Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。
注意：各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下，本教材中密码统一采用：password(注意大小写)
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计（分析框架）。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序。
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下：
Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分，主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集，下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。
数据采集时如果使用datax的话，必须先手工建好表之后才能进行数据采集；使用sqoop的话虽然可以默认建表，但是每次还要手工配置命令。表数量不多的话还好，如果多库多表需要批量采集的话工作量会很大，因此需要一个批量生成建表语句的功能来节省人力。
将Mysql安装包上传到服务器上，然后解压压缩包，使用命令:unzip mysql-libs.zip
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
基于传统关系型数据库的稳定性，还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中；早期由于工具的缺乏，Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑，需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目，Sqoop应运而生。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
本文节选自《Netkiller Database 手札》 CentOS 7.3 + Server JRE 1.8 + Hadoop-2.8.0 + Hive-2.1.1 第 63 章 Apache
这里由于小编的这里在安装hive时，由于出现了启动hive时出现了和hadoop的版本不一致的原因，并且始终没有解决，所以就改变策略使用cdh版本的hadoop和hive.因为cdh版本的比较系统，兼容性好。因此要重新安装了。
大家好，我是一哥，昨天看到了过往记忆大佬发了一篇文章，才发现Sqoop这个项目最近不咋好，心里很不是滋味，这个帮助过很多开发者的项目，竟然从Apache顶级项目中“下架”了，今天还是想给大家分享介绍一些这个很棒的项目，致敬！
以上案例需要用到的处理器有：“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
注意： 在sqoop-1.4.6以前，从MySQL中导出数据到hive表中，不能指定文件格式为parquet，只能先导入到HDFS，在从HDFS上load parquet file
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
Hive是什么？其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什
本篇博客，博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
1. Hadoop、Hive、MySQL安装（略） 2. 下载sqoop http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.6 3. 解压 tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 4. 建立软连接 ln -s sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop 5. 加执行文件路径 export PATH=$PATH:/
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行，使用成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
默认情况下，Hive的元数据是存储到Derby中的，这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库，类似于Sqlite。但是这样就会出现一个情况：Derby是单例的，当你在一个终端打开了hive时，在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题，并且也更方便迁移和备份。
Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择，但想将你的数据移植过去并不容易。Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop。随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程，云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程，降低编写自定义数据加载脚本的需求。
2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
在hive的安装目录下，进入conf目录，创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数，拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情：4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
Sqoop是Apache开源项目，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据，本文将与您一起实践以下内容：
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
在 Mysql 修改Hive元数据表注释和字段注释的编码为 utf-8 在Hive的元数据库（MySQL）中运行: 修改表字段注解和表注解
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