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一、测试目标

在CDP（Cloudera Data Platform）集群中，通过创建Hive外部表映射HBase表，实现HBase表数据的查询与迁移，验证该方式的可行性与数据一致性。

二、前置条件

1. 环境要求

   • CDP集群版本：7.1.7及以上（已部署HBase、Hive、YARN、ZooKeeper服务）
   • 集群状态：所有服务通过Cloudera Manager验证为“健康”状态
   • 权限：操作用户需具备HBase表创建/写入权限、Hive库表创建权限（建议使用hive或admin用户）

2. 工具准备

   • HBase Shell（用于操作HBase表）
   • Hive Shell/Beeline（用于操作Hive表）
   • Cloudera Manager（用于监控服务状态）

三、测试步骤

步骤1：准备HBase源表及数据

1. 登录HBase所在节点，启动HBase Shell：

   hbase shell
   

2. 创建HBase测试表（命名为hbase_test_table，列族为cf1）：

   create 'hbase_test_table', 'cf1'
   

3. 向HBase表插入测试数据：

   # 插入3条测试数据，RowKey分别为row1、row2、row3
   put 'hbase_test_table', 'row1', 'cf1:name', 'Alice'
   put 'hbase_test_table', 'row1', 'cf1:age', '25'
   put 'hbase_test_table', 'row1', 'cf1:city', 'Beijing'put 'hbase_test_table', 'row2', 'cf1:name', 'Bob'
   put 'hbase_test_table', 'row2', 'cf1:age', '30'
   put 'hbase_test_table', 'row2', 'cf1:city', 'Shanghai'put 'hbase_test_table', 'row3', 'cf1:name', 'Charlie'
   put 'hbase_test_table', 'row3', 'cf1:age', '35'
   put 'hbase_test_table', 'row3', 'cf1:city', 'Guangzhou'
   

4. 验证HBase表数据：

   scan 'hbase_test_table'
   

   预期结果：显示3条完整数据，包含RowKey及cf1列族下的name、age、city字段。

步骤2：创建Hive外部表映射HBase表

1. 登录Hive所在节点，启动Beeline客户端（连接HiveServer2）：

   beeline -u "jdbc:hive2://<HiveServer2主机名>:10000" -n hive
   

2. 创建Hive数据库（如hbase_migration_test）：

   CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hbase_migration_test;
   USE hbase_migration_test;
   

3. 创建Hive外部表（命名为hive_hbase_external_table），映射HBase的hbase_test_table：

   CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_external_table (rowkey STRING,  -- 映射HBase的RowKeyname STRING,    -- 映射cf1:nameage STRING,     -- 映射cf1:agecity STRING     -- 映射cf1:city
   )
   STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
   WITH SERDEPROPERTIES ('hbase.columns.mapping' = ':key,cf1:name,cf1:age,cf1:city'  -- 映射关系：RowKey+列族:列名
   )
   TBLPROPERTIES ('hbase.table.name' = 'hbase_test_table',  -- 关联的HBase表名'hbase.mapred.output.key.class' = 'org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable','hbase.client.scanner.caching' = '100'  -- 扫描缓存设置，优化查询性能
   );
   

   • 说明：hbase.columns.mapping中，:key表示映射HBase的RowKey，后续依次对应HBase的列族和列。

步骤3：验证Hive外部表与HBase表的数据一致性

1. 在Hive中查询外部表数据：

   SELECT * FROM hive_hbase_external_table;
   

   预期结果：返回3条数据，与HBase表中的row1、row2、row3完全一致，字段对应正确。

2. 验证字段映射准确性：

   SELECT rowkey, name, age FROM hive_hbase_external_table WHERE city = 'Shanghai';
   

   预期结果：返回RowKey为row2的记录，name=Bob，age=30。

步骤4：通过Hive外部表实现数据迁移（导出至HDFS）

1. 在Hive中执行INSERT语句，将HBase表数据通过外部表迁移至HDFS（以Parquet格式为例）：

   -- 创建Hive内部表用于存储迁移后的数据
   CREATE TABLE hive_migrated_data (rowkey STRING,name STRING,age STRING,city STRING
   )
   STORED AS PARQUET;-- 从外部表插入数据到内部表（实质是从HBase迁移至HDFS）
   INSERT OVERWRITE TABLE hive_migrated_data
   SELECT * FROM hive_hbase_external_table;
   

2. 验证迁移后的数据：

   SELECT COUNT(*) FROM hive_migrated_data;  -- 预期结果：3
   SELECT * FROM hive_migrated_data WHERE rowkey = 'row3';  -- 预期结果：row3, Charlie, 35, Guangzhou
   

3. 查看HDFS上的迁移文件（默认路径为Hive表存储路径）：

   hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/hbase_migration_test.db/hive_migrated_data
   

   预期结果：显示Parquet格式的迁移文件，文件大小不为0。

四、异常场景测试

1. HBase表数据更新后同步验证

   • 在HBase中更新一条数据：

     put 'hbase_test_table', 'row2', 'cf1:age', '31'  -- 将row2的age从30改为31
     

   • 在Hive中重新查询：

     SELECT rowkey, age FROM hive_hbase_external_table WHERE rowkey = 'row2';
     

     预期结果：age字段同步更新为31（Hive外部表实时映射HBase数据，无需额外操作）。

2. Hive外部表字段与HBase列不匹配

   • 创建一个缺少字段的Hive外部表，验证是否报错或部分读取：

     CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_incomplete (rowkey STRING,name STRING
     )
     STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
     WITH SERDEPROPERTIES ('hbase.columns.mapping' = ':key,cf1:name')
     TBLPROPERTIES ('hbase.table.name' = 'hbase_test_table');
     

   • 查询验证：

     SELECT * FROM hive_hbase_incomplete;
     

     预期结果：正常返回rowkey和name字段，不影响已有映射的正确性。

五、测试结论

1. 通过Hive外部表可成功映射HBase表，实现数据的实时查询与读取。
2. 支持通过Hive SQL将HBase数据迁移至HDFS（如Parquet格式），迁移过程数据一致性可保证。
3. HBase表数据更新后，Hive外部表可实时同步，无需额外刷新操作。

六、注意事项

1. 权限配置：确保Hive服务的运行用户（如hive）在HBase中拥有对目标表的READ权限，可通过HBase Shell授权：

   grant 'hive', 'R', 'hbase_test_table'
   

2. 列映射规则：hbase.columns.mapping必须严格对应HBase的RowKey和列族:列名，格式错误会导致表创建失败或数据无法读取。

3. 性能优化：对于大数据量的HBase表，建议在Hive外部表的TBLPROPERTIES中设置hbase.client.scanner.caching（如1000），减少扫描次数；迁移时可通过INSERT ... DISTRIBUTE BY避免数据倾斜。

4. 数据类型：Hive外部表字段类型需与HBase存储的实际数据类型兼容（HBase存储的是字节数组，Hive需显式指定为STRING或其他兼容类型）。

七、清理操作

测试完成后，清理测试表以释放资源：

1. 删除Hive表：

   DROP TABLE hbase_migration_test.hive_hbase_external_table;
   DROP TABLE hbase_migration_test.hive_migrated_data;
   DROP DATABASE hbase_migration_test;
   

2. 删除HBase表：

   disable 'hbase_test_table'
   drop 'hbase_test_table'