1.hbase和hive结合

（1）hbase建表添加数据

#test是表名，name是列族
#hbase可以一个列族里边多个字段
create 'test','name'#添加数据
put 'test','1','name:t1','1'
put 'test','1','name:t2','2'#查询
scan 'test'#查询 get 表名，row-key，列族
get 'test','1','name:t1'#删除表
disable 'test'
drop 'test'#查看表信息
desc 'test'

（2）在hive上创建外部表，映射hbase

CREATE EXTERNAL TABLE  test( key string,t1 int,
t2 int)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001'  
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,name:t1,name:t2")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test", "hbase.mapred.output.outputtable" = "test");

测试，两个平台数据是否相通。且数据同步更新。

2.hive连接和并用pandas读取数据

（1）配置hive-site.xml文件

<property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>192.168.99.250</value>
</property>
<property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value>
</property>

（2）启动hive

hive --service metastore &
hiveserver2 &

（3）读取数据

from pyhive import hive
import pandas as pd
conn = hive.Connection(host = IP地址, port = 10000, username = 'hive')
#host主机ip,port：端口号，username:用户名，database:使用的数据库名称cursor = conn.cursor()
cursor.execute('show databases')# 打印结果
for result in cursor.fetchall():print(result) 或者pandas读取
sql = 'select * from default.employees'df = pd.read_sql(sql,conn)