一般在查询hbase的数据的时候我们可以直接使用hbase的命令行或者是api进行查询就行了，但是在日常的计算过程中我们一般都不是为了查询，都是在查询的基础上进行二次计算，所以使用hbase的命令是没有办法进行数据计算的，并且对于hbase的压力也会增加很多，hbase的本身并没有提供任何的计算逻辑，所以我们要依赖于mapreducer进行计算，这个代码上面我们已经实现过了，但是后续开发过程中很少有人会直接开发mr程序，这个代码的复杂程度比较高，并且会非常大的拖慢我们的开发速度，所以一般我们都会使用hive以外表的形式操作hbase中的数据，进行多表的管理查询计算或者是进行数据的导入和导出。
首先在hive中增加hbase的链接信息。
修改hive-site.xml中的值。
<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop106,hadoop107,hadoop108</value>
</property>
<property>
<name>hive.zookeeper.client.port</name>
<value>2181</value>
</property>在自己的hadoop目录下的mapred-site.xml文件修改：
<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop106,hadoop107,hadoop108</value>
</property>
<property>
<name>hive.zookeeper.client.port</name>
<value>2181</value>
</property>在hive/conf目录中增加log4j.properties文件输入日志级别设置
log4j.rootLogger=error,console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.out
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c %M(): %m%n然后启动hive就可以直接连接hbase了
1. 创建hive的内部表
hive的内部表，hive会不仅会管理元数据信息，也会管理整个表的其他所有数据。当在hive创建该表时，将会在hbase创建映射表。
create table student_hive(id int,name string,age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:name,info:age")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "student_hbase1");
# 删除hive中的表
drop table student_hive;
# 内部表在删除的时候hbase的表也会被删除
可以看到hbase中的映射表被删除。
2. 创建外部表
有的时候在hbase中已经存在一个表并且其中存在数据，我们需要使用hive进行分析，那么我们就需要创建一个外部表进行映射。
# 首先在hbase中创建表
create 'student_hbase','info'
# 增加数据
put 'student_hbase','1','info:name','zhangsan'
put 'student_hbase','1','info:age','20'
put 'student_hbase','2','info:name','lisi'
put 'student_hbase','2','info:age','30'
# 这个时候就需要创建外部表进行映射
create external table student_hive(id int,name string,age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:name,info:age")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "student_hbase");hbase:012:0> create 'student_hbase','info'
Created table student_hbase
Took 1.2293 seconds
=> Hbase::Table - student_hbase
hbase:013:0> list
TABLE
student_hbase
hainiu:advance_split_region
hainiu:info
hainiu:stu
hainiu:student
5 row(s)
Took 0.0148 seconds
=> ["student_hbase", "hainiu:advance_split_region", "hainiu:info", "hainiu:stu", "hainiu:student"]
hbase:014:0> put 'student_hbase','1','info:name','zhangsan'
Took 0.3755 seconds
hbase:015:0> put 'student_hbase','1','info:age','20'
Took 0.0229 seconds
hbase:016:0> put 'student_hbase','2','info:name','lisi'
Took 0.0219 seconds
hbase:017:0> put 'student_hbase','2','info:age','30'
Took 0.0128 seconds
hbase:018:0> scan 'student_hbase';
ROW COLUMN+CELL
1 column=info:age, timestamp=2024-11-13T22:35:58.531, value=20
1 column=info:name, timestamp=2024-11-13T22:35:58.471, value=zhangsan
2 column=info:age, timestamp=2024-11-13T22:36:05.765, value=30
2 column=info:name, timestamp=2024-11-13T22:35:58.604, value=lisi
2 row(s)
Took 0.1260 seconds 
删除表，因为hive对应的是外部表所以hbase的表不会被删除掉。
drop table student_hive;3. 关联计算表的值
hbase中创建工资表
#创建salary工资表
create 'salary','info'
put 'salary','001','info:id','1'
put 'salary','002','info:id','1'
put 'salary','003','info:id','1'
put 'salary','004','info:id','2'
put 'salary','005','info:id','2'
put 'salary','006','info:id','2'
put 'salary','001','info:salary','1000'
put 'salary','002','info:salary','2000'
put 'salary','003','info:salary','3000'
put 'salary','004','info:salary','4000'
put 'salary','005','info:salary','5000'
put 'salary','006','info:salary','6000'
#创建hive的表映射
create external table salary_hive(salary_id string,id int,salary int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:id,info:salary")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "salary");现在实现关联查询，每个用户的平均工资是多少，以及人名。
select a.name,avg(b.salary) as avg
from student_hive a join salary_hive b
on a.id = b.id
group by a.name可以根据计算得出最终结果。
4. hbase的数据导入导出
hbase的数据导出
# 使用hive的导出命令可以直接导出数据
insert overwrite local directory '/home/hadoop/salary.txt' select * from salary_hive;可以通过外表的形式直接将数据导出到文件夹中。
结果数据查看：。。
导入数据
不能用hive的load方式直接将数据导入到hbase中，但是可以通过中间表的形式导入进行。
# 首先在本地创建teacher.txt 输入以下内容
1,yeniu,20
2,xinniu,30
3,qingniu,35
# 在hive中创建临时表
create table teacher_tmp(id int,name string,age int)
row format delimited fields terminated by ',';
# 将数据加载到临时表中
load data local inpath '/home/hadoop/teacher.txt' into table teacher_tmp;
# 创建和hbase的外部映射表
create table teacher_hive(id int,name string,age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:name,info:age")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "teacher_hbase");
#从临时表使用mr将数据导入到hbase中
insert into teacher_hive select * from teacher_tmp;5. hbase的bulkload
在大数据的场景计算中，有时候我们会遇见将大量数据一次性导入到hbase的情况，但是这个时候hbase是不能够容纳的，因为插入的数据首先会进入到memstore中如果大量插入数据会造成memstore的内存压力急剧增大，这个时候机器的其他进程是没有办法执行的，并且还会出现非常严重的问题，比如hbase在大量插入数据的时候首先这个region会急剧增加，后续region会按照拆分策略进行region拆分，当前region下线，插入程序会直接卡死造成hbase宕机等严重问题，为了解决这个问题，hbase给用户提供了一种新的插入数据的方式bulkload方式，这个方式中会跳过hbase本身的过程，首先在使用hbase的提供的mapreduce程序按照插入数据的格式和hbase的表格式生成hfile文件，然后我们将hfile文件一次性插入到hbase对应的hdfs的文件夹中，这种方式是最快捷并且对于hbase的压力最小的方式。
过程如下：
# 首先在本地创建文件a.txt 输入以下内容
1,zhangsan,20
2,lisi,30
3,wangwu,40
5 zhaosi,50
# 然后将数据上传到hdfs中
hdfs dfs -put a.txt /
# 在hbase中创建表
create 't','info'
# 然后将id当成是rowkey，info:name存放名称 info:age存放年龄执行importTSV方法，产生hfile文件
-Dimporttsv.separator ：指定分隔符
-Dimporttsv.columns ：指定列映射
HBASE_ROW_KEY强制要求写
cf:pk指定rowkey字段
其他字段与hive表中对应
-Dimporttsv.skip.bad.lines：是否跳过无效行
-Dimporttsv.bulk.output：hfile输出路径
hbase表名
hdfs://worker-1:8020/data/hainiu/t2 ：用于生成hfile文件的输入目录具体执行命令如下：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv \
-Dimporttsv.separator=',' \
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age \
-Dimporttsv.skip.bad.lines=false \
-Dimporttsv.bulk.output=/t \
default:t hdfs://ns1/a.txt查看hdfs文件，发现hfile文件已经生成，然后我们将数据导入到hdfs对应的目录中。
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /t default:t