背景

依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询，所以需要将hive的数据导入hbase中。

方案：

1、hive和hbase的表建立映射关系，读取的是同一份HDFS文件，只是在上层建立hbase到hive表的映射。

优点：一份数据存储，两种查询模式，数据存储最低；

缺点：底层还是格式化的HDFS文件，查询需要进行映射转换，效率较低；

2、将hive的数据通过生成hfile，通过bulkload导入到hbase，这样底层数据的格式会转变成Hfile存储在hbase中，将hbase完全作为一个数据库去查询

优点：查询效率高；

缺点：同一份数据，两份存储格式，空间换取时间；

介绍

1、环境问题

之前因为各种操作，导致hive的对应的数据存储路径被删了，所以先对hive的环境进行重新配置，主要配置和mysql的互通；

1、删除mysql对应的hive库；
2、执行schematool -dbType mysql -initSchema
3、重启hive
4、查看hive-site的配置
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
    <description>location of default database for the warehouse</description>
  </property>

f575602b6c5e972880eda7132fe020c1_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

2、spark运行环境的配置

在测试的时候，spark的运行环境出现了很多问题，主要是jar包冲突和找不到类的问题。

所以基于hbase的类主要是：

         <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>1.1.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-protocol</artifactId>
            <version>1.1.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-common</artifactId>
            <version>1.1.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>1.1.2</version>
        </dependency>

同时spark的代码框架中要加入resouces包，并将hive-site.xml、core-site.xml、hdfs-site.xml、hbase.xml配置文件扔进去，方便spark运行是能够找到依赖的环境。

3d7ae826feb5395a00bb4a4f9a4f9e75_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

3、hive映射hbase的表。

在Spark读写Hbase（用户画像）将如何像hbase写数据方式介绍了，而且在hbase中建立了一张表:TEST.USER_INFO

280798b5bb6655be370e281c3046c5f9_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

现在将这张吧映射到hive中：

建立hive映射表：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS test_user_info
(
key string,
C1 string,
C2 string,
C3 string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = "
:key,
INFO:C1,
INFO:C2,
INFO:C3
")
tblproperties("hbase.table.name" = "TEST.USER_INFO");

stored by指定数据的存储方式。
SERDEPROPERTIES：表示字段映射，对应hive中的表字段的顺序，需要注意的是 :key指的是Hbase中的rowdy，hive表中要有一个key字段与之对应，否则会报错的。
TBLPROPERTIES:表示表名映射，指定需要映射的Hbase表名。

具体的映射规则：

hbase中的空cell在hive中会补null。
hive和hbase中不匹配的字段会补null。
hive内部表的数据，由hive自己管理，因此删除hive表，则对应的Hbase表也会被删除。
hbase对应的hive没有时间戳概念，默认返回最新版本的值。
由于HBase中没有数据类型信息，所以在存储数据的时候都转化为String类型。
建表如果没有指定:key，则第一列默认为行健。

建表语句：

17eff44c301ff584be760ab8b4e8373c_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

查询结果：

7148a9b1b0940c3455b25195fdfbc09a_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

在hbase中新增只有两个列的rowKey。

bf41e1697877a36949cdba91be6ce793_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.png

查询结果：

c5a805b44e4139d65e923b19d0c82c0a_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

可以看到在不匹配的列中会自动补NULL。

4、整个hbase的map映射到hive

规则和上面基本一样，只不过建立hive表的时候指定的列的类型修改一下。

CREATE EXTERNAL TABLE test_user_info_2(key string,value map<string,string>)STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,INFO:")tblproperties("hbase.table.name" = "TEST.USER_INFO");

查询结果：

02569efeff31084f5e9b64c9eae5051c_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

5、spark生成hive表数据

val RDD = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000/data/user/*")
    import spark.implicits._
    val DF = RDD.map(f => (f.split(",")(0),
       f.split(",")(1),
       f.split(",")(2),
       f.split(",")(3),
       f.split(",")(4),
       f.split(",")(5),
       f.split(",")(6),
       f.split(",")(7))).
       toDF("uid","date_create","create_type","level","follow_num","first_follow_time","last_follow_time","follow_dur")
    RDD.foreach(println)
    DF.write.mode("overwrite").insertInto("default.user_message_1")
    //todo 查询hive表数据
   spark.sql("select * from default.user_message_1").show

046479908d76ec23c8f2fee4f7d5c597_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

在hive上建立hbase的映射表：

CREATE TABLE user_message
(
uid string,
date_create string,
create_type int,
level string, 
follow_num int, 
first_follow_time string, 
last_follow_time string,  
follow_dur varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = "
:key,
user_info:date_create,
user_info:create_type,
user_info:level,
follow_info:follow_num,
follow_info:first_follow_time,
follow_info:last_follow_time,
follow_info:follow_dur
")
tblproperties("hbase.table.name" = "default:TEST.user_message","hbase.mapred.output.outputtable" = "default:TEST.user_message");

查看hbase

0867e224b7b6e0399fe9e4c5a899b98b_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

将hive中user_message_1中的数据导入user_message中

insert overwrite table user_message select * from user_message_1;

d876a8e05322edb04304609bdc32646c_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

hive中查询结果：

747e366891020e9f77df63e7940143fa_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

Hbase中查询结果：

6036b159cabcdf1afdb11319580ea6c7_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

这样两边的数据映射成功。

6、查询hive数据写入Hbase

package sparkTest
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase._
import org.apache.hadoop.hbase.client._
import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
/** *
  *
  * @autor gaowei
  * @Date 2020-08-06 09:53 
  */
object HfiletoHbase {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
    val spark = SparkSession
       .builder()
       .appName("HfiletoHbase")
       .enableHiveSupport()
       .config("spark.master", "local")
       .getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext
    val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    hiveContext.sql("SET hive.exec.dynamic.partition = true")
    hiveContext.sql("SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict ")
    hiveContext.sql("SET mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive = true")
    hiveContext.sql("SET hive.input.dir.recursive = true")
    hiveContext.sql("SET hive.mapred.supports.subdirectories = true")
    hiveContext.sql("SET hive.supports.subdirectories = true")

    val tablename = "TEST.user_message_test_c"
    val conf = HBaseConfiguration.create()
    //设置zooKeeper集群地址，也可以通过将hbase-site.xml导入classpath，但是建议在程序里这样设置
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum","localhost")
    //设置zookeeper连接端口，默认2181
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
    creteHTable(tablename, conf)
    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tablename)

    val DF = spark.sql(
      s"""
        |select uid,
        |date_create,
        |create_type,
        |level,
        |ifnull(follow_num,0) as follow_num,
        |first_follow_time,
        |last_follow_time,
        |ifnull(follow_dur,0) as  follow_dur
        |from user_message_1
      """.stripMargin)
    val RDD = DF.rdd.map(f => (f.getAs[String]("uid"),
       f.getAs[String]("date_create"),
       f.getAs[Int]("create_type").toString,
       f.getAs[String]("level"),
       f.getAs[Int]("follow_num").toString,
       f.getAs[String]("first_follow_time"),
       f.getAs[String]("last_follow_time"),
       f.getAs[Long]("follow_dur").toString))
    for(arr <- RDD.collect()){println(arr)}

    val jobConf = new JobConf()
    jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
    jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,tablename)
    RDD.map{f => {
    val put = new Put(Bytes.toBytes(f._1))
    put.add(Bytes.toBytes("user_info"),Bytes.toBytes("date_create"),Bytes.toBytes(f._2))
    put.add(Bytes.toBytes("user_info"),Bytes.toBytes("create_type"),Bytes.toBytes(f._3))
    put.add(Bytes.toBytes("user_info"),Bytes.toBytes("level"),Bytes.toBytes(f._4))
    put.add(Bytes.toBytes("follow_info"),Bytes.toBytes("follow_num"),Bytes.toBytes(f._5))
    put.add(Bytes.toBytes("follow_info"),Bytes.toBytes("first_follow_time"),Bytes.toBytes(f._6))
    put.add(Bytes.toBytes("follow_info"),Bytes.toBytes("last_follow_time"),Bytes.toBytes(f._7))
    put.add(Bytes.toBytes("follow_info"),Bytes.toBytes("follow_dur"),Bytes.toBytes(f._8))
    (new ImmutableBytesWritable,put)
  }}.saveAsHadoopDataset(jobConf)

  sc.stop()
}

  def creteHTable(tableName: String, hBaseConf : Configuration) = {
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(hBaseConf)
    val hBaseTableName = TableName.valueOf(tableName)
    val admin = connection.getAdmin
    if (!admin.tableExists(hBaseTableName)) {
      val tableDesc = new HTableDescriptor(hBaseTableName)
      tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("user_info".getBytes))
      tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("follow_info".getBytes))
      admin.createTable(tableDesc)
    }
    connection.close()
  }
}

结果：

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