Hive如何通过HBase存储处理器实现与HBase的映射
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言（HiveQL）来对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的结构化或半结构化数据进行分析和处理。HiveQL可以被编译成MapReduce任务，从而利用Hadoop的并行计算能力。
HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，它提供了一种类似于Google Bigtable的数据模型，可以存储海量的稀疏、非结构化或半结构化数据，并支持随机读写和实时查询。HBase将数据存储在HDFS上，从而利用Hadoop的可扩展性和容错性。
Hive和HBase都是基于Hadoop的数据处理平台，但它们有不同的应用场景和优劣势。一般来说，Hive适合对批量数据进行离线分析和统计，而HBase适合对实时数据进行在线查询和更新。然而，在某些情况下，我们可能需要同时使用两者，比如：
1.我们需要对存储在HBase中的数据进行复杂的分析和聚合，而不仅仅是简单的过滤和计数。
2.我们需要将存储在HDFS上的数据导入到HBase中，或者将存储在HBase中的数据导出到HDFS上。
3.我们需要在同一个查询中同时访问存储在HDFS上和存储在HBase中的数据。
为了实现这些需求，我们需要一种方法来实现Hive和HBase之间的映射，即让Hive能够读写存储在HBase中的数据，或者让HBase能够读写存储在HDFS上的数据。这就是HBase存储处理器（Storage Handler for HBase）要做的事情。
1.什么是存储处理器？
存储处理器是一种让Hive能够支持不同类型的数据源（如关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等）的机制。它是一组Java类，负责实现以下功能：
1.定义表结构：存储处理器需要提供一个类来描述表结构，包括表名、列名、列类型、主键等信息。这个类必须实现org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table接口。
2.读取数据：存储处理器需要提供一个类来读取数据源中的数据，并将其转换为符合表结构定义的对象。这个类必须实现org.apache.hadoop.mapred.InputFormat接口。
3.写入数据：存储处理器需要提供一个类来将符合表结构定义的对象写入到数据源中。这个类必须实现org.apache.hadoop.mapred.OutputFormat接口。
4.配置参数：存储处理器需要提供一个类来管理与数据源相关的配置参数，如连接字符串、用户名、密码等。这个类必须实现org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaHook接口。
5.如何使用存储处理器？
要使用存储处理器，我们需要在创建表的时候指定存储处理器的类名，以及与数据源相关的配置参数。例如，要创建一个映射到HBase中的表，我们可以使用以下语句：
其中，STORED BY子句指定了HBase存储处理器的类名，WITH SERDEPROPERTIES子句指定了Hive列和HBase列的映射关系，TBLPROPERTIES子句指定了HBase表的名称。这样，我们就可以通过HiveQL来读写HBase中的数据了。
1.HBase存储处理器的原理
HBase存储处理器是一个开源的项目，它位于org.apache.hadoop.hive.hbase包中，主要包括以下几个类：
1.HBaseStorageHandler：这是存储处理器的主类，它实现了HiveMetaHook接口，负责管理与HBase相关的配置参数，以及在Hive和HBase之间同步表结构的变化。
2.HBaseSerDe：这是序列化和反序列化（SerDe）的类，它实现了org.apache.hadoop.hive.serde2.SerDe接口，负责将Hive对象和HBase对象之间进行转换。它主要依赖于hbase.columns.mapping属性来定义列的映射关系。
3.HBaseInputFormat：这是输入格式的类，它实现了org.apache.hadoop.mapred.InputFormat接口，负责从HBase中读取数据，并将其转换为符合表结构定义的对象。