项目最后更新时间为2016年，其中使用了hive streaming的api
项目中主要使用canal工具读取mysql日志，主要定义了处理binlog日志的逻辑，然后将处理完的数据打入kafka中供spark streaming进行消费
项目中的主要spark逻辑定义在了如下的函数中
项目主要使用了spark streaming做数据处理，设置15s为一个周期，取出kafka中的数据，然后做数据清洗和处理，然后调用DStreamtoHiveBatchUtilLoan将数据更新到hive中
在更新到hive的过程中，针对Hive中没有主键的概念，Hive使用事务Id+批次Id来唯一标识一条记录，对Hive中每条记录的增删改操作，Hive都会分配唯一的事务Id+桶Id+批次Id。 当发生增删改操作时，需要根据Mysql表的主键，查找到Hive表中对应的记录，即查找到对应的事务Id+批次Id。
问题：
当对Hive进行插入数据操作之后，需要存储事务Id+桶Id+批次Id，Hive原生的方法是将此组合Id存储在Hive表中，这样会造成查找时候的效率低下，严重影响增删改操作的性能。
解决方案：
将Hive的事务Id+桶Id+批次Id存储在Hbase中，Hbase支持实时查询，这样可以大幅减少查找的时间。
使用HCatalog Streaming Mutation API向hive2中进行实时增删改数据.
1.创建hive和hbase的连接
2.解析数据，匹配insert操作，调用hive的insert操作，并将存储 数据ID：事务Id+桶Id+批次Id 数据put到hbase
3.匹配update操作，在hbase中取出数据ID的数据，并取出批次Id进行解析，然后添加到updateArray中
4.insert操作和update操作需要开启两个完全独立的Transaction和Coordinator，update操作在所有insert操作完成之后进行，hive对所有数据进行更新
