问接口

• Zookeeper

• Master高可用
• 管理核心元数据
• 分布式锁

• Master

• 处理用户的管理请求
• 管理集群RegionServer
• 清理过期日志以及文件

• RegionServer

• 响应用户IO请求，是HBase中最核心的模块

• HDFS

• HBase内部封装了一个名为DFSClient的HDFS客户端组件，负责对HDFS的实际数据进行读写

二、相关组件

2.1 ZooKeeper

• 概念

• 高性能、分布式的分布式应用程序的协调服务。
• 是一个树形目录服务

• 提供功能

• 配置管理
• 分布式锁
• 集群管理

• ZooKeeper集群

• 一般由奇数个（3个或者5个）节点构成
• 容灾能力：(n-1)/2，过半服务可用，整体服务就可用

• HBase中ZooKeeper核心配置
  <property>
  <--! zookeeper地址 -->
  <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
  <value>nn1.hadoop,nn2.hadoop,dn1.hadoop</value>
  </property>
  <property>
  <--! 2181为zookeeper的clientPort -->
  <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
  <value>2181</value>
  </property>
• ZooKeeper存储的HBase信息说明

data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 节点名称说明

• Inspector软件查看数据

2.2 HDFS

• HDFS在HBase系统中作用

• HBase-HDFS体系是典型的计算存储分离架构。
• HBase本身不存储文件，它只规定文件的格式及文件内容，实际存储由HDFS文件实现
• HBase不提供机制保证存储数据的高可靠，数据的高可靠有HDFS的多副本机制保证

• HBase在HDFS中的目录结构

le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

三、安装部署

3.1 本地/单机模式

• 本地模式不依赖于HDFS存储，将文件存储到操作系统本地目录。

3.2 伪分布式

• 即可以运行在本地文件系统上也可以运行在HDFS。
• 所有进程运行在同一个节点(机器)上,不同进程运行在不同的JVM当中。

3.3 完全分布式

• 进程运行在多个服务器集群中。
• 分布式依赖于HDFS系统，因此布署HBase之前一定要有一个正常工作的HDFS集群。

3.4 HA模式

• 在完全分布式的基础上达到HMaster的高可用。
• 集群规划：

nn1.hadoopnn2.hadoopdn1.hadoopdn2.hadoopdn3.hadoop

3.5 HA模式安装步骤

• 软件环境

• JDK：1.8
• ZooKeeper：3.4.8
• Hadoop：2.7.4
• HBase：1.4.10

• 解压安装文件
• 创建软连接
• 配置环境变量
• 修改配置文件

• hbase-site.xml
  <configuration>
  <!--开启完全分布式模式-->
  <property>
  <name>hbase.cluster.distributed</name>
  <value>true</value>
  </property>
  <!--hbase 数据存放地址,这里ns1对应的是hdfs HA的地址-->
  <property>
  <name>hbase.rootdir</name>
  <value>hdfs://ns1/hbase</value>
  </property>
  <!--这里注意了，只需端口即可，不必再写主机名称-->
  <property>
  <name>hbase.master.port</name>
  <value>60000</value>
  </property>
  <!--本地文件系统的临时文件夹-->
  <property>
  <name>hbase.tmp.dir</name>
  <value>/data/hbase</value>
  </property>
  <!--zookeeper 配置-->
  <property>
  <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
  <value>nn1.hadoop,nn2.hadoop,dn1.hadoop</value>
  </property>
  <property>
  <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
  <value>2181</value>
  </property>
  <!-- ZooKeeper的zoo.conf中的配置（dataDir所设定的位置），快照的存储位置 -->
  <property>
  <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
  <value>/data/zookeeper</value>
  </property>
  </configuration>
• hbase-env.sh
  # JDK
  export JAVA_HOME=/usr/bin/java
  # hbase 安装目录下创建logs目录
  export HBASE_LOG_DIR=${HBASE_HOME}/logs
  # hbase 安装目录下创建pids目录
  export HBASE_PID_DIR=${HBASE_HOME}/pids
  # 使用外部zk，true表示使用hbase自带的zk
  export HBASE_MANAGES_ZK=false
• regionservers
  dn1.hadoop
  dn2.hadoop
  dn3.hadoop

• 拷贝Hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml文件到HBase的conf目录
• 分发HBase文件

3.6 集群的启动和关闭

• 启动集群
  # 启动HBase
  start-hbase.sh 或者 hbase-daemon.sh start master/regionserver
  
  # 启动备用HMaster
  hbase-daemon.sh start master
• 关闭集群
  # 关闭备用HMaster
  hbase-daemon.sh stop master
  
  # 关闭HBase
  stop-hbase.sh

3.7 HMaster的高可用测试

• 测试步骤

• 结束HMaster进程
• 访问集群看是否可以正常使用

3.8 HBase的WebUI

• 相关配置
  <property>
  <name>hbase.master.info.port</name>
  <value>16010</value>
  </property>
  1.0版本后默认配置为16010

四、客户端-Shell

4.1 基础命令

• hbase shell 进入hbase命令行界面
• 常用基础命令

le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

4.2 DDL

• 操作namespace

le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 两个内置的预定义的namespace hbase：系统namespace，用于包含hbase的内部表default：所有未指定namespace的表都自动进入该namespace le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

4.3 DML

• 操作table中数据

le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

4.4 查询

• 查询table中数据

le data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

五、客户端-API

5.1 API基础

• maven依赖
  <dependency>
  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  <artifactId>hbase-client</artifactId>
  <version>1.4.8</version>
  <!--排除jdk.tools的依赖-->
  <exclusions>
  <exclusion>
  <groupId>jdk.tools</groupId>
  <artifactId>jdk.tools</artifactId>
  </exclusion>
  </exclusions>
  </dependency>
• API 连接HBase

• 创建HBaseConfiguration对象
  Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
• 创建Connectiond对象
  Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);

• 注意Zookeeper集群的本地HOST配置

• 创建DDL操作对象Admin
  Admin admin = connection.getAdmin()
• 通过Admin对象的方法操作名称空间、表
• 关闭资源
  admin.close();

• API之DDL操作

• namespace

• 创建
• 查看
• 修改
• 删除

• 抽取HBaseUtils
• table

• 创建
• 判断表是否存在
• 删除

• 总结：DDL通过HBaseAdmin操作名称空间和表

• API之DML操作

• 注意：DML的操作对象不再是HBaseAdmin而是Table对象
  Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
• 添加记录

• Table的put(Put put);

• 获取数据

• get的基本使用
• get指定的Family和Qualifier

• 扫描数据

• scan的基本使用
• scan指定的Family和Qualifier
• scan范围扫描

• 删除数据

• 删除行
• 删除指定的Qualifier

5.2 API高级

• 过滤器

• 语法格式
  scan '表名', { Filter => "过滤器(比较运算符, '比较器')" }
• 查看过滤器的命令，能够查到支持的所有过滤器：show_filters

• 行键过滤器

ta-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 过滤器名称作用示例

• 列簇与列过滤器

ta-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 过滤器名称作用示例

• 值过滤器

ta-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 过滤器名称作用示例

• 其他过滤器

ta-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 过滤器名称作用示例

• 比较器

e data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

六、HBase核心

6.1 架构分析

参考： HBase.ppt

• HBase客户端

• Shell命令接口
• Java API编程接口
• Thrift/REST API编程接口
• MapReduce编程接口
• 缓存hbase:meta数据

• Zookeeper

• Zookeeper为HBase选举 Master，避免单点HMaster单点故障问题，实现HMaster的高可用
• 存储所有 Region 的寻址入口：hbase:meta表在哪台服务器上。
• 实时监控 RegionServer 的状态，将 RegionServer 的上线和下线信息实时通知给 Master
• 存储 HBase 的 Schema，包括有哪些 Table，每个 Table 有哪些 Column Family

• Master

• 为任务量小的RegionServer分配Region，实现集群的负载均衡
• 维护集群中，表的元数据信息
• 发现失效的Region，指挥RegionServer将失效的Region分配到正常的RegionServer上
• 当RegionServer挂掉后，协调RegionServer将HLog进行拆分，分给剩余正常的RegionServer，故障转移

• RegionServer

• 管理Master分配的Region
• 处理来自Client的读写请求
• 和底层的HDFS交互，存储数据Flush到HDFS中
• 负责Region变大之后的拆分
• 负责StoreFile的合并工作，防止小文件过多

• HRegion

• 数据表的行方向的切割分片，分布在不用的Region Server。
• Region由一个或者多个Store组成，每个Store保存一个Column Family。
• 每个Region由以下信息标识：< 表名,StartRowkey,创建时间>

• Store

• 每一个Region由一个或多个Store组成，每个 ColumnFamily对应一个Store
• 一个Store由一个memStore和0或者 多个StoreFile组成
• HBase以store的大小来判断是否需要切分region

• MemStore

• MemStore是一个内存级别的存储，一个列族Store对应一个MemStore
• 当MemStore的大小达到一个阀值时，MemStore会被flush到文 件

• StoreFile

• StoreFile是磁盘级别存储的文件组件
• Memstore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存
• 当Storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并，
• 在合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的Storefile

• HFile

• HFile是StoreFile的存储格式，例如txt、orc等
• 查看HFile文件数据命令
  hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -e -p -f 文件路径

• WAL(HLog)

• 保证数据的高可靠性：HBase随机写入数据的时候，先写入缓存，再异步刷新落盘，为了防止缓存数据丢失，数据写入缓存之前需要首先顺序写入HLog

• HDFS

• 实际存储数据的分布式文件系统
• 数据默认3副本存储策略有效保证数据的高可靠性

6.2 寻址机制

• 寻址步骤：

• 第 1 步：Client 请求 Zookeeper 获取hbase:meta元数据表所在的 RegionServer 的地址。
• 第 2 步：Client 请求hbase:meta所在的 RegionServer 再次获取访问数据所在的 RegionServer 地址，Client 会将hbase:meta的相关信息 cache 下来，以便下一次快速访问。

• Region的RowKey构成：表名,StartRowkey,创建时间.整体进行MD5 Hash值

• 第 3 步：Client 请求数据所在的 RegionServer，操作数据。

参考： HBase.ppt

6.3 写入流程

• 写流程
  1、Client 先根据 RowKey 找到对应的 Region 所在的 RegionServer
  2、Client 向 RegionServer 提交写请求
  3、RegionServer 找到目标 Region
  4、Region 检查数据是否与 Schema 一致
  5、如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
  6、将更新写入 WAL Log
  7、将更新写入 MemStore
  8、判断 MemStore 的是否需要 flush 为 StoreFile 文件。
• 写流程源码查看

6.4 读取流程

• 流程
  1、客户端通过 ZooKeeper 以及-ROOT-表和.META.表找到目标数据所在的 RegionServer(就是 数据所在的 Region 的主机地址)
  2、联系 RegionServer 查询目标数据
  3、RegionServer 定位到目标数据所在的 Region，发出查询请求
  4、Region 先在 Memstore 中查找，命中则返回
  5、如果在 MemStore 中找不到，则在 StoreFile 中扫描 为了能快速的判断要查询的数据在不在这个 StoreFile 中，应用了 BloomFilter

6.5 MemStore Flush

• 触发条件

• MemStore级别限制：当Region中任意一个MemStore的大小达到了上线，会触发MemStore刷新
  hbase.hregion.memstore.flush.size 默认128M
• Region级别限制：当Region中所有的MemStore的大小和总和达到了上线会触发MemStore刷新
  hbase.hregion.memstore.block.multiplier*hbase.hregion.memstore.flush.size
• RegionServer级别限制：当RegionServer中MemStore的大小中和超过低水位阈值，RegionServer开始强制执行flush
  hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit*hbase.regionserver.global.memstore.size
• 当一个RegionServer中HLog数量达到上线时，系统会选取最早的HLog对应的一个或多个Region进行flush
  hbase.regionserver.maxlogs
• HBase定期刷新MemStore：默认周期为1小时，确保MemStore不会长时间没有持久化
• 手动执行flush：用户可以通过shell命令flush 'tablename' 或者 flush 'regionname'分别对一个表或者一个Region进行flush

6.6 Compaction

Compaction是从一个Region的一个Store中选取部分HFile文件进行合并。

• Compacton分类

• Minor Compaction 是值选取部分小的、相邻的HFile，将他们合并成一个更大的HFile。
• Major Compaction 是指将一个Store中所有的HFile合并成一个HFile，这个过程还会清理三类无意义的数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过超过设定版本号的数据

• Compaction时机

• MemStore Flush：MemStore Flush会产生HFile文件，因此在每次执行完后，都会对当前Store中的文件数进行判断，一旦Store中总文件数大于hbase.hstore.compactionThrshold，就会触发Compaction。
• 后台线程周期性检查：RegionServer会在后台启动一个线程CompactionChecker，定期触发检查对应Store是否要执行Compaction。检查周期算法
  hbase.server.thread.wakefrequency*hbase.server.compactchecker.interval.multiplier
• 手动触发

6.7 Region Split

默认情况下，每个Table只有一个Region。随着数据的不断写入，Region会自动进行拆分，拆分后的Region会被分配到其他RegionServer上，实现HBase的负载均衡。

• HBase已经有6种Split触发策略，常见的Split策略如下：

• ConstantSizeRegionSplitPolicy：表式一个Region中最大Stroe的大小超过设置阈值（hbase.hregion.max.filesize）之后会触发分裂。
• IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：一个Region中最大Store的大小超过设置阈值就会触发分裂。但是这个阈值并不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一个固定的值，而是在一定条件下不断调整，调整后的阈值大小和Region所属表在当前RegionServer上的Region个数有关系，调整后的阈值等于（#regions）*（#regions）*（#regions）* flush size * 2，当然阈值并不会无线增大，最大值为用户设置的MaxRegionFileSize。
• SteppingSplitPolicy：这种分裂阈值也发生了变化，相比第二种方式简单了一些，分裂阈值大小和待分裂Region所属表在当前RegionServer上的Region个数有关系，如果Region个数等于1，分裂阈值为 flush size * 2，否则为MaxRegionFileSize。

• Pre Split
  如果知道hbase数据表的key的分布情况，就可以在建表的时候对hbase进行region的预分区。这样做的好处是防止大数据量插入的热点问题，提高数据插入的效率。

• 预切割命令

create 'ns1:tb1',{NAME => 'f1'},{NAME => 'f2'},SPLITS => ['01','02','03']

• 表预切割案例

6.8 版本

• 版本设置
  HBase中的表，支持十亿行 * 百万列 * 千版本

• 创建表的时候，需要给列簇指定版本，并且只能给列簇指定版本。
  create 'ecitem:Beans', {NAME => 'f1', VERSIONS => 3}
• 查询指定版本数的数据
  # 返回两个版本的数据,不指定版本返回一个最新版本
  get 'ecitem:Beans','row001',{COLUMN=>'f1:name',VERSIONS=>2}
• 指定时间戳精确查询
  get 'ecitem:Beans','row001',{COLUMN =>'f1:name',TIMESTAMP=>1543325344120}
• 指定时间戳范围查询
  get 'ecitem:Beans','row001',{COLUMN => 'f1:name',TIMERANGE=>[1543325325769,1543325344120]}

• TTL
  TTL是作用于列族的，它设置了一个基于时间戳的临界值， 内部的管理会自动检查TTL值是否达到上限，在major合并过程中时间戳被判定为超过TTL的数据会被自动删除。
  TTL参数的单位是秒，默认值是Integer.MAX_VALUE，即2^31-1=2 147 483 647 秒，大约68年。使用TTL默认值的数据可以理解为永久保存。

• 建表的时候指定TTL，默认值为'FOREVER'，永不过期
  create 't_task_log',{NAME => 'f', TTL=>'86400'}
• 原生扫描：显示包括删除的数据
  scan 'table',{RAW=>true,VERSIONS=>10}
• TTL&MIN_VERSION

• 即使超过TTL设置，依然要保留最小版本数相应的版本个数

• KEEP_DELETE_CELL

• 当值为false，删除列数据，执行flush ，Scan RAW发现delete标签数据存在，magor_complet后delete标签数据不存在。
• 当值为true,删除列数据，执行flush，Scan RAW发现delete标签数据存在，magor_complet后delete标签数据存在。

七、HBase高级

7.1 计数器

HBase也有一种机制可以将列当作计数器。否则,如果用户需要对一行数据加锁,然后读取数据,再对当前数据做加法,最后写回 HBase并释放该行锁,从而其他写程序可以访问该行数据。这样做会引起大量的资源竞争问题,尤其是当客户端进程崩溃之后,尚未释放的锁需要等待超时恢复——这会在一个高负载的系统中引起灾难性的后果。

计数器是面向列的操作，即每次对特定计数器的操作只会锁住一列而不是一行，然后读取数据，再对当前数据做加法操作，最后再写入HBase中并释放该列的锁，在操作的过程中用户是可以访问这一行的其他数据的

解决SQL中：update student set age = age + 1 where id = 1;

• 计数器命令
  incr '<table>','<row>','<column>',[increment-value>]

• 增加值和对计数器产生的作用:

ble data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">

• 单计数器
  单计数器顾名思义就是一次操作只能操作一个计数器，用户需要自己设置列，方法由HTable类提供
• 多计数器
  单计数器每一次只允许操作一个计数器，如果一行中多个列都是计数器则需要将代码重复编写，因此HBase的HTable类提供了另外一个方法，可以一次操作同一行的多个计数器

7.2 BloomFilter

• BloomFilter的作用
  HBase利用BloomFilter来提高随机读（Get）的性能，对于顺序（Scan）而言，设置Bloomfilter是没有作用的（0.92以后，如果设置了bloomfilter为ROWCOL，对于指定了qualiter的Scan有一定的优化）。
• BloomFilter在HBase中的开销
  BloomFilter是一个列族级别的配置属性，如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时，包含一份BloomFilter 结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRUBlockCache维护，所以开启BloomFilter会有一定的存储及内存cache开销。
• BloomFilter的类型

• ROW：根据KeyValue中的row来过滤storefile。
• ROWCOL：根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile。

• 总结

• 任何类型的get（基于rowkey或row+col）Bloom Filter的优化都能生效，关键是get的类型要匹配Bloom Filter的类型
• 基于row的scan是没办法走Bloom Filter的。因为Bloom Filter是需要事先知道过滤项的。对于顺序scan是没有事先办法知道rowkey的。而get是指明了rowkey所以可以用Bloom Filter，scan指明column同理。
• row+col+qualify的scan可以去掉不存在此qualify的storefile，也算是不错的优化了，而且指明qualify也能减少流量，因此scan尽量指明qualify

7.3 RowKey设计

• RowKey设计原则

• 长度原则

• Rowkey 是一个二进制码流，Rowkey 的长度被很多开发者建议说设计在 10~100 个字节，不过建议是越短越好，不要超过 16 个字节，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。
• 原因如下：

• 数据的持久化文件 HFile 中是按照 KeyValue 存储的，如果 Rowkey 过长比如 100 个字 节，1000 万列数据光 Rowkey 就要占用 100*1000 万=10 亿个字节，将近 1G 数据，这会极大 影响 HFile 的存储效率；
• MemStore 将缓存部分数据到内存，如果 Rowkey 字段过长内存的有效利用率会降低， 系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此 Rowkey 的字节长度越短越好。
• 目前操作系统是都是 64 位系统，内存 8 字节对齐。控制在 16 个字节，8 字节的整数 倍利用操作系统的最佳特性。

• 散列原则

• 如果 Rowkey 是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将 Rowkey 的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个 Regionserver 实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生所有 新数据都在一个 RegionServer 上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中 在个别 RegionServer，降低查询效率。

• 唯一原则

• 必须在设计上保证其唯一性。rowkey 是按照字典顺序排序存储的，因此，设计 rowkey 的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问 的数据放到一块。

• 解决热点问题

• 加盐
• HASH
• 反转
• 时间戳反转

八、备份与恢复

8.1 Snapshot

• 什么是Snapshot
  HBase 从0.95开始引入了Snapshot，可以对table进行Snapshot，也可以Restore到Snapshot。Snapshot可以在线做，也可以离线做。Snapshot的实现不涉及到table实际数据的拷贝，仅仅拷贝一些元数据，比如组成table的region info，表的descriptor，还有表对应的HFile的文件的引用。

8.2 相关命令

# 建立快照：
snapshot 'tableName', 'snapshotName'

# 列出快照：
list_snapshots

# 删除快照
delete_snapshot 'snapshotName'

# 从快照复制生成一个新表
clone_snapshot 'snapshotName', 'newTableName'

# 用快照恢复数据，它需要先禁用表，再进行恢复
disable 'tableName' 
restore_snapshot 'snapshotName'

九、HBase调优

9.1 读性能调优

9.2 写性能调优

十、高级应用

10.1 MR操作HBase

• HBase作为MR的数据源，实现聚合操作
• 使用HBase的SnapShot获取相应的HFile文件地址，MR操作HFile文件

10.2 Hive结合HBase

• HBase作为Hive的外表，实现离线分析