hive数据导出到mysql

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于hive数据导出到mysql和hive数据库导出数据的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享hive数据导出到mysql以及hive数据库导出数据的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

文章目录：

• 1、怎么通过sqoop将hdfs上数据导入到mysql
• 2、hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs
• 3、hive和mysql的区别是什么?
• 4、hive数据导入mysql存在的问题
• 5、mysql存储hive元数据有什么好处

怎么通过sqoop将hdfs上数据导入到mysql

hadoop的每个节点下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包。在HDFS的某个目录上的数据格式和MYSQL相应的表中的字段数量一致。

就是只导入created 比-02-01 11：0：00更大的数据。

它连接mysql主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入，解码，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到hdfs 中一个文本文件。数据库被映射为单独的目录，它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。

sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ，Oracle ，Posres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。

skup Sqoop（发音：skup）是一款开源的，主要用于在Hadoop（Hive）与传统的数据库（mysql、posresql...）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ，Oracle ，Posres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs

hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

hive工作时，数据是存储在mysql还是hdfshive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件（HDFS）上，数据存储以文件形式分布在多个计算节点上，可以处理PB级别的数据；而MySQL则是存储在本地磁盘上，适合处理GB或TB级别的数据。

Hive 的数据存储方式相对灵活，不依赖于特定的格式或索引结构。创建表时，用户只需指定列的分隔符和行分隔符，Hive 自动解析数据。数据主要存储在分布式文件 HDFS 中，Hive 的数据模型包括 Table、External Table、Partition 和 Bucket。

数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己定义格式。数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。

Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口。

hive和mysql的区别是什么?

设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理，主要用于存储、处理以及检索数据。

查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

全不同应用场景吧，HBa速度比Hive快了不知道多少。HBa是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

hive数据导入mysql存在的问题

1、由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常。由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。

2、我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动掉进程的。

3、.2-CDH3Btar.gz解压缩后将hadoop-0.2-CDH3B4/hadoop-core-0.2-CDH3Bjar到sqoop-0-CDH3B4/lib中。sqoop导入mysql数据运行过程中依赖mysql-connector-java-.jar所以你需要mysql-connector-java-.jar并到sqoop-0-CDH3B4/lib中。

4、首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。

mysql存储hive元数据有什么好处

首先，元数据能提供基于用户的信息，如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。其次，元数据能支持对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持以最有效的方式访问数据。

性能不同：由于Hive使用基于文件的存储格式，因此它在处理大数据集时具有更好的性能表现。相比之下，MySQL在处理大型数据集时可能会出现性能问题。

Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

Hive支持的数据类型相对简单，主要用于处理结构化数据。由于其面向大规模数据处理的特点，Hive的数据处理机制是基于Hadoop的分布式计算框架，可以处理海量数据的存储和计算。而MySQL则支持更复杂的数据类型和事务处理，可以进行增删改查等复杂操作，同时支持ACID事务属性。

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