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1、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。
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2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
3、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
这里是连接远程的Hive，如果还没有部署Hive，请参考 Hive之环境安装 ，前提是必须先启动hdfs。
将hive-site.xml拷贝到${SPARK_HOME}/conf下。根据hive的配置参数hive.metastore.uris的情况，采用不同的集成方式 分别：配置hive.metastore.uris的方式。
为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。
1、其中command可以是其它Hive命令，不一定是HiveQL。
2、HIVE总是按照从左到右的顺序执行的。嵌套SELECT 语句会按照要求执行“下推”过程，在数据进行连接操作之前会先进行分区过滤。SELECT 和WHERE 语句中不能引用到右边表中的字段。select是SQL中的射影算子。
3、每个Java应用程序都有一个Runtime类实例，使应用程序能够与其运行的环境相连接。可以通过getRuntime方法获取当前运行时环境。应用程序不能创建自己的Runtime类实例。
