Impala、Hive与HBase整合实践

我们知道，HBase是一个基于列的NoSQL数据库，它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表，在一些应用中，通过设计RowKey，可以实现对海量数据的快速存储和访问。但是，对于复杂的查询统计类需求，如果直接基于HBase API来实现，性能非常差，或者，可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析，这也继承了MapReduce所具备的延迟性。

实现Impala与HBase整合，我们能够获得的好处有如下几个：

可以使用我们熟悉的SQL，像操作传统关系型数据库一样，很容易给出复杂查询、统计分析的SQL设计

Impala查询统计分析，比原生的MapReduce以及Hive的执行速度快很多

Impala与HBase整合，需要将HBase的RowKey和列映射到Impala的Table字段中。Impala使用Hive的Metastore来存储元数据信息，与Hive类似，在于HBase进行整合时，也是通过外部表（EXTERNAL）的方式来实现。

下面，我们通过一个示例表test_info来说明，Hive与HBase整合的步骤：

整合过程

在HBase中创建表

首先，我们使用HBase Shell创建一个表，如下所示：

create 'test_info', 'info'

表名为test_info，只有一个名称为info的列簇（Column Family），我们计划该列簇中存在4个列，分别为info:user_id、info:user_type、info:gender、info:birthday。

在Hive中创建外部表

创建外部表，对应的DDL如下所示：

CREATE EXTERNAL TABLE sho.test_info(
user_id string,
user_type tinyint,
gender string,
birthday string)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key, info:user_type, info:gender, info:birthday")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "test_info");

上面DDL语句中，在WITH SERDEPROPERTIES选项中指定Hive外部表字段到HBase列的映射，其中“:key”对应于HBase中的RowKey，名称为“user_id”，其余的就是列簇info中的列名。最后在TBLPROPERTIES中指定了HBase中要进行映射的表名。

该Hive表一个外部表，所以删除该表并不会删除HBase表中的数据，有几点需要注意的是：

　　1、建表或映射表的时候如果没有指定:key则第一个列默认就是行键

　　2、HBase对应的Hive表中没有时间戳概念，默认返回的就是最新版本的值

　　3、由于HBase中没有数据类型信息，所以在存储数据的时候都转化为String类型

在Impala中同步元数据

Impala共享Hive的Metastore，这时需要同步元数据，可以通过在Impala Shell中执行同步命令：

INVALIDATE METADATA;

通过上面三步，我们就完成了Impala、Hive和HBase的整合配置。

验证整合

下面，我们通过实践来验证上述的配置是否生效。

我们模拟客户端插入数据到HBase表中，可以使用HBase API或者HBase Thrift来实现，这里我们使用了HBase Thrift接口来进行操作。

然后，我们就可以通过Impala Shell进行查询分析。基于上面创建整合的示例表，插入20000000（2000万）记录，我们做一个统计分析的示例，SQL语句如下所示：

SELECT user_type, COUNT(user_id) AS cnt FROM test_info WHERE gender='M' GROUP BY user_type ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;

上述程序运行所在Hadoop集群共有3个Datanode，执行上述统计SQL共用时88.13s。我的Hadoop集群配置比较低，2个节点是双核CPU，另一个是4核，内存足够，大概10G左右，而且还有好多程序在共享这些节点，如数据库服务器、SOLR集群等。如果提高配置，做一些优化，针对20000000（2000万）条记录做统计分析，应该可以在5s以内出来结果。

由于测试数据是我们随机生成的，gender取值为’M’和’F’，user_type的值为1到10，经过统计分组后，数据分布还算均匀。