单机环境下Hive安装使用及与HBase整合

一、Hive下载安装
先从网址下载一个最新版本，我下载的是hive-0.12.0.tar.gz，推荐将此版本解压到Hadoop安装目录下：
tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz
cd /home/hadoop/hive-0.12.0
首先仍然是配置一下环境变量，打开/etc/profile文件，加入如下配置：
 HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.12.0
PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$HADOOP_HOME/lib:$HBASE_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib:$CLASSPATH
export HIVE_HOME
export PATH
export CLASSPATH
使配置生效后，进入$HIVE_HOME/conf目录，会发现有四个模板文件：
hive-default.xml.template
hive-env.sh.template
hive-exec-log4j.properties.template
hive-log4j.properties.template
将其复制成正式配置文件：
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.properties
cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties

官方0.12.0的发布版本中的 hive-default.xml.template 中有 bug，在 2000行：
auth  修改为：auth
 
hive-site.xml 文件：
首先修改配置项
hive.metastore.schema.verification
 false（这个值改成false)
文件最后加上几行：

  hive.aux.jars.path
  file:///home/hadoop/hive-0.12.0/lib/hive-hbase-handler-0.12.0.jar,file:///home/hadoop/hive-0.12.0/lib/hbase-0.94.18.jar,file:///home/hadoop/hive-0.12.0/lib/zookeeper-3.4.5.jar

注意写法，目录形式是file:///，一定要一字不差，然后将对应的jar包从hbase目录下拷贝到相应位置，如果hive下已有对应jar包，建议删除后使用hbase目录下的。
二、启动并测试hive（以下内容来自http://blog.csdn.net/luckymelina/article/details/16707801）
进入hive目录下，敲命令：
bin/hive -hiveconf hbase.master=master:60000
a)       创建hbase识别的表
CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) STORED BY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz");

b)       新建hive的数据表

create table pokes(foo int,bar string)row format delimited fields terminated by ',';

c)       批量导入数据

load data local inpath '/home/hadoop/1.txt' overwrite into table pokes;

1.txt文件的内容为 
1,hello 
2,pear 
3,world

d)      使用sql导入hbase_table_1

insert overwrite table hbase_table_1 select * from pokes;

这一步如果正常说明hbase与hive已做到了正常连接，输出日志：
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_201404191501_0011, Tracking URL =
Kill Command = /home/hadoop/hadoop/libexec/../bin/hadoop job  -kill job_201404191501_0011
Hadoop job information for Stage-0: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2014-04-19 21:14:21,307 Stage-0 map = 0%,  reduce = 0%
2014-04-19 21:14:35,384 Stage-0 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.39 sec
2014-04-19 21:14:36,391 Stage-0 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.39 sec
2014-04-19 21:14:37,398 Stage-0 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.39 sec
2014-04-19 21:14:38,406 Stage-0 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 2.39 sec
2014-04-19 21:14:39,416 Stage-0 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 2.39 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 390 msec
Ended Job = job_201404191501_0011
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1   Cumulative CPU: 2.39 sec   HDFS Read: 232 HDFS Write: 0 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 390 msec
OK
Time taken: 57.471 seconds

e)       查看数据

hive>select * from hbase_table_1;
OK
1 hello
2 pear
3 world

说明相应数据已成功的从Hive导入到HBase中