即使是有一些正式的文档，构建以HBase为后端的Hive仍然是多少需要一些技巧的。希望这份手册能让你入门快一些。本文假定你已经安装好HBase，如果没有，参考我写的另一篇文章 HBase 快速入门。

注: 这些方法是用于开发环境的，例如，其中并没有用到HDFS。关于产品部署的完整手册，参考 CDH4 指南。

Linux

sudo apt-get install hive    # 创建Hive的默认数据存储目录  sudo mkdir -p /user/hive/warehouse  sudo chown -R myusername:myusername /user/hive/warehouse/    # copy HBase JARs into the Hive lib  sudo cp /usr/share/hbase/hbase-0.92.1.jar /usr/lib/hive/lib  sudo cp /usr/share/hadoop-zookeeper/zookeeper-3.4.3.jar /usr/lib/hive/lib

OSX

brew install hive

连接到HBase

现在你可以使用hive命令启动hive，在后端的HBase上创建一张表。例子中的表名为test，有一个叫values的整数的列簇（Cloumn Family）。注意对表的删除/创建只会影响Hive的元数据；并没有真正在HBase生效。

DROP TABLE IF EXISTS test;    CREATE EXTERNAL TABLE      test(key string, values map<string, int>)  STORED BY      'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'  WITH SERDEPROPERTIES (      "hbase.columns.mapping" = ":key,values:"      )  TBLPROPERTIES (      "hbase.table.name" = "test"      );    SELECT * FROM test;    >c4ca4-0000001-79879483-000000000124-000000000000000000000000000025607621 {'comments':0, 'likes':0}  >c4ca4-0000001-79879483-000000000124-000000000000000000000000000025607622 {'comments':0, 'likes':0}

简单的Map Reduce例子

假设表中有上面给出的裸数据，下面是一个使用GROUP/SUM的map reduce例子，用来汇总values列簇的不同列。这个例子创建了一个view，用于划分并处理HBase的rowkey。你可以用INSERT OVERWRITE语句将结果写回到Hbase。

CREATE VIEW      test_view AS  SELECT      substr(key, 0, 36) as org_date_asset_prefix,      split(key, '-')[2] as inverse_date_str,      stats['comments'] as comments,      stats['likes'] as likes  FROM      test;    SELECT      org_date_asset_prefix,      map(        'comments', SUM(comments),        'likes', SUM(likes)      ) as stats  FROM      test_view  GROUP BY      org_date_asset_prefix;

Thrift REST API

如果你想用thrift连接Hive，你可以用hive --service hiveserver启动thrift服务。Hiver 是一个不错的Python API的轻量级包装。

import hiver  client = hiver.connect(host, port)  client.execute('SHOW TABLES')  rows = client.fetchAll()