通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中 。
tplproperties属性参考 （1）comment：可以用来定义表的描述信息 。（2）hbase.table.name：hive通过 storage handler（暂放）将hive与各种工具联系起来，这是是使用hive接入hbase时，设置的属性（暂放） 。
hive和hbase整合表怎么添加分区1、如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录 ， 然后通过Sql添加分区即可 。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表 ， 分区字段和path 。
2、partition 顾名思义就是分区式，这种分区有点类似于 mapreduce 中的 partitioner，将区域用长整数作为分区号 ， 每个 Region 管理着相应的区域数据，在 RowKey 生成时，将 id 取模后，然后拼上 id 整体作为 RowKey。
3、必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据 ， 则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象 。
4、可以代替mysql的。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合 ， 相得益彰 。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了 。
5、Hive 跑批建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey 。导入数据 将userid插入到列key ， 作为hbase表的rowkey 。
hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中1、value应用场景，如日志信息的存储 ， 对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等 。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主 。
2、全不同应用场景吧 ， HBase 速度比 Hive 快了不知道多少 。HBase 是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析 。
3、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。
4、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行 。而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求 。
5、Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集 。HBase 查询采用自定义语言 ， 需要经过培训才能学习 。
关于hive和hbase能整合吗和hbase和hive怎么配合使用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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