SparkHivetoHbaseJavaExample Spark从Hive读取数据再写入到HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现分析处理Hive表中的数据，并将结果写入HBase表。 SparkHivetoHbaseScalaExample

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/opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py

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在示例程序“SparkHivetoHbase”中，通过使用Spark调用Hive接口来操作Hive表，然后根据key值去HBase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到HBase表。 关键代码片段如下： ... public class SparkHivetoHbase { public

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threads HiveServer内部线程池初始化时启动的线程数量。 5 hive.hbase.delete.mode.enabled 从Hive删除HBase记录的功能开关。如果启用，用户可以使用remove table xx where xxx命令从Hive中删除HBase记录。

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序

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apache.hadoop.hive.serde2. SMS 4Rewriter） Hive开源增强特性：支持HBase删除功能 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中， MRS 解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条数据的删

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SQL对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 HBase hbase-examples hbase-example HBase数据读写操作的应用开发示例。 通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 hbase-rest-example

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Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。

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行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 Hive hive-examples hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map阶段 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。

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信息 本实践指导使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的存算分离大数据分析。以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接Hive后，执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。 通过Flink作业处理OBS数据

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/opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py

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sparksecurity-examples/SparkHbasetoHbasePythonExample sparksecurity-examples/SparkHbasetoHbaseScalaExample sparksecurity-examples/SparkHivetoHbaseJavaExample

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threads HiveServer内部线程池，初始化时启动的线程数量。 5 hive.hbase.delete.mode.enabled 从Hive删除HBase记录的功能开关。如果启用，用户可以使用“remove table xx where xxx”从Hive中删除HBase记录。 说明：

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/opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py

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处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称

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删除Hive on HBase表中的单行记录 操作场景 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能，通过特定的语法，Hive可以将自己的HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。

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